Metal Ions, pH, and Cholesterol Regulate the Interactions of Alzheimer's Disease Amyloid-β Peptide with Membrane Lipid
Notice bibliographique
Résumé
The interaction of A beta peptides with the lipid matrix of neuronal cell membranes plays an important role in the pathogenesis of Alzheimer's disease. By using EPR and CD spectroscopy, we found that in the presence of Cu(2+) or Zn(2+), pH, cholesterol, and the length of the peptide chain influenced the interaction of these peptides with lipid bilayers. In the presence of Zn(2+), A beta 40 and A beta 42 both inserted into the bilayer over the pH range 5.5-7.5, as did A beta 42 in the presence of Cu(2+). However, A beta 40 only penetrated the lipid bilayer in the presence of Cu(2+) at pH 5.5-6.5; at higher pH there was a change in the Cu(2+) coordination sphere that inhibited membrane insertion. In the absence of the metals, insertion of both peptides only occurred at pH < 5.5. Raising cholesterol to 0.2 mol fraction of the total lipid inhibited insertion of both peptides under all conditions investigated. Membrane insertion was accompanied by the formation of alpha-helical structures. The nature of these structures was the same irrespective of the conditions used, indicating a single low energy structure for A beta in membranes. Peptides that did not insert into the membrane formed beta-sheet structures on the surface of the lipid.
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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 | 0,001 | 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 ».