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Enregistrement W2912663002 · doi:10.1101/528612

Expression kinetics and innate immune response after electroporation and lipid nanoparticle mediated delivery of a self-amplifying mRNA in the skin of mice

2019· preprint· en· W2912663002 sur OpenAlexaff
Hanne Huysmans, Zifu Zhong, Joyca De Temmerman, Barbara L. Mui, Ying K. Tam, Séan Mc Cafferty, Arlieke Gitsels, Daisy Vanrompay, Niek N. Sanders

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensAcuitas Therapeutics (Canada)
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilUniversiteit Gent
Mots-clésInnate immune systemElectroporationRNATransfectionMessenger RNAMolecular biologyImmune systemBiologyCell biologyGene expressionChemistryImmunologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work we studied the expression kinetics and innate immune response of a self-amplifying mRNA (sa-RNA) after electroporation and lipid nanoparticle (LNP) mediated delivery in the skin of mice. Intradermal electroporation of the sa-RNA resulted in a plateau-shaped expression with the plateau between day 3 and 10. The overall protein expression of sa-RNA was significant higher than that obtained after electroporation of pDNA or non-replication mRNAs. Moreover, intradermal electroporation of sa-RNA induced a short-lived innate immune response that did not affect the expression of the sa-RNA. A complete different expression profile and innate immune response was observed when LNPs were used. The expression peaked 24h after intradermal injection of sa-RNA-LNPs and subsequently showed a sharp drop. This drop can be explained by the strong innate immune response elicited by the sa-RNA-LNPs 4h after injection. Interestingly, sa-RNA-LNPs were able to transfection the draining lymph nodes after intradermal injection.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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