Cell-Penetrating Ability of Peptide Hormones: Key Role of Glycosaminoglycans Clustering
Notice bibliographique
Résumé
Over the last two decades, the potential usage of cell-penetrating peptides (CPPs) for the intracellular delivery of various molecules has prompted the identification of novel peptidic identities. However, cytotoxic effects and unpredicted immunological responses have often limited the use of various CPP sequences in the clinic. To overcome these issues, the usage of endogenous peptides appears as an appropriate alternative approach. The hormone pituitary adenylate-cyclase-activating polypeptide (PACAP38) has been recently identified as a novel and very efficient CPP. This 38-residue polycationic peptide is a member of the secretin/glucagon/growth hormone-releasing hormone (GHRH) superfamily, with which PACAP38 shares high structural and conformational homologies. In this study, we evaluated the cell-penetrating ability of cationic peptide hormones in the context of the expression of cell surface glycosaminoglycans (GAGs). Our results indicated that among all peptides evaluated, PACAP38 was unique for its potent efficiency of cellular uptake. Interestingly, the abilities of the peptides to reach the intracellular space did not correlate with their binding affinities to sulfated GAGs, but rather to their capacity to clustered heparin in vitro. This study demonstrates that the uptake efficiency of a given cationic CPP does not necessarily correlate with its affinity to sulfated GAGs and that its ability to cluster GAGs should be considered for the identification of novel peptidic sequences with potent cellular penetrating properties.
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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) | 0,001 | 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 ».