Cholesterol, a Modulator of Membrane-associated Aβ-fibrillogenesis
Notice bibliographique
Résumé
One of the major pathological features of Alzheimer's disease is the presence of extracellular amyloid plaques that are predominantly composed of the amyloid-beta peptide (Abeta). Characterisation of plaques demonstrated the predominance of two peptides differing at the carboxyl terminus by 2 hydrophobic amino acids, Abeta40 and Abeta42. Diffuse plaques associated with AD are composed predominantly of Abeta42, whereas senile plaques contain both Abeta40 and Abeta42. Recently, it has been suggested that diffuse plaque formation is initiated as a plasma membrane bound Abeta species and that Abeta42 is the critical component. In order to investigate this hypothesis, we have examined Abeta40/42-lipid interactions using in situ atomic force microscopy, electron microscopy and fluorescence anisotropy. While the association of Abeta42 with planar bilayers resulted in peptide aggregation but no fibre formation, this was not the case for Abeta40 where we observed preferential fibre formation. Cholesterol, a key membrane component and modulating factor in AD, is inversely correlated with the extent of Abeta40/42-bilayer interaction. These results were confirmed using fluorescence anisotropy to evaluate the effect of Abeta on membrane fluidity and fluorimetry to confirm membrane integrity. Our results suggest that the enhanced amyloidogenic properties of Abeta42 are not correlated with fibril formation but aggregation on bilayer surfaces.
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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) | 0,001 | 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 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 ».