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Enregistrement W2793194350 · doi:10.18433/jpps29584

Inhibition of BMP4 and Alpha Smooth Muscle Actin Expression in LX-2 Hepatic Stellate Cells by BMP4-siRNA Lipid Based Nanoparticle

2018· article· en· W2793194350 sur OpenAlexafffundvenue
Refaat Omar, Jiaqi Yang, Samaa Alrushaid, Frank J. Burczynski, Gerald Y. Minuk, Yuewen Gong

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver physiology and pathology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLiposomeHepatic stellate cellCytotoxicityChemistryZeta potentialIn vitroBiochemistryMolecular biologyBiophysicsNanotechnologyNanoparticleBiologyMedicineMaterials sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop and characterize vitamin A (VA)-coupled liposomes for the targeted delivery of BMP4-siRNA to hepatic stellate cells (HSC). VA was selected to increase the uptake by HSC based on their function in the storage of VA. METHODS: DOTAP/DOPE liposomes were prepared by film hydration method and their surfaces were decorated with VA. The cytotoxicity of VA-conjugated liposomes was evaluated by the WST-1 assay. Inhibition of BMP4 and α-SMA was determined by PCR and ELISA. RESULTS: VA-coated lipoplexes exhibited an average particle sizes less than 200 nm and zeta potential around +25 mV both determined using ZetaPALS. Inclusion of VA to liposomal surfaces significantly enhanced their cellular uptake without affecting cytotoxicity. VA-coupled liposomes carrying BMP4-siRNA resulted in a significant reduction in BMP4 and α-SMA at both mRNA and protein levels. Conclusion: VA-coated liposomes were successfully designed to deliver BMP4-siRNA to specifically target HSC. The novel delivery system discussed herein may serve as a potential therapeutic strategy for the treatment of liver fibrosis in the future. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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