Molecular mechanisms associated with the interaction of external electromagnetic fields in protein dynamics and aggregation: a focus on amyloid-<i>β</i> peptide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transcranial stimulation has emerged as a non-invasive treatment that applies electrical currents and magnetic fields to regulate brain functions. Previous studies have shown that magnetic stimulation modulates the dynamics of charged molecules in biological systems. In some pathologies, once the electrical or magnetic field is applied directly to subjects, it can interact with, and alter, abnormally folded proteins, including amyloid- β peptides and their aggregates, reducing cognitive impairments. While our understanding of the molecular mechanisms underlying the interaction between amyloid- β peptide and the physical forces generated by electrical or magnetic stimulation remains unclear, observations show that these stimuli exert attractive and repulsive forces while interacting with the charged groups of peptide side chains as well as lipids. These interactions influence hydrophobic packing and secondary structure, ultimately inducing alterations in aggregation kinetics. The study of structural models of amyloidogenic proteins aids in understanding the mechanisms involved in the protein aggregation process and suggests possible therapeutic applications. This review examines proposed molecular mechanisms to explain the modulatory effects of external electromagnetic fields on the dynamics of proteins and their complexes that regulate pathological processes associated with amyloid- β peptide fibrillation.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».