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Enregistrement W2272768955

Coarse-Grained Molecular Dynamics Simulations of Peptide Aggregation on Surfaces

2014· article· en· W2272768955 sur OpenAlexfundno aff
Herbert Alexander Morriss-Andrews

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFibrilPeptideChemistryCrystallographyMolecular dynamicsBiophysicsChemical physicsProtein aggregationComputational chemistryBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein aggregation involves self-assembly of normally soluble proteins or peptides into supramolecular structures. This process is particularly important due to its involvement in several amyloid diseases, such as Parkinson's, Alzheimer's, and Type II diabetes. Several fibrillization mechanisms have been proposed, including a condensation-ordering mechanism where ordered fibril structures emerge from disordered oligomers and a dock-lock mechanism where a growing fibril induces attached polypeptides to organize individually into fibril-compatible conformations.We present a series of computational studies using a coarse-grained peptide aggregate model that exhibits a rich diversity of structures: amorphous/disordered aggregates, beta-barrels, multi-layered fibrils, and aggregates of mixed type. Our model has a tunable backbone stiffness that governs the propensity to form fibrils in bulk solution. In this work, we investigate how this beta-sheet propensity couples with the properties of a surface template to influence the mechanism of aggregation. Here, we focus on peptide aggregation in the presence of three templates: a solid surface, the surface of a pre-existing aggregate seed, and a lipid bilayer. Aggregation on solid hydrophilic or hydrophobic surfaces frequently occurs in many experimental setups. We find that the solid surface strongly biases toward the formation of fibrillar aggregates. Peptide-peptide interactions and surface attraction couple cooperatively on a solid surface to influence the binding/aggregation transition. Aggregation and binding occur almost simultaneously since the surface's crystal symmetry enforces a preferred direction of bound fibril growth, thus accelerating the process.Seeding peptides with compatible aggregates removes the nucleation barrier for aggregation. We find that the aggregation mechanism is strongly dependent on the beta-sheet propensity of both the seed and bulk peptides. Additionally, bulk peptides that exhibit polymorphism can have multiple pathways to aggregation depending on which class of aggregate they initially form. We find that a fibrillar seed can induce amorphous-prone peptides into fibrillar structures via a condensation-ordering mechanism, thus sequestering potentially cytotoxic oligomers into a more inert form.We simulate aggregation on lipid bilayers in an effort to approximate the complexity of the cellular milieu. While aggregation in vivo would occur in the presence of membrane surfaces, few simulation studies have been conducted on this combined system due to its computational complexity. We have determined that a membrane surface, like a crystal surface, biases toward fibrillar aggregates. However, membrane undulations disturb multi-layered fibrils into non-planar beta-sheet structures, such as beta-barrels. The presence of fibrils on the membrane also affects its fluid properties, creating a hexagonally packed lipid ordering underneath the fibrils, locally increasing its bending modulus and aligning lipid tilt to the orientation of the peptides. Thus peptide aggregation and membrane fluidity affect each other's structure and dynamics.The key general features of a surface that control its modulation of peptide aggregation are its structural order and fluidity. An ordered, rigid template biases more strongly toward fibrillar structures and restricts the set of aggregation pathways and morphologies. The dynamic nature of a fluid surface biases less toward fibrils and enhances the range of aggregation dynamics.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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