Folding or holding?—Hsp70 and Hsp90 chaperoning of misfolded proteins in neurodegenerative disease
Notice bibliographique
Résumé
The toxic accumulation of misfolded proteins as inclusions, fibrils, or aggregates is a hallmark of many neurodegenerative diseases. However, how molecular chaperones, such as heat shock protein 70 kDa (Hsp70) and heat shock protein 90 kDa (Hsp90), defend cells against the accumulation of misfolded proteins remains unclear. The ATP-dependent foldase function of both Hsp70 and Hsp90 actively transitions misfolded proteins back to their native conformation. By contrast, the ATP-independent holdase function of Hsp70 and Hsp90 prevents the accumulation of misfolded proteins. Foldase and holdase functions can protect against the toxicity associated with protein misfolding, yet we are only beginning to understand the mechanisms through which they modulate neurodegeneration. This review compares recent structural findings regarding the binding of Hsp90 to misfolded and intrinsically disordered proteins, such as tau, α-synuclein, and Tar DNA-binding protein 43. We propose that Hsp90 and Hsp70 interact with these proteins through an extended and dynamic interface that spans the surface of multiple domains of the chaperone proteins. This contrasts with many other Hsp90-client protein interactions for which only a single bound conformation of Hsp90 is proposed. The dynamic nature of these multidomain interactions allows for polymorphic binding of multiple conformations to vast regions of Hsp90. The holdase functions of Hsp70 and Hsp90 may thus allow neuronal cells to modulate misfolded proteins more efficiently by reducing the long-term ATP running costs of the chaperone budget. However, it remains unclear whether holdase functions protect cells by preventing aggregate formation or can increase neurotoxicity by inadvertently stabilizing deleterious oligomers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».