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Enregistrement W1974548098 · doi:10.1371/journal.pone.0086495

Diverse Metastable Structures Formed by Small Oligomers of α-Synuclein Probed by Force Spectroscopy

2014· article· en· W1974548098 sur OpenAlexafffund
Krishna Neupane, Allison Solanki, Iveta Sosova, Michael T. Woodside

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensNational Research Council CanadaNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésOligomerForce spectroscopyMonomerFibrilKineticsChemistryBiophysicsProtein aggregationMetastabilityMolecular dynamicsAlpha-synucleinChemical physicsMoleculeCrystallographyPolymerComputational chemistryBiologyOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oligomeric aggregates are widely suspected as toxic agents in diseases caused by protein aggregation, yet they remain poorly characterized, partly because they are challenging to isolate from a heterogeneous mixture of species. We developed an assay for characterizing structure, stability, and kinetics of individual oligomers at high resolution and sensitivity using single-molecule force spectroscopy, and applied it to observe the formation of transient structured aggregates within single oligomers of α-synuclein, an intrinsically-disordered protein linked to Parkinson's disease. Measurements of the molecular extension as the proteins unfolded under tension in optical tweezers revealed that even small oligomers could form numerous metastable structures, with a surprisingly broad range of sizes. Comparing the structures formed in monomers, dimers and tetramers, we found that the average mechanical stability increased with oligomer size. Most structures formed within a minute, with size-dependent rates. These results provide a new window onto the complex α-synuclein aggregation landscape, characterizing the microscopic structural heterogeneity and kinetics of different pathways.

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 seuil0,002

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations63
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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