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Enregistrement W3159623463 · doi:10.1039/d1bm00273b

Hydrogel based lipid-oligonucleotides: a new route to self-delivery of therapeutic sequences

2021· article· en· W3159623463 sur OpenAlexaff
Sébastien Benizri, Alexandra Gaubert, C. Soulard, Étienne Gontier, Isabelle Svahn, Palma Rocchi, Gaëlle Vacher, Philippe Barthélémy

Notice bibliographique

RevueBiomaterials Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesInserm TransfertAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésOligonucleotideChemistryConjugateComputational biologyBiophysicsBiochemistryBiologyDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic OligoNucleotides (ON) provide promising therapeutic tools for controlling specifically genetic expression in a broad range of diseases from cancers to viral infections. Beside their chemical stability and intracellular delivery, the controlled release of therapeutic sequences remains an important challenge for successful clinical applications. In this work, Lipid-OligoNucleotide (LON) conjugates stabilizing hydrogels are reported and characterized by rheology and cryo-scanning electron microscopy (cryo-SEM). These studies revealed that lipid conjugation of antisense oligonucleotides featuring partial self-complementarity resulted in entangled pearl-necklace networks, which were obtained through micelle-micelle interaction driven by duplex formation. Owing to these properties, the Lipid AntiSense Oligonucleotide (LASO) sequences exhibited a prolonged release after subcutaneous administration compared to the non-lipidic antisense (ASO) one. The LASO self-assembly based hydrogels obtained without adjuvant represent an innovative approach for the sustained self-delivery of therapeutic oligonucleotides.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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