Effect of Sugar 2′,4′-Modifications on Gene Silencing Activity of siRNA Duplexes
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we explore the effect of a library of 2′-, 4′-, and 2′,4′-modified uridine nucleosides and their impact on silencing firefly luciferase and on down-regulated in renal cell carcinoma (DRR) gene targets. The modifications studied were 2′-F-ribose, 2′-F-arabinose, 2′-OMe-ribose, 2′-F,4′-OMe-ribose, 2′-F,4′-OMe-arabinose, and 2′-OMe,4′-F-ribose. We found that 2′,4′-modifications are well tolerated within A-form RNA duplexes, leading to virtually no change in melting temperature as assessed by UV thermal melting. The impact of the dual (2′,4′) modification was assessed by comparing gene silencing ability to 2′- or 4′- (singly) modified siRNA counterparts. siRNAs with (2′,4′)-modified overhangs generally outperformed the native siRNA as well as siRNAs with a 2′- or 4′-modified overhang, suggesting that 2′,4′-modified nucleotides interact favorably with Argonaute protein's PAZ domain. Among the most active siRNAs were those with 2′-F,4′-OMe-ribose or 2′-F,4′-OMe-arabinose at the overhangs. When modifications were placed at both overhangs and internal positions, a duplex with the 2′-F (internal) and 2′-F,4′-OMe (overhang) combination was found to be the most potent, followed by the duplex with 2′-OMe (internal) and 2′,4′-diOMe (overhang) modifications. Given the nuclease resistance exhibited by 2′,4′-modified siRNAs, particularly when the modification is placed at or near the overhangs, these findings may allow the creation of superior siRNAs for therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».