Evaluation of layered double hydroxide-siRNA composites to investigate structure, binding and gene-silencing activity
Notice bibliographique
Résumé
Layered double hydroxide (LDH)-based nanomaterials are known for their good biocompatibility, pH-dependent stability, biodegradation properties, anion exchange capacity, easy surface modification, and high chemical stability. More recently, with the rise of oligonucleotide therapeutics and the related delivery challenges, LDHs are emerging as an alternative delivery therapeutic tool for oligonucleotide delivery because of their ability to bind effectively to the negatively charged phosphate backbone of oligonucleotides and release it once it is in the cell. However, based on our knowledge, the potential of using LDHs for short interfering RNA (siRNA) delivery has not been fully explored. In fact, this is the first study of its kind that systematically evaluates several LDHs for siRNA binding, gene silencing, and toxicity. The results of this research reveal that NiAl-NO 3 -LDH/h (h = hydrothermal method) has a comparable gene knockdown to siRNA delivered using common transfection agents such as Lipofectamine 2000™ (Invitrogen), Lipofectamine 3000™ (Invitrogen), and Interferin (ThermoFisher), with gene knockdown of 62.7 %, 62.6 %, 79.3 %, and 78.6 %, respectively. Exploring alternatives to transfection agents is important in driving oligonucleotide therapeutic applications forward because some of them, for example, Lipofectamine 2000™, is well known to exhibit toxicity across various cell lines.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».