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Enregistrement W2134401593 · doi:10.1073/pnas.0405665101

Synergistic interactions of lipids and myelin basic protein

2004· article· en· W2134401593 sur OpenAlexaff
Yufang Hu, Ivo Doudevski, Denise D. Wood, Mario A. Moscarello, Cynthia Husted, Claude P. Genain, Joseph A. Zasadzinski, Jacob N. Israelachvili

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMyelinBiophysicsAdhesionLipid bilayerProteolipid protein 1ChemistryMembraneBilayerMyelin basic proteinMembrane proteinChemical physicsBiochemistryBiologyNeuroscienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report describes force measurements and atomic force microscope imaging of lipid-protein interactions that determine the structure of a model membrane system that closely mimics the myelin sheath. Our results suggest that noncovalent, mainly electrostatic and hydrophobic, interactions are responsible for the multilamellar structure and stability of myelin. We find that myelin basic protein acts as a lipid coupler between two apposed bilayers and as a lipid "hole-filler," effectively preventing defect holes from developing. From our protein-mediated-adhesion and force-distance measurements, we develop a simple quantitative model that gives a reasonably accurate picture of the molecular mechanism and adhesion of bilayer-bridging proteins by means of noncovalent interactions. The results and model indicate that optimum myelin adhesion and stability depend on the difference between, rather than the product of, the opposite charges on the lipid bilayers and myelin basic protein, as well as on the repulsive forces associated with membrane fluidity, and that small changes in any of these parameters away from the synergistically optimum values can lead to large changes in the adhesion or even its total elimination. Our results also show that the often-asked question of which membrane species, the lipids or the proteins, are the "important ones" may be misplaced. Both components work synergistically to provide the adhesion and overall structure. A better appreciation of the mechanism of this synergy may allow for a better understanding of stacked and especially myelin membrane structures and may lead to better treatments for demyelinating diseases such as multiple sclerosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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