Characterizing Aptamer-Based Alpha-Synuclein Fibril Inhibitors as a Potential Therapeutic Agent of Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's Disease (PD) is a neurodegenerative disorder pathologically characterized as loss of dopaminergic neurons and development of proteinaceous inclusions known as Lewy bodies (LBs).Predominant focus has been placed on the role of the protein α-synuclein, given its high concentration within LBs and its increased tendency to form oligomeric and fibril species.Among the many treatment strategies that have been developed to circumvent PD neurodegeneration, this thesis investigates aptamers that were generated specifically for the detection of monomeric α-synuclein and their fibril inhibition potential.Aptamers are single stranded oligonucleotide sequences designed for the recognition of target structures with high affinity and selectivity.Binding affinity and conformation analysis of five aptamer sequences, ASYN(1-5), for monomeric α-synuclein were evaluated through a variety of methods.Electrochemical impedance spectroscopy, circular dichroism (CD), and microscale thermophoresis suggested ASYN(1-5) display high affinity for α-synuclein, with ASYN2 being more selective.ASYN2 discriminated against similarly structured proteins, such as β-and γ-synuclein, preferentially binding with monomeric α-synuclein.ASYN2 truncations, exploiting potential binding domains within the aptamer, yielded six minimer sequences labelled A2m(1-6).Melting temperature and CD analysis suggested a centralized G-quadruplex binding motif was conserved within minimers A2m(3-5).Fibril inhibition assays determined whether ASYN(1-5) or A2m(1-6) were capable of hindering the aggregation of α-synuclein into larger aggregate species.Both ASYN2 and A2m3 displayed inhibition potential at 1:1 molar ratios of aptamer to protein.Further investigation into ASYN2 and A2m3 could reveal its application as a PD therapeutic.
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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) | 0,001 | 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 ».