Pituitary Adenylate Cyclase-Activating Polypeptide: Focus on Structure- Activity Relationships of a Neuroprotective Peptide
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pituitary adenylate cyclase-activating polypeptide (PACAP) is a 38-amino acid peptide that was initially isolated from hypothalamus extracts on the basis of its ability to stimulate the production of cAMP in cultured pituitary cells. Recent studies have shown that PACAP exerts potent neuroprotective effects not only in vitro but also in in vivo models of Parkinson's disease, Huntington's disease, traumatic brain injury and stroke. The protective effects of PACAP are based on its capacity to prevent neuronal apoptosis by acting directly on neurons or indirectly through the release of neuroprotective factors by astrocytes. These biological activities are mainly mediated through activation of the PAC1 receptor which is currently considered as a potential target for the treatment of neurodegenerative diseases. However, the use of native PACAP, the endogenous ligand of PAC1, as an efficient neuroprotective drug is actually limited by its rapid degradation. Moreover, injection of PACAP to human induces peripheral side effects which are mainly mediated through VPAC1 and VPAC2 receptors. Strategies to overcome these compromising conditions include the development of metabolically stable analogs of PACAP acting as selective agonists of the PAC1 receptor. This review presents an overview of the structure-activity relationships of PACAP and summarizes the molecular and conformational requirements for activation of PAC1 receptor. The applicability of PACAP analogs as therapeutic agents for treatment of neurodegenerative diseases is also discussed.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle