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Enregistrement W4415446010 · doi:10.3390/antiox14111269

Effect of Copper-Catalyzed Oxidation on the Aggregation of the Islet Amyloid Polypeptide

2025· article· en· W4415446010 sur OpenAlexafffund
Océane Amilca, Phuong Trang Nguyen, Lucie Perquis, Fabrice Collin, Steve Bourgault

Notice bibliographique

RevueAntioxidants · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensPROTEOUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésIsletAmyloid (mycology)Pancreatic isletsFibrilAmylinProtein aggregationPeptideOxidative phosphorylationAmyloid fibril

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The islet amyloid polypeptide (IAPP) is a 37-residue peptide hormone secreted by pancreatic β-cells that is known to aggregate into amyloid fibrils. These fibrils accumulate in the pancreatic islets of individuals afflicted with type 2 diabetes and are implicated in β-cell dysfunction. Metal ions such as copper and zinc are known to modulate IAPP fibrillization, yet the role of metal-induced oxidative modifications in this process remains largely unexplored. This study examines the non-enzymatic post-translational oxidation of IAPP and its effects on aggregation using the biologically relevant Cu/O2/ascorbate system. Mass spectrometry identified residues within the amyloidogenic region (residues 20–29) as the primary targets of oxidation. These oxidative modifications impaired the formation of cross-β-sheet amyloid fibrils and promoted the accumulation of amorphous aggregates. The H18A IAPP derivative, lacking the key metal-binding histidine, was also examined to assess the impact of sequence variation on oxidation and aggregation. Copper-mediated oxidation of H18A resulted in a broader distribution of oxidation sites and impacts fibril formation. These findings provide preliminary mechanistic insights into copper-induced oxidation and its impact on IAPP aggregation pathways.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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