(Digital Presentation) Bioelectrochemistry of Neuronal Tau Protein
Notice bibliographique
Résumé
Tau is a neuronal protein and one of the biomarkers of neurodegenerative diseases, such as Alzheimer’s disease. Tau protein undergoes post-translational modifications, aggregation, and is a viable drug target. In addition, this protein is a vital biomarker in biological fluids towards early detection of neurodegenerative diseases. We reported on using electrochemical impedance spectroscopy and cyclic voltammetry for detection of protein-protein interactions (1), protein-ligand interactions (2), enzymatic catalysis and enzyme inhibition (3) while focusing on tau protein and its biochemistry. For example, tau-tau, tau-ferritin, tau-transferrin protein interactions were monitored, and protein kinase-catalyzed phosphorylation of tau protein was detected. The phosphorylation inhibitors, such as antibodies, were screened for their efficacy. Bioelectrochemical methodologies were used to gain insight into various facets of protein biochemistry, and represent promising tools in neuroscience research. References A) Carlin, N., Martic-Milne, S. (2018). Anti-tau antibodies based electrochemical sensor for detection of tau protein. J. Electrochem. Soc.165: G3018-G3025. B) Jahshan, A., Esteves, J.O.V., Martic-Milne, S. (2016). Evaluation of ferritin and transferrin binding to tau protein. J. Inorg. Biochem. 162: 127-134. C) Esteves, J.O.V., Trzeciakiewicz, H., Loeffler, D.A., Martic, S. (2015). Effects of tau domain-specific antibodies and intravenous immunoglobulin on tau aggregation and aggregate degradation. Biochemistry. 54: 15-18. Trzeciakiewicz, H., Esteves, J.O.V., Carlin, N., Martic, S. (2015). Electrochemistry of heparin binding to tau protein on Au surfaces. Electrochim. Acta. 162: 24-30, Esteves, J.O.V., Martic-Milne, S. (2016). Electrochemical detection of anti-tau antibodies binding to tau protein and inhibition of GSK-3-β-catalyzed phosphorylation. Anal. Biochem. 496: 55-62
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,381 | 0,177 |
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 ».