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Enregistrement W2883699765 · doi:10.1016/j.bmcl.2018.07.033

Activating frataxin expression by single-stranded siRNAs targeting the GAA repeat expansion

2018· article· en· W2883699765 sur OpenAlexaff
Xiulong Shen, Audrius Kilikevičius, Daniel O’Reilly, Thazha P. Prakash, Masad J. Damha, Frank Rigo, David R. Corey

Notice bibliographique

RevueBioorganic & Medicinal Chemistry Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNational Science CouncilIonis PharmaceuticalsWelch Foundation
Mots-clésFrataxinSmall interfering RNAGene silencingTrinucleotide repeat expansionRNA interferenceChemistryOligonucleotideRNANucleic acidRNA silencingGene expressionGene knockdownCell biologyAtaxiaDecoyMolecular biologyGeneBiologyBiochemistryIron-binding proteinsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Friedreich's ataxia (FRDA) is an incurable neurodegenerative disorder caused by reduced expression of the mitochondrial protein frataxin (FXN). The genetic cause of the disease is an expanded GAA repeat within the FXN gene. Agents that increase expression of FXN protein are a potential approach to therapy. We previously described anti-trinucleotide GAA duplex RNAs (dsRNAs) and antisense oligonucleotides (ASOs) that activate FXN protein expression in multiple patient derived cell lines. Here we test two distinct series of compounds for their ability to increase FXN expression. ASOs with butane linkers showed low potency, which is consistent with the low T m values and suggesting that flexible conformation impairs activity. By contrast, single-stranded siRNAs (ss-siRNAs) that combine the strengths of dsRNA and ASO approaches had nanomolar potencies. ss-siRNAs provide an additional option for developing nucleic acid therapeutics to treat FRDA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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