LED-based interferometric reflectance imaging sensor for the detection of amyloid-β aggregation
Notice bibliographique
Résumé
Self-aggregation of amyloid-β (Aβ) plays an important role in the pathogenesis of Alzheimer's disease (AD). Small molecule inhibitors of Aβ fibril formation reduce the Aβ-mediated neurotocixity. In this report, the interaction of amyloid-β (Aβ) with well-described modulators, (-)epigallocatechin-3-gallate (EGCG) and Zn(ii), was detected using a LED-based interferometric reflectance imaging sensor (LED-IRIS) in a high-throughput and real-time format. Nucleation-based fibril growth strategy was employed, as the "seeds" of Aβ were prepared in the presence of EGCG and Zn(ii). The seeds were then covalently immobilized on the chip surface. Using microfluidics, Aβ oligomers were exposed onto the seeds resulting in the elongation of fibrils, which was detected as the increase in the spot height. Monitoring the changes on the chip surface enabled to detect the efficacy of modulators to inhibit or facilitate the growth of Aβ fibrils. The proof-of-concept study reported here introduces a novel platform to facilitate the screening of small molecules towards the discovery of promising AD therapeutics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».