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Enregistrement W3084144361 · doi:10.3389/fmolb.2020.571696

High Speed AFM and NanoInfrared Spectroscopy Investigation of Aβ1–42 Peptide Variants and Their Interaction With POPC/SM/Chol/GM1 Model Membranes

2020· article· en· W3084144361 sur OpenAlexaff
Cécile Feuillie, Éléonore Lambert, Maxime Ewald, Mehdi Azouz, Sarah Henry, Sophie Marsaudon, Christophe Cullin, Sophie Lecomte, Michaël Molinari

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Biosciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie Actions
Mots-clésPOPCMembraneAtomic force microscopyPeptideForce spectroscopyChemistryBiophysicsSpectroscopyAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyChromatographyMaterials scienceBiochemistryPhysicsBiologyLipid bilayer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to an ageing population, neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s disease (AD) have become a major health issue. In the case of AD, Aβ1-42 peptides, through the formation of senile plaques via their aggregation, have been clearly identified as one of the trigger agents that play a role in memory impairment and other tragic syndromes associated with the disease. Many studies have shown that not only the morphology and structure of Aβ1-42 peptide assembly are playing an important role in the formation of amyloid plaques, but also the interactions between Aβ1-42 and the cellular membrane are crucial regarding the fibrillogenesis and toxicity of the amyloid peptides. Though these studies brought valuable information to the field, questions arise especially concerning the molecular mechanisms involved in AD, which remain elusive and require in-depth investigation at the local scale to clearly decipher the role of the sequence of the amyloid peptides, their secondary structures, their oligomeric state and of their interaction with lipidic membranes. In this original study, through the use of Atomic Force (AFM) related-techniques, high-speed AFM and nanoInfrared AFM, we tried to unravel at the nanoscale the link between aggregation state, structure and interaction with membranes in the amyloid / membrane interaction. Using three mutants of Aβ peptides, L34T, oG37C and WT Aβ1-42 peptides, with differences in morphology, structure and assembly process, as well as model lipidic membranes whose composition and structure allow interactions with the peptides, our AFM study coupling high spatial and temporal resolution and nanoscale structure information clearly evidence a local correlation between the secondary structure of the peptides, their fibrillation kinetics and their interactions with model membranes. The membrane disruption is associated to amyloid species that i) present strong interactions with the membrane, as well as ii) an antiparallel β-sheet secondary structure, and iii) are only transient small oligomeric entities in the early stages of aggregation. The strong interaction between oligomeric species and the membrane in Aβ1-42 toxicity is therefore a therapeutic target to consider.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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