Probing aromatic, hydrophobic, and steric effects on the self-assembly of an amyloid-β fragment peptide
Notice bibliographique
Résumé
Aromatic amino acids have been shown to promote self-assembly of amyloid peptides, although the basis for this amyloid-inducing behavior is not understood. We adopted the amyloid-β 16-22 peptide (Aβ(16-22), Ac-KLVFFAE-NH(2)) as a model to study the role of aromatic amino acids in peptide self-assembly. Aβ(16-22) contains two consecutive Phe residues (19 and 20) in which Phe 19 side chains form interstrand contacts in fibrils while Phe 20 side chains interact with the side chain of Va l18. The kinetic and thermodynamic effect of varying the hydrophobicity and aromaticity at positions 19 and 20 by mutation with Ala, Tyr, cyclohexylalanine (Cha), and pentafluorophenylalanine (F(5)-Phe) (order of hydrophobicity is Ala < Tyr < Phe < F(5)-Phe < Cha) was characterized. Ala and Tyr position 19 variants failed to undergo fibril formation at the peptide concentrations studied, but Cha and F(5)-Phe variants self-assembled at dramatically enhanced rates relative to wild-type. Cha mutation was thermodynamically stabilizing at position 20 (ΔΔG = -0.2 kcal mol(-1) relative to wild-type) and destabilizing at position 19 (ΔΔG = +0.2 kcal mol(-1)). Conversely, F(5)-Phe mutations were strongly stabilizing at both positions (ΔΔG = -1.3 kcal mol(-1) at 19, ΔΔG = -0.9 kcal mol(-1) at 20). The double Cha and F(5)-Phe mutants showed that the thermodynamic effects were additive (ΔΔG = 0 kcal mol(-1) for Cha 19,20 and -2.1 kcal mol(-1) for F(5)-Phe 19,20). These results indicate that sequence hydrophobicity alone does not dictate amyloid potential, but that aromatic, hydrophobic, and steric considerations collectively influence fibril formation.
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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 | 0,000 | 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 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 ».