A Nanoparticle Delivery of Plasmid Encoding Hepatocyte Growth Factor for Gene Therapy of Silicosis in Mice
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Silicosis is a serious occupational disease that is characterized by pulmonary infiltrates and fibrosis and is often refractory to current treatments. New therapeutic strategies for silicosis are needed. Hepatocyte growth factor (HGF) is a latent anti-inflammatory and anti-fibrotic growth factor. METHODS: We prepared a polyethyleneimine-polyethylene glycol/pHGF/hyaluronic acid (PEG-PEI/pHGF/HA) nanomaterials loaded with plasmid DNA encoding HGF gene to increase its transfection efficiency. The characterization, including DNA entrapment efficiency, morphology, particle size, and zeta-potential of PEG-PEI/pHGF/HA was studied. And a PEG-PEI/pHGF/HA (N/P=30:1) nanoparticle with low toxicity and high transfection efficiency was used in treatment for silicosis in mice. RESULTS: The results showed that the human HGF expression in the lungs of the mice was increased, and the inflammatory cell infiltration and fibrous collagen deposition was significantly reduced. CONCLUSION: Therefore, PEG-PEI/pHGF/HA nanoparticle warrant further investigation and may be a potential therapeutic strategy for silicosis.
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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 | 0,001 | 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 ».