Synthesis of Precisely Modified Ribonucleic Acid to Reveal the Site-Specific Effect of Modification on Message Ribonucleic Acid Translation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».