Modulation of amyloid assembly by glycosaminoglycans: from mechanism to biological significance
Notice bibliographique
Résumé
Glycosaminoglycans (GAGs) are long and unbranched polysaccharides that are abundant in the extracellular matrix and basement membrane of multicellular organisms. These linear polyanionic macromolecules are involved in many physiological functions from cell adhesion to cellular signaling. Interestingly, amyloid fibrils extracted from patients afflicted with protein misfolding diseases are virtually always associated with GAGs. Amyloid fibrils are highly organized nanostructures that have been historically associated with pathological states, such as Alzheimer's disease and systemic amyloidoses. However, recent studies have identified functional amyloids that accomplish crucial physiological roles in almost all living organisms, from bacteria to insects and mammals. Over the last 2 decades, numerous reports have revealed that sulfated GAGs accelerate and (or) promote the self-assembly of a large diversity of proteins, both inherently amyloidogenic and non-aggregation prone. Despite the fact that many studies have investigated the molecular mechanism(s) by which GAGs induce amyloid assembly, the mechanistic elucidation of GAG-mediated amyloidogenesis still remains the subject of active research. In this review, we expose the contribution of GAGs in amyloid assembly, and we discuss the pathophysiological and functional significance of GAG-mediated fibrillization. Finally, we propose mechanistic models of the unique and potent ability of sulfated GAGs to hasten amyloid fibril formation.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».