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タンパク質の凝集は、多くの神経変性障害に密接に関連していると考えられています。最近、Finke-Watzky(F-W)2ステップモデルの核形成(A-> B、レート定数K(1))および自己触媒成長を使用して、タンパク質凝集の運動データを分析する「Ockham's Razor」/Minimalisticアプローチを報告しました。(a+b-> 2b、レート定数k(2))。その速度論モデルを使用して、アミロイドベータ、アルファシヌクレイン、ポリグルタミン、プリオンタンパク質を含む最近の2つの出版物で41の代表的なタンパク質凝集データセットを分析しました(Morris、A。M.、et al。(2008)生化学47、2413-2427;、M。A。、et al。(2008)生化学47、10790-10800)。ここでは、F-Wモデルを使用して、さまざまな温度またはpH 2.0から8.5の実験条件下で得られたタンパク質凝集速度データを再分析します。平均核生成(k(1))および成長(k(2))速度定数と、タンパク質α-シヌクレインの変動温度または変化するpHとの相関を提供します。可変温度データから、アクティベーションパラメータデルタグ(二重短剣)、デルタ(二重ダガー)、およびデルタ(二重短剣)が核形成と成長のために提供され、これらの値は、以前の文献で報告された利用可能なパラメーターと比較されます。経験的方法。私たちの活性化パラメーターは、核形成と成長がアルファシヌクレイン凝集(デルタグ(二重短剣)(核形成)= 23(3)kcal/mol; deltag(double dagger)= 22(1)kcal/mol37度c)。変数pHデータから、F-W分析は、約3で最大k(1)値を示し、アルファシヌクレインの等電点(PI)の近くで最小限のk(1)を示します。PIでは溶解度と正味電荷が最小化されるため、これらの因子のいずれかまたは両方が核生成ステップの動態を決定する上で重要である可能性があります。一方、K(2)値は、pHの減少とともに増加します(つまり、PIの近くに最小または最大値を持つようには見えません)。これは、K(1)対pH(およびPI)データと組み合わせると、溶解度と電荷は成長の重要性の低い要因であり、その電荷はk(1)、アルファシヌクレインの核形成ステップで重要であることを示唆しています。F-W分析から得られた化学的に明確に定義された核生成(K(1))速度定数は、予想どおり、以前に得られた1/LAG時間の経験的定数とは異なります。ただし、k(2)x [a](0)(ここで、k(2)は自己触媒成長の速度定数であり、[a](0)は初期タンパク質濃度です)は経験的定数K(APP)に関連しています以前に取得しました。全体として、pHおよび変動温度の関数としてのアルファシヌクレイン凝集の平均核生成と平均成長速度定数が定量化されています。これらの値は、高温または酸性条件下での凝集を促進する部分的に折り畳まれた中間体の以前に提案された形成をサポートします。
タンパク質の凝集は、多くの神経変性障害に密接に関連していると考えられています。最近、Finke-Watzky(F-W)2ステップモデルの核形成(A-> B、レート定数K(1))および自己触媒成長を使用して、タンパク質凝集の運動データを分析する「Ockham's Razor」/Minimalisticアプローチを報告しました。(a+b-> 2b、レート定数k(2))。その速度論モデルを使用して、アミロイドベータ、アルファシヌクレイン、ポリグルタミン、プリオンタンパク質を含む最近の2つの出版物で41の代表的なタンパク質凝集データセットを分析しました(Morris、A。M.、et al。(2008)生化学47、2413-2427;、M。A。、et al。(2008)生化学47、10790-10800)。ここでは、F-Wモデルを使用して、さまざまな温度またはpH 2.0から8.5の実験条件下で得られたタンパク質凝集速度データを再分析します。平均核生成(k(1))および成長(k(2))速度定数と、タンパク質α-シヌクレインの変動温度または変化するpHとの相関を提供します。可変温度データから、アクティベーションパラメータデルタグ(二重短剣)、デルタ(二重ダガー)、およびデルタ(二重短剣)が核形成と成長のために提供され、これらの値は、以前の文献で報告された利用可能なパラメーターと比較されます。経験的方法。私たちの活性化パラメーターは、核形成と成長がアルファシヌクレイン凝集(デルタグ(二重短剣)(核形成)= 23(3)kcal/mol; deltag(double dagger)= 22(1)kcal/mol37度c)。変数pHデータから、F-W分析は、約3で最大k(1)値を示し、アルファシヌクレインの等電点(PI)の近くで最小限のk(1)を示します。PIでは溶解度と正味電荷が最小化されるため、これらの因子のいずれかまたは両方が核生成ステップの動態を決定する上で重要である可能性があります。一方、K(2)値は、pHの減少とともに増加します(つまり、PIの近くに最小または最大値を持つようには見えません)。これは、K(1)対pH(およびPI)データと組み合わせると、溶解度と電荷は成長の重要性の低い要因であり、その電荷はk(1)、アルファシヌクレインの核形成ステップで重要であることを示唆しています。F-W分析から得られた化学的に明確に定義された核生成(K(1))速度定数は、予想どおり、以前に得られた1/LAG時間の経験的定数とは異なります。ただし、k(2)x [a](0)(ここで、k(2)は自己触媒成長の速度定数であり、[a](0)は初期タンパク質濃度です)は経験的定数K(APP)に関連しています以前に取得しました。全体として、pHおよび変動温度の関数としてのアルファシヌクレイン凝集の平均核生成と平均成長速度定数が定量化されています。これらの値は、高温または酸性条件下での凝集を促進する部分的に折り畳まれた中間体の以前に提案された形成をサポートします。
