Pyrene–Apelin Conjugation Modulates Fluorophore– and Peptide–Micelle Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Bioactive apelin peptide forms ranging in length from 12 to 55 amino acids bind to and activate the apelin receptor (AR or APJ), a class A G-protein coupled receptor. Apelin-12, -17, and -36 isoforms, named according to length, with an additional N-terminal cysteine residue allowed for regiospecific and efficient conjugation of pyrene maleimide. Through steady-state fluorescence spectroscopy, the emission properties of pyrene in aqueous buffer were compared to those of the pyrene-apelin conjugates both without and with zwitterionic or anionic micelles. Pyrene photophysics are consistent with an expected partitioning into the hydrophobic micellar cores, while pyrene-apelin conjugation prevented this partitioning. Apelin, conversely, is expected to preferentially interact with anionic micelles; pyrene-apelin conjugates appear to lose preferential interaction. Finally, Förster resonance energy transfer between pyrene and tryptophan residues in the N-terminal tail and first transmembrane segment (the AR55 construct, comprising residues 1-55 of the AR) was consistent with efficient nonspecific pyrene-apelin conjugate binding to micelles rather than direct, specific apelin-AR55 binding. This approach provides a versatile fluorophore conjugation strategy for apelin, particularly valuable given that even a highly hydrophobic fluorophore is not deleterious to peptide behavior in membrane-mimetic micellar systems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».