The Effects of Resveratrol, Caffeine, β‐Carotene, and Epigallocatechin Gallate (EGCG) on Amyloid‐β25--35 Aggregation in Synthetic Brain Membranes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Scope : Alzheimer's disease is a neurodegenerative condition marked by the formation and aggregation of amyloid‐β (Aβ) peptides. There exists, to this day, no cure or effective prevention for the disease; however, there is evidence that a healthy diet and certain food products can slow down first occurrence and progression. To investigate if food ingredients can interact with peptide aggregates, synthetic membranes that contained aggregates consisting of cross‐β sheets of the membrane active fragment A are prepared. Methods and results : The impact of resveratrol, found in grapes, caffeine, the main active ingredient in coffee, β‐carotene, found in orange fruits and vegetables, and epigallocatechin gallate (EGCG), a component of green tea, on the size and volume fraction of Aβ aggregates is studied using optical and fluorescence microscopy, X‐ray diffraction, UV–vis spectroscopy, and molecular dynamics simulations. All compounds are membrane active and spontaneously partitioned in the synthetic brain membranes. While resveratrol and caffeine lead to membrane thickening and reduced membrane fluidity, β‐carotene and EGCG preserve or increase fluidity. Conclusion : Resveratrol and caffeine do not reduce the volume fraction of peptide aggregates while β‐carotene significantly reduces plaque size. Interestingly, EGCG dissolves peptide aggregates and significantly decreases the corresponding cross‐β and β‐sheet signals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».