Following the aggregation of amyloid-forming peptides by computer simulations
Notice bibliographique
Résumé
There is experimental evidence suggesting that the toxicity of neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease may result from the soluble intermediate oligomers. It is therefore important to characterize extensively the early steps of oligomer formation at atomic level. As these structures are metastable and short lived, experimental data are difficult to obtain and they must be complemented with numerical simulations. In this work, we use the activation-relaxation technique coupled with a coarse-grained energy model to study in detail the mechanisms of aggregation of four lys-phe-phe-glu (KFFE) peptides. This is the shortest peptide known to form amyloid fibrils in vitro. Our simulations indicate that four KFFE peptides adopt a variety of oligomeric states (tetramers, trimers, and dimers) with various orientations of the chains in rapid equilibrium. This conformational distribution is consistent with all-atom molecular-dynamics simulations in explicit solvent and is sequence dependent; as seen experimentally, the lys-pro-gly-glu (KPGE) peptides adopt disordered structures in solution. Our unbiased simulations also indicate that the assembly process is much more complex than previously thought and point to intermediate structures which likely are kinetic traps for longer chains.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».