Nanopore Analysis of β-Amyloid Peptide Aggregation Transition Induced by Small Molecules
Notice bibliographique
Résumé
β-Amyloid 42 (Aβ42) is the predominant form of the amyloid peptide, which is found in the plaques of the brains of Alzheimer's (AD) patients and is one of the most abundant components in amyloid aggregates. Information of the Aβ42 aggregation states is essential for developing an understanding of the pathologic process of amyloidoses. Here, we used α-hemolysin (α-HL) pores to probe the different aggregation transition of Aβ42 in the presence of β-cyclodextrin (β-CD), a promoter of Aβ42 aggregations, and in the presence of Congo red (CR), an inhibitor of aggregations. Analyzing the characteristic transit duration times and blockade currents showed that β-CD and CR have opposite effects on the aggregation of Aβ42. Translocation events of the monomeric Aβ42 peptide were significantly lower in amplitude currents than protofilaments, and protofilaments were captured in the α-HL nanopore with a longer duration time. CR binds to Aβ42 and its peptide fibrils by reducing the aggregated fibrils formation. In this process it is assumed CR interferes with intermolecular hydrogen bonding present in the aggregates. In contrast to CR, β-CD promotes the aggregation of Aβ42. These differences can readily be analyzed by monitoring the corresponding characteristic blockade events using a biological α-HL nanopore.
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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 | 0,000 |
| 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 ».