Comparing the energy landscapes for native folding and aggregation of PrP
Notice bibliographique
Résumé
Protein sequences are evolved to encode generally one folded structure, out of a nearly infinite array of possible folds. Underlying this code is a funneled free energy landscape that guides folding to the native conformation. Protein misfolding and aggregation are also a manifestation of free-energy landscapes. The detailed mechanisms of these processes are poorly understood, but often involve rare, transient species and a variety of different pathways. The inherent complexity of misfolding has hampered efforts to measure aggregation pathways and the underlying energy landscape, especially using traditional methods where ensemble averaging obscures important rare and transient events. We recently studied the misfolding and aggregation of prion protein by examining 2 monomers tethered in close proximity as a dimer, showing how the steps leading to the formation of a stable aggregated state can be resolved in the single-molecule limit and the underlying energy landscape thereby reconstructed. This approach allows a more quantitative comparison of native folding versus misfolding, including fundamental differences in the dynamics for misfolding. By identifying key steps and interactions leading to misfolding, it should help to identify potential drug targets. Here we describe the importance of characterizing free-energy landscapes for aggregation and the challenges involved in doing so, and we discuss how single-molecule studies can help test proposed structural models for PrP aggregates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».