Contaminating transfection complexes can masquerade as small extracellular vesicles and impair their delivery of RNA
Notice bibliographique
Résumé
One of the functions of small extracellular vesicles (sEVs) which has received the most attention is their capacity to deliver RNA into the cytoplasm of target cells. These studies have often been performed by transfecting RNAs into sEV-producing cells, to later purify and study sEV delivery of RNA. Transfection complexes and other delivery vehicles accumulate in late endosomes where sEV are formed and over 50% of transfection complexes or delivery vehicles administered to cells are released again to the extracellular space by exocytosis. This raises the possibility that transfection complexes could alter sEVs and contaminate sEV preparations. We found that widely used transfection reagents including RNAiMax and INTERFERin accumulated in late endosomes. These transfection complexes had a size similar to sEV and were purified by ultracentrifugation like sEV. Focusing on the lipid-based transfection reagent RNAiMax, we found that preparations of sEV from transfected cells contained lipids from transfection complexes and transfected siRNA was predominantly in particles with the density of transfection complexes, rather than sEV. This suggests that transfection complexes, such as lipid-based RNAiMax, may frequently contaminate sEV preparations and could account for some reports of sEV-mediated delivery of nucleic acids. Transfection of cells also impaired the capacity of sEVs to deliver stably-expressed siRNAs, suggesting that transfection of cells may alter sEVs and prevent the study of their endogenous capacity to deliver RNA to target cells.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».