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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

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.

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 consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
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