Analytical model and multiscale simulations of Aβ peptide aggregation in lipid membranes: towards a unifying description of conformational transitions, oligomerization and membrane damage
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms underlying the formation of extracellular amyloid plaques on neuronal membranes, a major hallmark of Alzheimer's disease, are the subject of intense debate. Here we use multiscale simulations and analytical theory to unveil the early steps of the spontaneous self-assembly of membrane-embedded α-helical Aβ (1-40) peptides. Based on a simple analytical model describing the electrostatic repulsions among water-exposed charged residues, the presence of distorted structures called "frustrated helices" is predicted. Large scale (20 μs) Coarse Grained simulations of 36 replicas of Aβ (1-40) performed within a POPC lipid matrix confirmed the formation of supramolecular assemblies which resemble a twisted ribbon. Fully atomistic simulations have demonstrated the stability of these helical structures. Concomitant to the formation of these large assemblies, CG simulations evidenced membrane curvature and substantiate the view that these assemblies may entail mechanical stress on membrane structure. We think that these findings provide an alternative view to the traditional models that consider a conformational transition towards β-sheet rich structures as a prerequisite for triggering membrane damage and, eventually, neurotoxicity.
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 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».