Distinct Chemical Determinants are Essential for Achieving Ligands for Superior Optical Detection of Specific Amyloid‐β Deposits in Alzheimer's Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aggregated forms of different proteins are common hallmarks for several neurodegenerative diseases, including Alzheimer's disease, and ligands that selectively detect specific protein aggregates are vital. Herein, we investigate the molecular requirements of thiophene-vinyl-benzothiazole based ligands to detect a specific type of Aβ deposits found in individuals with dominantly inherited Alzheimer's disease caused by the Arctic APP E693G mutation. The staining of these Aβ deposits was alternated when switching the terminal heterocyclic moiety attached to the thiophene-vinyl-benzothiazole scaffold. The most prevalent staining was observed for ligands having a terminal 3-methyl-1H-indazole moiety or a terminal 1,2-dimethoxybenzene moiety, verifying that specific molecular interactions between these ligands and the aggregates were necessary. The synthesis of additional thiophene-vinyl-benzothiazole ligands aided in pinpointing additional crucial chemical determinants, such as positioning of nitrogen atoms and methyl substituents, for achieving optimal staining of Aβ aggregates. When combining the optimized thiophene-vinyl-benzothiazole based ligands with a conventional ligand, CN-PiB, distinct staining patterns were observed for sporadic Alzheimer's disease versus dominantly inherited Alzheimer's disease caused by the Arctic APP E693G mutation. Our findings provide chemical insights for developing novel ligands that allow for a more precise assignment of Aβ deposits, and might also aid in creating novel agents for clinical imaging of distinct Aβ aggregates in AD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle