Influence of the Physiochemical Properties of Superparamagnetic Iron Oxide Nanoparticles on Amyloid β Protein Fibrillation in Solution
Notice bibliographique
Résumé
Superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPIONs) are recognized as promising nanodiagnostic materials due to their biocompatibility, unique magnetic properties, and their application as multimodal contrast agents. As coated SPIONs have potential use in the diagnosis and treatment of various brain diseases such as Alzheimer's, a comprehensive understanding of their interactions with Aβ and other amyloidogenic proteins is essential prior to their clinical application. Here we demonstrate the effect of thickness and surface charge of the coating layer of SPIONs on the kinetics of fibrillation of Aβ in aqueous solution. A size and surface area dependent "dual" effect on Aβ fibrillation was observed. While lower concentrations of SPIONs inhibited fibrillation, higher concentrations increased the rate of Aβ fibrillation. With respect to coating charge, it is evident that the positively charged SPIONs are capable of promoting fibrillation at significantly lower particle concentrations compared with negatively charged or uncharged SPIONs. This suggests that in addition to the presence of particles, which affect the concentration of monomeric protein in solution (and thereby the nucleation time), there are also effects of binding on the protein conformation.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».