Binding Mechanism of Inositol Stereoisomers to Monomers and Aggregates of Aβ(16-22)
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a severe neurodegenerative disease with no cure. A potential therapeutic approach is to prevent or reverse the amyloid formation of Aβ42, a key pathological hallmark of AD. We examine the molecular basis for stereochemistry-dependent inhibition of the formation of Aβ fibrils in vitro by a polyol, scyllo-inositol. We present molecular dynamics simulations of the monomeric, disordered aggregate, and protofibrillar states of Aβ(16-22), an amyloid-forming peptide fragment of full-length Aβ, successively with and without scyllo-inositol and its inactive stereoisomer chiro-inositol. Both stereoisomers bind monomers and disordered aggregates with similar affinities of 10-120 mM, whereas binding to β-sheet-containing protofibrils yields affinities of 0.2-0.5 mM commensurate with in vitro inhibitory concentrations of scyllo-inositol. Moreover, scyllo-inositol displays a higher binding specificity for phenylalanine-lined grooves on the protofibril surface, suggesting that scyllo-inositol coats the surface of Aβ protofibrils and disrupts their lateral stacking into amyloid fibrils.
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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 ».