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Enregistrement W2416592645 · doi:10.3990/1.9789036540865

The many faces of alpha synuclein: from phospholipid bilayer interactions to amyloid aggregation

2016· dissertation· en· W2416592645 sur OpenAlexfundno aff
Aditya Iyer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TwenteVrije Universiteit AmsterdamUniversität KonstanzUniversity of Alberta
Mots-clésMembraneBiophysicsPhospholipidChemistryFluorescence recovery after photobleachingAmyloid (mycology)Lipid bilayerFluorescence correlation spectroscopyBiological membraneAlpha-synucleinBiochemistryBiologyMoleculeMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alpha synuclein (αS) is a ~14 kDa intrinsically disordered protein with a yet unknown physiological function. The conversion of monomeric αS into amyloid aggregates is believed to play a central role of the pathology of Parkinson’s disease (PD). Despite extensive studies on amyloid formation of αS in bulk solution, the mechanistic details of αS aggregation at biological interfaces like lipid membranes are unclear. Further, it is also unknown how amyloid aggregates that are formed in PD potentiate neuronal cell death. Association with (specific) cellular membranes is believed facilitate amyloid formation, but this hypothesis is clouded by the fact that the physiological function of αS probably also involves association with physiological cell membranes. Therefore, understanding interactions of αS with lipid membranes is critical to uncover its possible functional or pathological role, which we have investigated in this thesis. In particular, we focus on the following questions which form the core of the thesis: * How are physical properties of phospholipid membranes affected by αS binding and aggregation and vice versa? * How do early amyloid aggregates of αS perturb phospholipid membranes? * What is the role of N-terminal acetylation in αS on its membrane binding properties and aggregation propensities? * How do terminal domains in αS affect the morphology of amyloid aggregates? To answer these questions a wide range of biochemical and biophysical techniques like fluorescence confocal microscopy, fluorescence anisotropy, circular dichroism, Fourier transform infra-red spectroscopy and fluorescence recovery after photobleaching were used to probe the interactions of lipid membranes with monomeric αS. Our results show the importance of inter-αS, inter-lipid and αS–lipid interactions that are involved both prior to and post amyloid formation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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