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Enregistrement W4387063536 · doi:10.1016/j.omtn.2023.102040

CRISPR-Cas9 delivery strategies with engineered extracellular vesicles

2023· review· en· W4387063536 sur OpenAlexafffund
Yaoyao Lu, Kelly Godbout, Gabriel Lamothe, Jacques P. Tremblay

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Nucleic Acids · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchChina Scholarship Council
Mots-clésCRISPRGenome editingCas9MicrovesiclesBiologyCell biologyExtracellular vesiclesComputational biologyExtracellular vesicleCellGenetic enhancementGenemicroRNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Therapeutic genome editing has the potential to cure diseases by directly correcting genetic mutations in tissues and cells. Recent progress in the CRISPR-Cas9 systems has led to breakthroughs in gene editing tools because of its high orthogonality, versatility, and efficiency. However, its safe and effective administration to target organs in patients is a major hurdle. Extracellular vesicles (EVs) are endogenous membranous particles secreted spontaneously by all cells. They are key actors in cell-to-cell communication, allowing the exchange of select molecules such as proteins, lipids, and RNAs to induce functional changes in the recipient cells. Recently, EVs have displayed their potential for trafficking the CRISPR-Cas9 system during or after their formation. In this review, we highlight recent developments in EV loading, surface functionalization, and strategies for increasing the efficiency of delivering CRISPR-Cas9 to tissues, organs, and cells for eventual use in gene therapies.

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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations75
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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