The Binding of Fe(II)–Heme to the Amyloid Beta Peptide of Alzheimer’s Disease: QM/MM Investigations
Notice bibliographique
Résumé
The structures of complexes between Aβ(1-42) and ferroheme (Fe(II)-heme) were determined by application of Amber and ONIOM(B3LYP/6-31G(d):Amber) methodology. Attachment at each of the three His residues was investigated. In each case, direct bonding of the iron to the His residue is augmented by the formation of secondary salt bridges between the carboxylate groups of the heme and positively charged residues of Aβ (at His13, by Lys16 and the N-terminus; at His14, by both Lys16 and Lys28; at His6, by Arg5) or by H-bonding and hydrophobic interactions (at His6, by Asp7 or Phe20). The results indicate a slight preference for His13 followed by His6 and His14, with the lowest eight structures lying within 36 kJ mol(-1) of each other. The methodology is not precise enough to permit a definitive statement as to the relative stabilities, nor to the absolute binding affinities, which are predicted to be less than 70 kJ mol(-1). The results bear on the question of how heme and copper may bind simultaneously to Aβ. They confirm that the reduced species can bind independently, Cu(+) at His13-His14 and Fe(II)-heme at His6.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».