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Enregistrement W6948193803 · doi:10.5061/dryad.q573n5tr8

Data from: Self-amplifying RNA generated with the modified nucleotides 5-methylcytidine and 5-methyluridine mediate strong expression and immunogenicity in vivo

2024· dataset· en· W6948193803 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNANucleotideImmunogenicityGene expressionMessenger RNAGuanosineGeneIntronImmune systemUridine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When utilized in therapeutic applications, synthetic self-amplifying RNA can lead to higher and more sustained expression than standard messenger RNA. This feature is particularly important for gene replacement therapy applications where prolonged expression could reduce the dose and frequency of treatments. The inclusion of modified nucleotides in synthetic non-amplifying mRNA has been shown to increase RNA stability, reduce immune activation and enhance gene expression. Preclinical and clinical studies with self-amplifying RNA (saRNA) have so far exclusively relied on RNA containing the canonical nucleotides adenosine, cytidine, guanosine and uridine. For the first time, we show that non-canonical nucleotides, such as m5C and m5U, are sufficiently compatible with a replicon derived from Venezuelan equine encephalitis alphavirus mediating protein translation in vitro, while those containing m1ψ in place of uridine show no detectable expression. When administered in vivo, saRNA generated with m5C or m5U mediate sustained gene expression of the luciferase reporter gene with those incorporating m5U appearing to lead to more prolonged expression. Finally, distinct antigen-specific humoral and cellular immune responses were induced by modified saRNA encoding the model antigen ovalbumin. The use of modified nucleotides with saRNA-based platforms could enhance their potential to be used effectively in a variety of applications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,174 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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