Amyloid self‐assembling peptides: Potential applications in nanovaccine engineering and biosensing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Living organisms are an inestimable source of inspiration for the design of biomaterials and nanostructures for medical and technological applications. Amyloids, which were historically associated with diseases, have recently been recognized as a biological structure that performs vital physiological functions in host organisms, highlighting their potential as life‐inspired assemblies. Amyloids are highly organized proteinaceous assemblies characterized by a cross‐β‐sheet quaternary conformation. The mechanical, physical, and biological properties of amyloids suggest that these nanostructures hold great potential as soft materials, nanoparticles, and biomatrices. This potential is associated with many characteristics, including the spontaneous self‐assembly of many polypeptide sequences, high mechanical resistance, biocompatibility, biodegradability as well as thermal, chemical, and enzymatic stability. Moreover, peptide‐based amyloid assemblies can efficiently be obtained by standard solid phase peptide synthesis and orthogonally functionalized with a wide range of biomolecules, such as large proteins and DNA. In this review, after briefly introducing the amyloid structure and the mechanisms of self‐assembly, we describe approaches to identify and design short self‐assembling amyloidogenic peptides. Afterward, we introduce strategies used to functionalize amyloid materials and we highlight some relevant examples in the development of nanovaccines and biosensors.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle