MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020091506 · doi:10.1021/bi026856t

Prevention of Peptide Fibril Formation in an Aqueous Environment by Mutation of a Single Residue to Aib

2003· article· en· W2020091506 sur OpenAlexafffund
Janet R. Kumita, Chris J. Weston, Lin‐P'ing Choo‐Smith, G. Andrew Woolley, Oliver S. Smart

Notice bibliographique

RevueBiochemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChemical Synthesis and Analysis
Établissements canadiensNational Research Council Institute for BiodiagnosticsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Birmingham
Mots-clésFibrilChemistryPeptideCircular dichroismThioflavinRandom coilResidue (chemistry)Beta sheetAlanineStereochemistryCrystallographyPeptide sequencePeptide ConformationAlpha helixProtein structureHelix (gastropod)Amino acidBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The behavior of a number of 16 residue polypeptides with a sequence Acetyl-EACARXZAACEAAARQ-amide, where X = V or A and Z = A or Aib, is studied under aqueous conditions. It is shown that the substitution of a single alanine residue by alpha-aminoisobutyric acid (Aib) completely alters both the conformation and the aggregation properties of the peptides. The Ala-Ala (X,Z = A,A) peptide is shown by circular dichroism and FTIR methods to adopt a predominately beta-sheet conformation. Furthermore, the peptide has limited solubility and is shown to form fibrils by electron microscopy and thioflavin T binding assays. In contrast, a single substitution at the center of peptide of alanine to Aib (X,Z = A,Aib) completely abolishes fibril formation and alters the conformation to a mixture of random coil and alpha-helix. The results show that Aib is a strong beta-sheet disrupter that is also able to adopt a helical conformation. This is linked to its role in peptaibol antibiotics. Aib provides an attractive alternative to proline and other substitutions in producing peptide variants with a lower tendency to produce fibril aggregates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiochemistryMême sujetChemical Synthesis and AnalysisTravaux en français237 207