Prevention of Peptide Fibril Formation in an Aqueous Environment by Mutation of a Single Residue to Aib
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 ».