Effects of Chemical Modifications on siRNA Strand Selection in Mammalian Cells
Notice bibliographique
Résumé
Small interfering RNAs (siRNAs) enable efficient gene silencing through RNA interference (RNAi) mechanisms. The RNAi machinery relies on an RNA-guided nuclease, Argonaute-2 (Ago2), which preferentially selects a single strand from an siRNA duplex. Complementarity between the selected strand and an RNA target strand leads to silencing through cleavage. The U.S. Food and Drug Administration's recent approval of two siRNA drugs has reignited optimism for RNAi therapeutics. Despite this recent success in the field, off-target effects are still a major concern; however, chemical modifications have shown promise in mitigating some off-target gene silencing. To evaluate the impact of novel chemical modifications on strand selection, we developed a quantitative polymerase chain reaction-based assay that is compatible with several pre-existing siRNA libraries and was used to characterize chemically modified siRNAs. siRNAs bearing azobenzene and propargyl modifications at the central region of the passenger strand significantly improved strand selection. On the other hand, folic acid-modified siRNAs improved strand selection best when placed at the 3' terminus. This study highlights the development and utility of a convenient method to evaluate the impact that novel chemical modifications have on strand-specific gene silencing of siRNAs.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».