Caffeine and Nicotine with N-Substituted Diazirine Photoaffinity Labels Form Adducts at Tyrosine-39 of α-Synuclein
Notice bibliographique
Résumé
Aggregates of the protein α-synuclein are found in Lewy bodies in the brains of Parkinson’s disease (PD) patients. Small molecules that can attenuate or halt α-synuclein aggregation have been studied as potential therapeutics for PD. However, we have a limited understanding of how these molecules bind to α-synuclein. We previously identified that caffeine, nicotine, and 1-aminoindan all bind to both the N- and C-terminus of α-synuclein, although the binding location remains unknown. In an effort to identify these binding regions on α-synuclein, we synthesized diazirine photoaffinity probes attached to caffeine (C-Dz), nicotine (N-Dz), and 1-aminoindan (I-Dz) and allowed each to react with α-synuclein in vitro . We then treated the incubation mixture with trypsin and employed time-of-flight mass spectrometry to analyze the resulting peptides. Our findings reveal a distinctive binding pattern among the probes: C–Dz forms covalent bonds with Tyr-39 and Glu-20, while N-Dz selectively forms a covalent bond with Tyr-39. Intriguingly, we could not detect the labeling of I-Dz to any specific amino acids. All of the diazirine-bound peptides were found near the N-terminus. Our results suggest that the N-terminal region near Tyr-39 bears further study to elucidate the binding interactions of small molecules with α-synuclein and may be a target for anti-PD agents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».