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Enregistrement W2970229575 · doi:10.1016/j.omtn.2019.08.019

Studying Interactions between 2’-O-Me-Modified Inhibitors and MicroRNAs Utilizing Microscale Thermophoresis

2019· article· en· W2970229575 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Nucleic Acids · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueField-Flow Fractionation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionM.S.I. Foundation
Mots-clésMicroscale thermophoresisIsothermal titration calorimetryChemistryOligonucleotideSurface plasmon resonanceMicroscale chemistrymicroRNASmall moleculeBiophysicsThermophoresisComputational biologyNanotechnologyBiochemistryBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Besides the acquisition of pharmacokinetic parameters of antisense oligonucleotide microRNA (miRNA) inhibitors, such as measuring in vivo concentration, their pharmacodynamic characteristics are also of interest. An emerging and straightforward method for studying molecular interactions is microscale thermophoresis (MST). This technique makes it possible to study interactions between miRNAs and various oligonucleotide inhibitors, independent of the chemical modifications of the inhibitors or their respective target structure, with very little sample volume required compared to competitive techniques, such as surface plasmon resonance (SPR) and isothermal titration calorimetry (ITC). Interaction studies between these inhibitors and their respective target structures were performed, and they allowed the assessment of binding characteristics and parameters, such as EC50 for a number of these inhibitors, with little effort. Furthermore, MST could be utilized for obtaining kinetic binding data of the Argonaute-2 protein with a miRNA, which showed a possible RNA-induced silencing complex (RISC)-mediated turnover of inhibited miRNAs. Besides the acquisition of pharmacokinetic parameters of antisense oligonucleotide microRNA (miRNA) inhibitors, such as measuring in vivo concentration, their pharmacodynamic characteristics are also of interest. An emerging and straightforward method for studying molecular interactions is microscale thermophoresis (MST). This technique makes it possible to study interactions between miRNAs and various oligonucleotide inhibitors, independent of the chemical modifications of the inhibitors or their respective target structure, with very little sample volume required compared to competitive techniques, such as surface plasmon resonance (SPR) and isothermal titration calorimetry (ITC). Interaction studies between these inhibitors and their respective target structures were performed, and they allowed the assessment of binding characteristics and parameters, such as EC50 for a number of these inhibitors, with little effort. Furthermore, MST could be utilized for obtaining kinetic binding data of the Argonaute-2 protein with a miRNA, which showed a possible RNA-induced silencing complex (RISC)-mediated turnover of inhibited miRNAs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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