Cu2+ Affects Amyloid-β (1–42) Aggregation by Increasing Peptide-Peptide Binding Forces
Notice bibliographique
Résumé
The link between metals, Alzheimer's disease (AD) and its implicated protein, amyloid-β (Aβ), is complex and highly studied. AD is believed to occur as a result of the misfolding and aggregation of Aβ. The dyshomeostasis of metal ions and their propensity to interact with Aβ has also been implicated in AD. In this work, we use single molecule atomic force spectroscopy to measure the rupture force required to dissociate two Aβ (1-42) peptides in the presence of copper ions, Cu(2+). In addition, we use atomic force microscopy to resolve the aggregation of Aβ formed. Previous research has shown that metal ions decrease the lag time associated with Aβ aggregation. We show that with the addition of copper ions the unbinding force increases notably. This suggests that the reduction of lag time associated with Aβ aggregation occurs on a single molecule level as a result of an increase in binding forces during the very initial interactions between two Aβ peptides. We attribute these results to copper ions acting as a bridge between the two peptide molecules, increasing the stability of the peptide-peptide complex.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».