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Enregistrement W4281253995 · doi:10.1021/acs.molpharmaceut.1c00916

Lipid-Nanoparticle-Based Delivery of CRISPR/Cas9 Genome-Editing Components

2022· review· en· W4281253995 sur OpenAlexafffund
Pardis Kazemian, Si-Yue Yu, Sarah B. Thomson, Alexandra Birkenshaw, Blair R. Leavitt, Colin J.D. Ross

Notice bibliographique

RevueMolecular Pharmaceutics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCHuntington Society of Canada
Mots-clésCRISPRGenome editingCas9Computational biologyFlexibility (engineering)GenomeComputer scienceBiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene editing mediated by CRISPR/Cas9 systems is due to become a beneficial therapeutic option for treating genetic diseases and some cancers. However, there are challenges in delivering CRISPR components which necessitate sophisticated delivery systems for safe and effective genome editing. Lipid nanoparticles (LNPs) have become an attractive nonviral delivery platform for CRISPR-mediated genome editing due to their low immunogenicity and application flexibility. In this review, we provide a background of CRISPR-mediated gene therapy, as well as LNPs and their applicable characteristics for delivering CRISPR components. We then highlight the challenges of CRISPR delivery, which have driven the significant development of new, safe, and optimized LNP formulations in the past decade. Finally, we discuss considerations for using LNPs to deliver CRISPR and future perspectives on clinical translation of LNP-CRISPR gene editing.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeSans objet
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

Citations292
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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