Structure-Based Peptide Design to Modulate Amyloid Beta Aggregation and Reduce Cytotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
The deposition of Aβ peptide in the brain is the key event in Alzheimer disease progression. Therefore, the prevention of Aβ self assembly into disease-associated oligomers is a logical strategy for treatment. π stacking is known to provide structural stability to many amyloids; two phenylalanine residues within the Aβ 14-23 self recognition element are in such an arrangement in many solved structures. Therefore, we targeted this structural stacking by substituting these two phenylalanine residues with their D-enantiomers. The resulting peptides were able to modulate Aβ aggregation in vitro and reduce Aβ cytotoxicity in primary neuronal cultures. Using kinetic analysis of fibril formation, electron microscopy and dynamic light scattering characterization of oligomer size distributions, we demonstrate that, in addition to altering fibril structural characteristics, these peptides can induce the formation of larger amorphous aggregates which are protective against toxic oligomers, possibly because they are able to sequester the toxic oligomers during co-incubation. Alternatively, they may alter the surface structure of the oligomers such that they can no longer interact with cells to induce toxic pathways.
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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 | 0,000 |
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 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 ».