A synthetic peptide corresponding to a region of the human pericentriolar material 1 (<scp>PCM</scp>‐1) protein binds β‐amyloid (Aβ<sub>1‐42</sub>) oligomers
Notice bibliographique
Résumé
We have recently reported that a ~19-kDa polypeptide, rPK-4, is a protein kinase Cs inhibitor that is 89% homologous to the 1171-1323 amino acid region of the 228-kDa human pericentriolar material-1 (PCM-1) protein (Chakravarthy et al. 2012). We have now discovered that rPK-4 binds oligomeric amyloid-β peptide (Aβ)1-42 with high affinity. Most importantly, a PCM-1-selective antibody co-precipitated Aβ and amyloid β precursor protein (AβPP) from cerebral cortices and hippocampi from AD (Alzheimer's disease) transgenic mice that produce human AβPP and Aβ1-42 , suggesting that PCM-1 may interact with amyloid precursor protein/Aβ in vivo. We have identified rPK-4's Aβ-binding domain using a set of overlapping synthetic peptides. We have found with ELISA, dot-blot, and polyacrylamide gel electrophoresis techniques that a ~ 5 kDa synthetic peptide, amyloid binding peptide (ABP)-p4-5 binds Aβ1-42 at nM levels. Most importantly, ABP-p4-5, like rPK-4, appears to preferentially bind Aβ1-42 oligomers, believed to be the toxic AD-drivers. As expected from these observations, ABP-p4-5 prevented Aβ1-42 from killing human SH-SY5Y neuroblastoma cells via apoptosis. These findings indicate that ABP-p4-5 is a possible candidate therapeutic for AD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».