Curcumin Binding to Beta Amyloid: A Computational Study
Notice bibliographique
Résumé
Curcumin, a chemical constituent present in the spice turmeric, is known to prevent the aggregation of amyloid peptide implicated in the pathophysiology of Alzheimer's disease. While curcumin is known to bind directly to various amyloid aggregates, no systematic investigations have been carried out to understand its ability to bind to the amyloid aggregates including oligomers and fibrils. In this study, we constructed computational models of (i) Aβ hexapeptide (16) KLVFFA(21) octamer steric-zipper β-sheet assembly and (ii) full-length Aβ fibril β-sheet assembly. Curcumin binding in these models was evaluated by molecular docking and molecular dynamics (MD) simulation studies. In both the models, curcumin was oriented in a linear extended conformation parallel to fiber axis and exhibited better stability in the Aβ hexapeptide (16) KLVFFA(21) octamer steric-zipper model (Ebinding = -10.05 kcal/mol) compared to full-length Aβ fibril model (Ebinding = -3.47 kcal/mol). Analysis of MD trajectories of curcumin bound to full-length Aβ fibril shows good stability with minimum Cα-atom RMSD shifts. Interestingly, curcumin binding led to marked fluctuations in the (14) HQKLVFFA(21) region that constitute the fibril spine with RMSF values ranging from 1.4 to 3.6 Å. These results show that curcumin binding to Aβ shifts the equilibrium in the aggregation pathway by promoting the formation of non-toxic 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».