[P4–128]: SMALL INTERFERENCE PEPTIDES AS BLOCKERS OF BETA‐AMYLOID AGGREGATION
Notice bibliographique
Résumé
In Alzheimer's disease (AD) pathogenesis, the conversion of the beta-amyloid (Aβ) peptide from its soluble monomeric form into various aggregated some has been recognized as one of the key step. Aβ peptides form toxic assemblies ranging in size from small oligomers (2–8 amino acids) to large fibrils. Several studies have shown that Aβ soluble oligomers play a major role in disease pathogenesis. Although it's still unclear how these amyloidogenic protein misfold and form toxic assemblies, inhibiting Aβ self-oligomerization could provide an approach to treating the underlying cause of AD. Here, we designed potential peptide-based aggregation inhibitors, using an overlapping peptides array technology, to effectively interfere with Aβ self-association. Using High Performance Liquid Chromatography (HPLC) to analyze the composition of Aβ oligomers. ThT and ANS assays, by detecting the β-sheet conformation and hydrophobic structure in the protein, also confirmed the effectiveness of the small interference peptides inhibiting Aβ self-association. We found that our small interference peptides could effectively block the small oligomers formation. ThT and ANS assays, by detecting the β-sheet conformation and hydrophobic structure in the protein, also confirmed the effectiveness of the small interference peptides inhibiting Aβ self-association. Our small interference peptides, which consist of short complimentary segments of the beta-amyloid protein, can be useful for identifying the aggregation-prone regions of the amyloid protein for drug discovery and development of potential therapeutic reagents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».