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Enregistrement W4408184346 · doi:10.26685/urncst.680

Zinc Finger Nucleases (ZFNs) and Gene Therapy Applications

2025· article· en· W4408184346 sur OpenAlexaff
Maya Cheit, Rahaf Zeidan

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZinc finger nucleaseGenome editingBiologyGeneDNAComputational biologyNon-homologous end joiningGeneticsNucleaseDNA repairGene targetingZinc fingerGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Definition: Zinc finger nucleases (ZFNs) are a group of artificial restriction enzymes which are crucial for various processes in gene editing. They can target diseases based on gene therapy approaches and can be applied to a variety of eukaryotic cells through the precise introduction of double-strand breaks at specific genomic locations. Zinc Fingers were discovered in 1985 with ZFNs being discovered shortly after that in 1996. Body: ZFNs are engineered by fusing DNA-binding domains with the nuclease domain of a Fokl restriction enzyme. This results in custom-designed enzymes capable of binding to the target DNA sequence and inducing a double-strand break at the desired site. This binding is possible due to the high degree of specificity to recognize specific DNA sequences within the genome associated with disease-causing mutations. The DNA repair mechanisms, including both non-homologous end joining (NHEJ) and homology-directed repair (HDR), are triggered in response to double-strand breaks induced by ZFNs at specific genomic locations inside the cell. Cells possess innate mechanisms to mend such breaks. In the case of (NHEJ), the broken DNA ends are often rejoined, resulting in small insertions or deletions (indels) at the break site, potentially disrupting the function of the targeted gene. Alternatively, (HDR) can be employed, utilising an external DNA template to accurately introduce desired genetic modifications. ZFNs can be delivered to target cells using various methods and depends on factors such as the target tissue, specific diseases being targeted, and safety considerations. Viral vectors such as adeno-associated viruses or lentiviruses are used to deliver ZFNs into target cells. Lipid nanoparticles are synthetic encapsulates that allow repeat administration and transient delivery of ZFNs. Direct delivery involves physically introducing ZFNs which can allow a high degree of precision.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,408 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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