Atomic force microscopy to study molecular mechanisms of amyloid fibril formation and toxicity in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a devastating neurodegenerative disease characterized by dementia and memory loss for which no cure or effective prevention is currently available. Neurodegeneration in AD is linked to formation of amyloid plaques found in brain tissues of Alzheimer's patients during post-mortem examination. Amyloid plaques are composed of amyloid fibrils and small oligomers - insoluble protein aggregates. Although amyloid plaques are found on the neuronal cell surfaces, the mechanism of amyloid toxicity is still not well understood. Currently, it is believed that the cytotoxicity is a result of the nonspecific interaction of small soluble amyloid oligomers (rather than longer fibrils) with the plasma membrane. In recent years, nanotechnology has contributed significantly to understanding the structure and function of lipid membranes and to the study of the molecular mechanisms of membrane-associated diseases. We review the current state of research, including applications of the latest nanotechnology approaches, on the interaction of lipid membranes with the amyloid-β (Aβ) peptide in relation to amyloid toxicity. We discuss the interactions of Aβ with model lipid membranes with a focus to demonstrate that composition, charge and phase of the lipid membrane, as well as lipid domains and rafts, affect the binding of Aβ to the membrane and contribute to toxicity. Understanding the role of the lipid membrane in AD at the nanoscale and molecular level will contribute to the understanding of the molecular mechanism of amyloid toxicity and may aid into the development of novel preventive strategies to combat AD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».