Peptides based on the presenilin‐APP binding domain inhibit APP processing and Aβ production through interfering with the APP transmembrane domain
Notice bibliographique
Résumé
Presenilins (PSENs) form the catalytic component of the γ‐secretase complex, responsible for intramembrane proteolysis of amyloid precursor protein (APP) and Notch, among many other membrane proteins. Previously, we identified a PSEN1‐binding domain in APP, encompassing half of the transmembrane domain following the amyloid β (Aβ) sequence. Based on this, we designed peptides mimicking this interaction domain with the aim to selectively block APP processing and Aβ generation through interfering with enzyme‐substrate binding. We identified a peptide sequence that, when fused to a virally derived translocation peptide, significantly lowered Aβ production (IC 50 : 317 nM) in cell‐free and cell‐based assays using APP‐carboxy terminal fragment as a direct γ‐secretase substrate. Being derived from the APP sequence, this inhibitory peptide did not affect NotchΔE γ‐cleavage, illustrating specificity and potential therapeutic value. In cell‐based assays, the peptide strongly suppressed APP shedding, demonstrating that it exerts the inhibitory effect already upstream of γ‐secretase, most likely through steric hindrance.—Esselens, C., Sannerud, R., Gallardo, R., Baert, V., Kaden, D., Serneels, L., De Strooper, B., Rousseau, F., Multhaup, G., Schymkowitz, J., Langedijk, J. P. M., Annaert, W. Peptides based on the presenilin‐APP binding domain inhibit APP processing and Aβ production through interfering with the APP transmembrane domain. FASEB J. 26, 3765–3778 (2012). www.fasebj.org
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».