Notice bibliographique
Résumé
DNAzymes are catalytically active DNA molecules that are obtained via in vitro selection.RNA-cleaving DNAzymes have attracted significant attention for both therapeutic and diagnostic applications due to their excellent programmability, stability, and activity.They can be designed to cleave a specific mRNA to down-regulate gene expression.At the same time, DNAzymes can sense a broad range of analytes.By combining these two functions, theranostic DNAzymes are obtained.This review summarizes the progress of DNAzyme for theranostic applications.First, in vitro selection of DNAzymes is briefly introduced, and some representative DNAzymes related to biological applications are summarized.Then, the applications of DNAzyme for RNA cleaving are reviewed.DNAzymes have been used to cleave RNA for treating various diseases, such as viral infection, cancer, inflammation and atherosclerosis.Several formulations have entered clinical trials.Next, the use of DNAzymes for detecting metal ions, small molecules and nucleic acids related to disease diagnosis is summarized.Finally, the theranostic applications of DNAzyme are reviewed.The challenges to be addressed include poor DNAzyme activity under biological conditions, mRNA accessibility, delivery, and quantification of gene expression.Possible solutions to overcome these challenges are discussed, and future directions of the field are speculated.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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.
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 ».