Werner coordination chemistry and neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases are capturing the world's attention as being the next set of diseases we must tackle collectively. Not only are the patients experiencing gradual cognitive and physical decline in most cases, but these diseases are fatal with no prevention currently available. As these diseases are progressive, providing care and symptom treatment for the ageing population is becoming both a medical and a financial challenge. This review discusses how Werner coordination chemistry plays a role in three diseases - those of Alzheimer's, Parkinson's, and prions. Metal ions are considered to be involved in these diseases in part via their propensity to cause toxic aggregation of proteins. First, the coordination of metal ions, with emphasis on copper(II), to metalloproteins that are hallmarks of these diseases - amyloid β, α-synuclein, and prion, respectively - will be discussed. We will present the current understanding of the metal coordination environments created by the amino acids of these proteins, as well as metal binding affinity. Second, a diverse set of examples of rationally designed metal chelators to outcompete this deleterious binding will be examined based on coordination mode and affinity toward bio-relevant metal ions. Overall, this review will give a general overview of protein and metal chelator coordination environments in neurodegenerative diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».