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Enregistrement W4408907343 · doi:10.1021/acs.biomac.5c00169

Lipid-Modified PEI Derivative-Based Binary/Ternary Polyplex Formulations for the Delivery of pDNA and mRNA in Primary Cells

2025· article· en· W4408907343 sur OpenAlexaff
Amarnath Praphakar Rajendran, Daniel Nisakar Meenakshi Sundaram, Luis Carlos Morales, Cezary Kucharski, Mohammad Nasrullah, Burcak Bulut, Pavlo Michailo Tsisar, Aislinn D. Maguire, Bradley J. Kerr, Hasan Uludağ

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryTernary operationMessenger RNADerivative (finance)Gene deliveryTransfectionBiophysicsBiochemistryBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A previous study has demonstrated the benefit of modification of polyethylenimine (PEI1.2k) by lipids through a p-hydroxyphenylacetic acid (PHPA) linker and polyanion (PA), which is now extended in this report to several primary cells. The formulated binary (lipopolymer/NAs) and ternary (lipopolymer/NAs/PA) complexes displayed no significant toxicity (MTT/hemolysis assay). The pDNA/mRNA complexes with PEI1.2k-PHPA-Lin9 and PEI1.2k-PHPA-Lau5-Ole5 lipopolymers showed gene expression levels higher than those of other lipopolymers. The transfection efficiencies of the ternary polyplexes of these lipopolymers possessed higher gene expression than those of the binary polyplexes. The serum-stable ternary polyplexes of PEI1.2k-PHPA-Lau5-Ole5 maintained high levels of mRNA expression in the lungs along with the spleen after intravenous injection. As in in vitro studies, transgene expression was relatively weak with binary complexes in muscle; however, a 10-fold higher efficiency was obtained with ternary complexes. Overall, our results provide improved gene formulations for the transfections of primary cells in vitro, as well as in in vivo animal models.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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