Cross-Species and Cross-Polymorph Seeding of Lysozyme Amyloid Reveals a Dominant Polymorph
Notice bibliographique
Résumé
The ability to self-propagate is one of the most intriguing characteristics of amyloid fibrils, and is a feature of great interest both to stopping unwanted pathological amyloid, and for engineering functional amyloid as a useful nanomaterial. The sequence and structural tolerances for amyloid seeding are not well understood, particularly concerning the propagation of distinct fibril morphologies (polymorphs) across species. This study examined the seeding and cross-seeding reactions between two unique fibril polymorphs, one long and flexible (formed at pH 2) and the other short and rigid (formed at pH 6.3), of human lysozyme and hen egg-white lysozyme. Both polymorphs could cross-seed aggregation across species, but this reaction was markedly reduced under physiological conditions. For both species, the pH 6.3 fibril polymorph was dominant, seeding fibril growth with a faster growth rate constant at pH 2 than the pH 2 polymorph. Based on fibrillation kinetics and fibril morphology, we found that the pH 2 polymorph was not able to faithfully replicate itself at pH 6.3. These results show that two distinct amyloid polymorphs are both capable of heterologous seeding across two species (human and hen) of lysozyme, but that the pH 6.3 polymorph is favored, regardless of the species, likely due to a lower energy barrier, or faster configurational diffusion, to accessing this particular misfolded form. These findings contribute to our better understanding of amyloid strain propagation across species barriers.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».