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Enregistrement W3208278547 · doi:10.1002/adhm.202101844

Engineering DNA Nanostructures to Manipulate Immune Receptor Signaling and Immune Cell Fates

2021· review· en· W3208278547 sur OpenAlexafffund
Chung‐Yi Tseng, Wendy Xueyi Wang, Travis R. Douglas, Leo Y. T. Chou

Notice bibliographique

RevueAdvanced Healthcare Materials · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImmune systemNanotechnologyComputational biologyBiologyMechanism (biology)Cell biologyImmunologyMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune cells sense, communicate, and logically integrate a multitude of environmental signals to make important cell-fate decisions and fulfill their effector functions. These processes are initiated and regulated by a diverse array of immune receptors and via their dynamic spatiotemporal organization upon ligand binding. Given the widespread relevance of the immune system to health and disease, there have been significant efforts toward understanding the biophysical principles governing immune receptor signaling and activation, as well as the development of biomaterials which exploit these principles for therapeutic immune engineering. Here, how advances in the field of DNA nanotechnology constitute a growing toolbox for further pursuit of these endeavors is discussed. Key cellular players involved in the induction of immunity against pathogens or diseased cells are first summarized. How the ability to design DNA nanostructures with custom shapes, dynamics, and with site-specific incorporation of diverse guests can be leveraged to manipulate the signaling pathways that regulate these processes is then presented. It is followed by highlighting emerging applications of DNA nanotechnology at the crossroads of immune engineering, such as in vitro reconstitution platforms, vaccines, and adjuvant delivery systems. Finally, outstanding questions that remain for further advancing immune-modulatory DNA nanodevices are outlined.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations36
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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