Development of lipopolyplexes for gene delivery: A comparison of the effects of differing modes of targeting peptide display on the structure and transfection activities of lipopolyplexes
Notice bibliographique
Résumé
The design, synthesis and formulation of non-viral gene delivery vectors is an area of renewed research interest. Amongst the most efficient non-viral gene delivery systems are lipopolyplexes, in which cationic peptides are co-formulated with plasmid DNA and lipids. One advantage of lipopolyplex vectors is that they have the potential to be targeted to specific cell types by attaching peptide targeting ligands on the surface, thus increasing both the transfection efficiency and selectivity for disease targets such as cancer cells. In this paper, we have investigated two different modes of displaying cell-specific peptide targeting ligands at the surface of lipopolyplexes. Lipopolyplexes formulated with bimodal peptides, with both receptor binding and DNA condensing sequences, were compared with lipopolyplexes with the peptide targeting ligand directly conjugated to one of the lipids. Three EGFR targeting peptide sequences were studied, together with a range of lipid formulations and maleimide lipid structures. The biophysical properties of the lipopolyplexes and their transfection efficiencies in a basal-like breast cancer cell line were investigated using plasmid DNA bearing genes for the expression of firefly luciferase and green fluorescent protein. Fluorescence quenching experiments were also used to probe the macromolecular organisation of the peptide and pDNA components of the lipopolyplexes. We demonstrated that both approaches to lipopolyplex targeting give reasonable transfection efficiencies, and the transfection efficiency of each lipopolyplex formulation is highly dependent on the sequence of the targeting peptide. To achieve maximum therapeutic efficiency, different peptide targeting sequences and lipopolyplex architectures should be investigated for each target cell type.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».