Biomolecular interactions and inhibition kinetics of human soluble epoxide hydrolase by tetrapeptide YMSV
Notice bibliographique
Résumé
Soluble epoxide hydrolase (sEH) contributes to the pathophysiology of neurodegenerative diseases by decreasing the epoxyeicosatrienoic acids/dihydroeicosatrienoic acids ratio and influencing the anti-inflammatory system. Thus, sEH inhibition reduces systemic inflammation, particularly in the brain. This study investigated sEH inhibition by a tetrapeptide, YMSV, and its mechanism of action. Enzyme inhibition kinetics demonstrated that YMSV is a mixed-competitive inhibitor of sEH, with a half-maximal inhibitory concentration (IC50) of 179.5 ± 0.92 µM. Secondary structural analysis of sEH by circular dichroism showed that YMSV decreased the α-helices by 7.7% and increased the β-sheets and random coils by 11.4% and 22%, respectively. Molecular docking simulation indicated that YMSV formed a hydrogen bond with the Asp333 residue of the hydrolase pocket of sEH in addition to the binding of non-active site residues. The findings provide new insights into the mechanism of sEH inhibition by YMSV and its potential as a peptide-based anti-depressant nutraceutical.
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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 ».