SUMO-2 activity is inhibited by non-covalent interactions with the Aβ peptide: an exploration of potential pathogenic mechanisms in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
SUMOylation is a post-translational modification involving the addition of SUMO isoforms to target proteins and plays a role in various biological processes, including neurodegenerative diseases and ocular pathologies. This study investigates the interaction between SUMO-2 and amyloid (Aβ) peptides, key contributors to Alzheimer's disease, using techniques like cross-linking mass spectrometry, surface plasmon resonance and biolayer interferometry. Data are available via ProteomeXchange with identifier PXD066055. The results show that Aβ1-40 and Aβ1-42 bind more strongly to SUMO-2 than to ubiquitin, with binding driven by specific hydrogen bonds and hydrophobic interactions. SUMO-2 was found to inhibit the conversion of Aβ into β-sheet structures and impede Aβ aggregation. Notably, Aβ competes with SUMO-2 canonical substrates for binding, completely hindering SUMOylation reactions in vitro. Identifying SUMO-2/Aβ1-42 adducts in cellular extracts and live cells further highlights the biological significance of these interactions. Overall, the findings indicate that Aβ peptides impair SUMO-2 function, pointing to the necessity for more research on the implications of SUMOylation in Alzheimer's disease.
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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 ».