Biophysical characterization of longer forms of amyloid beta peptides: possible contribution to flocculent plaque formation
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease is characterized by amyloid deposits in the parenchyma and vasculature of the brain. The plaques are mainly composed of amyloid beta (Abeta) peptides ending in residues 40 and 42. Novel longer Abeta peptides were found in brain homogenates of mouse models of Alzheimer's disease and human brain tissue of patients carrying the familial amyloid precursor protein V717F mutation. The biophysical characteristics of these longer Abeta peptides and their role in plaque formation are not understood. We chose to focus our studies on Abeta peptides ending in residues Ile45, Val46 and Ile47 as these peptides were identified in human brain tissue. A combination of circular dichroism and electron microscopy was used to characterize the secondary and tertiary structures of these peptides. All three longer Abeta peptides consisted mainly of a beta-sheet secondary structure. Electron microscopy demonstrated that these beta-structured peptides formed predominantly amorphous aggregates, which convert to amyloid fibres over extended time periods. As these longer peptides may act as seeds for the nucleation of fibrils composed predominantly of shorter amyloid peptides, these interactions were studied. All peptides accelerated the random to beta-structural transitions and fibril formation of Abeta40 and 42.
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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 ».