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Enregistrement W4415251981 · doi:10.1021/jacs.5c13616

Synthesis of Precisely Modified Ribonucleic Acid to Reveal the Site-Specific Effect of Modification on Message Ribonucleic Acid Translation

2025· article· en· W4415251981 sur OpenAlexaff
Yufan Pan, Chenyou Zhu, Yuan Zhuang, Xin Li, Rui Xu, Yifan Jiang, Yuanchen Dong, Chuan He, Dongsheng Liu, Xi Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensMinistry of Advanced Education
Organismes subventionnairesBeijing Municipal Natural Science FoundationNational Key Research and Development Program of ChinaBeijing Municipal Science and Technology CommissionChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMessenger RNATranslation (biology)RNAProtein biosynthesisFidelityFive-prime capEukaryotic translation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide In the past few decades, RNA modifications have significantly promoted the development of mRNA therapy. However, limited knowledge has been revealed on the site-specific effect of the modification, which raised biosafety concerns on mis-modified or overmodified mRNA drugs. Here in this study, we proposed a template-directed strategy for the synthesis of site-specifically modified long ssRNA. Long single-strand RNAs (over 300 nt) with single-base resolution modifications have been successfully prepared, including m 6 A, m 5 C, m 1 Ψ, Ψ, I, Br–dU, Cy3, Cy5, FAM, 2’-F, 2’-OMe, 2’-MOE, 2’-Propargyl, LNA, cET, and PS modifications. Based on this method, the impact of the precisely modified patterns of mRNA on translation has been investigated. We have demonstrated that the modification of m 1 Ψ on specific sites could increase translation fidelity while retaining low immunogenicity. It can be anticipated that our study will provide a guideline for mRNA modification to precisely adjust their functions, which will further promote next-generation mRNA drugs and RNA epigenetics research.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,257 · 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'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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