Application of the 3'-Untranslated Region of Messenger RNA from Measles Virus Matrix Protein as an RNA Stabilizer: Implications in Pharmaceutical Biotechnology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The market for the use of recombinant proteins for medical applications has been increasing in recent years. In many cases including fast production of significant amounts of protein for research purposes, transient transfection is the method of choice. In this regard expression vectors are one of the decisive factors in the cost-effectiveness of the production process. The genetic elements found in the 3’untranslated region (UTR) of mRNA expressed by such vectors, play an essential role in determining its stability and thus in the efficiency of the process. METHODS: In this study, the 3'UTR of matrix protein from the Measles Virus (MV) was used to construct a reporter plasmid containing Enhanced Green Fleurocent Protein (EGFP). The reporter construct was transfected into three cell lines. The effect of 3'UTR on mRNA stability was evaluated by real-time PCR. Secondary structure of the mrna was predicted based on minimum free energy. 3'UTR was analyzed in silico for the presence of binding motifs for trans-acting elements with known effects on RNA stability. RESULTS: Addition of 3’UTR of MV matrix protein sequence to the 3’ end of the mRNA, increased the EGFP- mRNA stability in time and cell-dependent manner. Analysis for the presence of known cis-acting motifs in 3’UTR indicated the presence of two PABPC1 binding sites, an RNA-binding protein, known for its stability and translation enhancing effects. CONCLUSION: Our results verified the potential of the 3'UTR region of matrix protein mRNA for improvement of transient recombinant protein production and vector design for mammalian cell hosts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».