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Enregistrement W3014306169 · doi:10.1101/2020.03.31.018440

ULTRASOUND-ASSISTED MAGNETIC NANOPARTICLE-BASED GENE DELIVERY

2020· preprint· en· W3014306169 sur OpenAlexafffund
Wei Zhang, Gaser N. Abdelrasoul, Oleksandra Savchenko, Abdalla Abdrabou, Zhixiang Wang, Jie Chen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésTransfectionLipofectamineGene deliveryBiophysicsChemistryStimulationViability assayNanotechnologyMaterials scienceBiomedical engineeringCellGeneBiologyMedicineRecombinant DNABiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low-intensity pulsed ultrasound (LIPUS), a special type of ultrasonic stimulation, is attracting a lot of attention for both clinical and scientific research. In this paper, we report a concept of a new method using magnetic nanoparticles (MNPs) for LIPUS-assisted gene delivery. The MNPs are iron oxide superparamagnetic nanoparticles, coated with polyethyleneimine (PEI), which introduces a high positive surface charge, favorable for the binding of genetic material. Due to the paramagnetic properties of the MNPs, the application of an external magnetic field increases transfection efficiency; meanwhile, LIPUS stimulation enhances cell permeability. We found out that stimulation at the intensity of 30 mW/cm 2 for 10 minutes yields optimal results with a minimal adverse effect on the cells. Combining the effect of the external magnetic field and LIPUS, the genetic material (GFP or Cherry Red plasmid in our case) can enter the cells. The flow cytometry results showed that by using just a magnetic field to direct the genetic material, the transfection efficiency of HEK 293 cells that were treated with our MNPs was 56.1%. Coupled with LIPUS stimulation, it increased to 61.5% or 19% higher than the positive control (Lipofectamine 2000). In addition, compared with the positive control, our method showed less toxicity. Cell viability after transfection was 63.61%, 19% higher than with the standard transfection technique. In conclusion, we designed a new gene-delivery technique that is affordable, targeted, shows low-toxicity, yet high transfection efficiency, compared to other conventional approaches. The Graphical Abstract

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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