Methods, potentials, and limitations of gene delivery to regenerate central nervous system cells
Notice bibliographique
Résumé
Arvind Kumar1, Tryambak D Singh2, Santosh K Singh3, Satya Prakash41School of Biotechnology, Faculty of Science; 2Department of Medicinal Chemistry, Institute of Medical Sciences; 3Centre of Experimental Medicine and Surgery, Institute of Medical Sciences, Banaras Hindu University, Varanasi, India; 4Biomedical Technology and Cell Therapy Research Laboratory, Department of Biomedical Engineering and Physiology, Artificial Cells and Organs Research Centre, Faculty of Medicine, McGill University, Montreal, Québec, CanadaAbstract: This review evaluates methods, success and limitations of transgenes delivery in central nervous system (CNS). Both viral and nonviral (such as liposome mediated) methods, expression and stability of transgenes have been discussed. The controlled expression and delivery techniques of transgene at the injured or diseased sites have also been discussed. Mifepristone (RU486) and tetracycline-based switch system for controlled expression could be a very useful tool for clinical purposes. Here we emphasized the importance and consequences of viral- and nonviral-mediated transgenes transfer and therapeutic ability along with advantages of controlled expressions. Keywords: transgenes, viral vector, nonviral vector, RU486, tetracycline, CNS
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».