α-Helical Structures Drive Early Stages of Self-Assembly of Amyloidogenic Amyloid Polypeptide Aggregate Formation in Membranes
Notice bibliographique
Résumé
The human islet amyloid polypeptide (hIAPP) is the primary component in the toxic islet amyloid deposits in type-2 diabetes. hIAPP self-assembles to aggregates that permeabilize membranes and constitutes amyloid plaques. Uncovering the mechanisms of amyloid self-assembly is the key to understanding amyloid toxicity and treatment. Although structurally similar, hIAPP's rat counterpart, the rat islet amyloid polypeptide (rIAPP), is non-toxic. It has been a puzzle why these peptides behave so differently. We combined multiscale modelling and theory to explain the drastically different dynamics of hIAPP and rIAPP: The differences stem from electrostatic dipolar interactions. hIAPP forms pentameric aggregates with the hydrophobic residues facing the membrane core and stabilizing water-conducting pores. We give predictions for pore sizes, the number of hIAPP peptides, and aggregate morphology. We show the importance of curvature-induced stress at the early stages of hIAPP assembly and the α-helical structures over β-sheets. This agrees with recent fluorescence spectroscopy experiments.
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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 ».