The Interplay of Disulfide Bonds, α-Helicity, and Hydrophobic Interactions Leads to Ultrahigh Proteolytic Stability of Peptides
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of noncovalent interactions to the stability of naturally occurring peptides and proteins has been generally acknowledged, though how these can be rationally manipulated to improve the proteolytic stability of synthetic peptides remains to be explored. In this study, a platform to enhance the proteolytic stability of peptides was developed by controllably dimerizing them into α-helical dimers, connected by two disulfide bonds. This platform not only directs peptides toward an α-helical conformation but permits control of the interfacial hydrophobic interactions between the peptides of the dimer. Using two model dimeric systems constructed from the N-terminal α-helix of RNase A and known inhibitors for the E3 ubiquitin ligase MDM2 (and its homologue MDMX), a deeper understanding into the interplay of disulfide bonds, α-helicity, and hydrophobic interactions on enhanced proteolytic stability was sought out. Results reveal that all three parameters play an important role on attaining ultrahigh proteolytic resistance, a concept that can be exploited for the development of future peptide therapeutics. The understanding gained through this study will enable this strategy to be tailored to new peptides because the proposed strategy displays substantial tolerance to sequence permutation. It thus appears promising for conveniently creating prodrugs composed entirely of the therapeutic peptide itself (i.e., in the form of a dimer).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».