UV-Cross-Linked DNA Nanomaterials Enable Robust Nanopatterning of Folate Ligands for Enhanced Cellular Uptake
Notice bibliographique
Résumé
The arrangement of ligands on a nanomaterial scaffold is a powerful approach to enhance targeted cellular delivery. However, nanomaterial-mediated delivery often employs imprecise ligand conjugation, limiting the exploration of optimal ligand density and spatial organization. To address these challenges, we developed DNA nanomaterials with precisely spaced folate ligands and rigidified them via a postassembly UV-based thymine cross-linking. These materials exhibit exceptional nuclease stability and maintain structural integrity both under biologically relevant conditions and during internalization into live HeLa cells. We used these nanomaterials as scaffolds for folate patterning and identified optimal modes of folate presentation for cellular uptake. Each step of the uptake process was probed, revealing the synergistic effects of structural stabilization and precise ligand patterning on the uptake mechanism, intracellular retention, and export dynamics. We then used our nanopatterned nanomaterials as delivery vectors for a gene-silencing nucleic acid payload. By integrating optimized ligand presentation and structural immobilization, we successfully achieved targeted gene silencing in folate receptor alpha-expressing cancer cells. This work showcases the effect that DNA nanostructure fidelity and rigidity have on the presentation of ligand moieties. It introduces UV cross-linking as a critical tool for structural stabilization of DNA nanomaterials, enabling applications in therapeutic delivery, diagnostics, and nanoscale cell surface engineering. In addition, this study reveals spatial principles of folate nanopatterning to enhance future targeted delivery systems with precision, stability, and biocompatibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».