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Combinatorial optimization of mRNA structure, stability, and translation for RNA-based therapeutics

2022· article· en· 388 citations· W4220991830 sur OpenAlex· 10.1038/s41467-022-28776-w

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants
0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 découle

Résumé

Therapeutic mRNAs and vaccines are being developed for a broad range of human diseases, including COVID-19. However, their optimization is hindered by mRNA instability and inefficient protein expression. Here, we describe design principles that overcome these barriers. We develop an RNA sequencing-based platform called PERSIST-seq to systematically delineate in-cell mRNA stability, ribosome load, as well as in-solution stability of a library of diverse mRNAs. We find that, surprisingly, in-cell stability is a greater driver of protein output than high ribosome load. We further introduce a method called In-line-seq, applied to thousands of diverse RNAs, that reveals sequence and structure-based rules for mitigating hydrolytic degradation. Our findings show that highly structured "superfolder" mRNAs can be designed to improve both stability and expression with further enhancement through pseudouridine nucleoside modification. Together, our study demonstrates simultaneous improvement of mRNA stability and protein expression and provides a computational-experimental platform for the enhancement of mRNA medicines.

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La notice

Revue
Nature Communications
Thématique
RNA and protein synthesis mechanisms
Domaine
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of General Medical SciencesNational Science FoundationDamon Runyon Cancer Research FoundationCanadian Institutes of Health ResearchChemistry, Engineering and Medicine for Human Health, Stanford UniversityStanford Bio-XUniversity of California, San FranciscoBaiduOregon State UniversityPfizerNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clés
PseudouridineTranslation (biology)Messenger RNARNARibosomeComputational biologyStability (learning theory)Cell biologyBiologyComputer scienceTransfer RNABiochemistryGene
Résumé présent dans OpenAlex
oui