A U1i RNA that Enhances HIV-1 RNA Splicing with an Elongated Recognition Domain Is an Optimal Candidate for Combination HIV-1 Gene Therapy
Notice bibliographique
Résumé
U1 interference (U1i) RNAs can be designed to correct splicing defects and target pathogenic RNA, such as HIV-1 RNA. In this study, we show that U1i RNAs that enhance HIV-1 RNA splicing are more effective at inhibiting HIV-1 production compared to top U1i RNAs that inhibit polyadenylation of HIV-1 RNA. A U1i RNA was also identified targeting a site upstream of the first splice acceptor site in the Gag coding region that was effective at inhibiting HIV-1 production. U1-T6, which enhanced HIV-1 RNA splicing, was superior to an antiviral short hairpin RNA (shRNA) currently in clinical trials. To increase specificity, the recognition domain of U1-T6 was elongated by 3-6 nt. The elongated molecules inhibited HIV-1 production from different HIV-1 strains, including one with a mismatch in the target site. These results suggest that lengthening the recognition domain can enhance the specificity of U1i RNAs for their intended target sites while at the same time allowing them to tolerate single mismatch mutations. Overall, our results demonstrate that U1-T6 with an elongated recognition domain inhibits HIV-1 production and has both the efficacy and specificity to be a promising candidate for HIV-1 gene therapy.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».