Сточные пары натуральных переменных и их приложения в анализе и в теории чисел
Notice bibliographique
Résumé
Structural insight into the conformational changes associated with aggregation and assembly of fibrils has provided a number of targets for therapeutic intervention. Solid-state NMR, hydrogen/deuterium exchange and mutagenesis strategies have been used to probe the secondary and tertiary structure of amyloid fibrils and key intermediates. Rational design of peptide inhibitors directed against key residues important for aggregation and stabilization of fibrils has demonstrated effectiveness at inhibiting fibrillogenesis. Studies on the interaction between Abeta and cell membranes led to the discovery that inositol, the head group of phosphatidylinositol, inhibits fibrillogenesis. As a result, scyllo-inositol is currently in clinical trials for the treatment of AD. Additional small-molecule inhibitors, including polyphenolic compounds such as curcumin, (-)-epigallocatechin gallate (EGCG), and grape seed extract have been shown to attenuate Abeta aggregation through distinct mechanisms, and have shown effectiveness at reducing amyloid levels when administered to transgenic mouse models of AD. Although the results of ongoing clinical trials remain to be seen, these compounds represent the first generation of amyloid-based therapeutics, with the potential to alter the progression of AD and, when used prophylactically, alleviate the deposition of Abeta.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».