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Enregistrement W7000153913

Enzyme-instructed siRNA Release and Functional Self-assembly of Peptide-based Delivery System

2021· dissertation· en· W7000153913 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooMitacs
Mots-clésEndosomeTransfectionSmall interfering RNAPeptideEndocytosisRNARNA interferenceLiposomePhosphorylationGene delivery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell-penetrating peptide (CPP)-based small interfering RNA (siRNA) delivery is one of the approaches with great potential to achieve RNA interference (RNAi) applied in gene therapy. CPP-based siRNA carriers hold many merits, including biodegradability, high transmembrane efficiency, and capability of endosomal escape. Despite considerably high transfection efficiency achieved, there are still many challenges in further improving the CPP-based siRNA delivery systems. This proposal focuses on two of the challenges: (1) the dissociation of negatively charged siRNA from a positively charged peptide; and (2) minimization of cytotoxicity of CPPs while maintaining capacity in endosomal escape. Herein, we propose to utilize enzyme-catalyzed phosphorylation to induce the transfer of negatively charged phosphate groups onto the cationic CPPs formulated with siRNA; the emergent phosphate groups can facilitate the dissociation of siRNAs from the complex due to electrostatic repulsion between the two negatively charged species, the phosphate groups on the peptide and the siRNA. The presence of phosphate groups also alters the balance between repulsive and attractive forces that govern the self-assembly of the peptide, resulting in conformational changes.

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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