Plant Hormone Cytokinin as Aggregation Modulator of Gelsolin Amyloidosis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Amyloidosis, a self‐assembly of proteins or peptides, is associated with numerous degenerative diseases, such as gelsolin amyloidosis, which remain without a cure. Gelsolin protein is an actin‐binding protein, but when aggregated in a diseased state, it is a potential drug target. Specifically, gelsolin mutations, N184K and D187Y, have been linked to renal amyloidosis and systemic progressive deposition of amyloids, respectively. Understanding how such mutations mitigate gelsolin aggregation and how this process can be prevented through small molecule inhibitors is of interest. Herein, we explored the efficacies of plant‐based naturally occurring cytokinin (CK) molecules as aggregation modulators in vitro. Using various biophysical methods, such as spectroscopy and microscopy, the aggregation of wild‐type gelsolin peptide 184NNGDCFILDL193 and its mutants (N184K, D187Y) was investigated. The mutations significantly promoted aggregation, which is of biological significance. The CK trans ‐zeatin (tZ) was a more effective disaggregation promoter compared with kinetin (Kin). The experimentally determined IC 50 values were in the 9–20 μM range. The mode of inhibition was identified as direct non‐covalent complexation between the CK and the peptides by using mass spectrometry and molecular docking studies. Data show that CKs are promising amyloid modulators, which can be easily translatable to other amyloid systems.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».