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Enregistrement W4311367297 · doi:10.1080/17460441.2022.2155630

A comprehensive update of siRNA delivery design strategies for targeted and effective gene silencing in gene therapy and other applications

2022· review· en· W4311367297 sur OpenAlexafffund
Ahmed Abosalha, Waqar Ahmad, Jacqueline L. Boyajian, Paromita Islam, Merry Ghebretatios, Sabrina Schaly, Rahul Thareja, Karan Arora, Satya Prakash

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Drug Discovery · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGene silencingGenetic enhancementComputational biologyGeneRNA interferenceBiologyGene targetingGene deliveryGeneticsBioinformaticsMedicineRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: RNA interference (RNAi) using small interfering RNA (siRNA) is a promising strategy to control many genetic disorders by targeting the mRNA of underlying genes and degrade it. However, the delivery of siRNA to targeted organs is highly restricted by several intracellular and extracellular barriers. AREAS COVERED: This review discusses various design strategies developed to overcome siRNA delivery obstacles. The applied techniques involve chemical modification, bioconjugation to specific ligands, and carrier-mediated strategies. Nanotechnology-based systems like liposomes, niosomes, solid lipid nanoparticles (SLNs), dendrimers, and polymeric nanoparticles (PNs) are also discussed. EXPERT OPINION: Although the mechanism of siRNA as a gene silencer is well-established, only a few products are available as therapeutics. There is a great need to develop and establish siRNA delivery systems that protects siRNAs and delivers them efficiently to the desired sitesare efficient and capable of targeted delivery. Several diseases are reported to be controlled by siRNA at their early stages. However, their targeted delivery is a daunting challenge.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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