<i>In silico</i> prediction of the <i>in vitro</i> behavior of polymeric gene delivery vectors
Notice bibliographique
Résumé
Non-viral gene delivery vectors have increasingly come under the spotlight, but their performaces are still far from being satisfactory. Therefore, there is an urgent need for forecasting tools and screening methods to enable the development of ever more effective transfectants. Here, coarse-grained (CG) models of gold standard transfectant poly(ethylene imine)s (PEIs) have been profitably used to investigate and highlight the effect of experimentally-relevant parameters, namely molecular weight (2 vs. 10 kDa) and topologies (linear vs. branched), protonation state, and ammine-to-phosphate ratios (N/Ps), on the complexation and the gene silencing efficiency of siRNA molecules. The results from the in vitro screening of cationic polymers and conditions were used to validate the in silico platform that we developed, such that the hits which came out of the CG models were of high practical relevance. We show that our in silico platform enables to foresee the most suitable conditions for the complexation of relevant siRNA-polycation assemblies, thereby providing a reliable predictive tool to test bench transfectants in silico, and foster the design and development of gene delivery vectors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».