MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214820217 · doi:10.1002/9783527815562.mme0020

Novel Polymer Systems for Gene Therapy

2022· other· en· W4214820217 sur OpenAlexaff
Diana Diaz‐Dussan, Yi‐Yang Peng, Ravin Narain

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene deliveryGenetic enhancementNanotechnologyNanocapsulesBiocompatibilityCytotoxicityBiocompatible materialChemistryNanoparticleMaterials scienceGeneBiochemistryBiomedical engineeringMedicineIn vitroOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gene therapy is a novel molecularly directed gene‐editing technique that can be used in treating gene‐related diseases, and its clinical relevance relies on the design of effective therapeutic vectors that are able to deliver and release the nucleic acids to the targeted sites. The use of nanoscale vectors for gene delivery presents various advantages such as improved bioavailability, extended nucleotide half‐life, and reduced off‐target toxicity. Several types of colloidal systems have been developed, including biocompatible polymer carriers, such as nanoparticles, nanocapsules, and branched polymers. A first requisite is biocompatibility; reducing cell cytotoxicity and effective clearance from the organism is one of the major challenges, and particle size is also a key factor in the internalization process. Common cationic gene carriers are summarized here, but their associated cytotoxicity or low efficacy restricted their use at the clinical level. Numerous modifications for enhancing the vectors are introduced, which mainly involved the incorporation of biocompatible units and degradability. Furthermore, several methods in preparing nonviral carrier via controlled radical polymerization and their related postmodification techniques are summarized and discussed. Furthermore, the new generation of therapeutic nanoparticles, which combined selective targeting moieties, and imaging agents, offers a theranostic approach for enhanced gene therapy.

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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRNA Interference and Gene DeliveryTravaux en français237 207