The aggregation of proteins is believed to be intimately connected to many neurodegenerative disorders. We recently reported an "Ockham's razor"/minimalistic approach to analyze the kinetic data of protein aggregation using the Finke-Watzky (F-W) 2-step model of nucleation (A-->B, rate constant k(1)) and autocatalytic growth (A+B-->2B, rate constant k(2)). With that kinetic model we have analyzed 41 representative protein aggregation data sets in two recent publications, including amyloid beta, alpha-synuclein, polyglutamine, and prion proteins (Morris, A. M., et al. (2008) Biochemistry 47, 2413-2427; Watzky, M. A., et al. (2008) Biochemistry 47, 10790-10800). Herein we use the F-W model to reanalyze protein aggregation kinetic data obtained under the experimental conditions of variable temperature or pH 2.0 to 8.5. We provide the average nucleation (k(1)) and growth (k(2)) rate constants and correlations with variable temperature or varying pH for the protein alpha-synuclein. From the variable temperature data, activation parameters DeltaG(double dagger), DeltaH(double dagger), and DeltaS(double dagger) are provided for nucleation and growth, and those values are compared to the available parameters reported in the previous literature determined using an empirical method. Our activation parameters suggest that nucleation and growth are energetically similar for alpha-synuclein aggregation (DeltaG(double dagger)(nucleation)=23(3) kcal/mol; DeltaG(double dagger)(growth)=22(1) kcal/mol at 37 degrees C). From the variable pH data, the F-W analyses show a maximal k(1) value at pH approximately 3, as well as minimal k(1) near the isoelectric point (pI) of alpha-synuclein. Since solubility and net charge are minimized at the pI, either or both of these factors may be important in determining the kinetics of the nucleation step. On the other hand, the k(2) values increase with decreasing pH (i.e., do not appear to have a minimum or maximum near the pI) which, when combined with the k(1) vs. pH (and pI) data, suggest that solubility and charge are less important factors for growth, and that charge is important in the k(1), nucleation step of alpha-synuclein. The chemically well-defined nucleation (k(1)) rate constants obtained from the F-W analysis are, as expected, different than the 1/lag-time empirical constants previously obtained. However, k(2)x[A](0) (where k(2) is the rate constant for autocatalytic growth and [A](0) is the initial protein concentration) is related to the empirical constant, k(app) obtained previously. Overall, the average nucleation and average growth rate constants for alpha-synuclein aggregation as a function of pH and variable temperature have been quantitated. Those values support the previously suggested formation of a partially folded intermediate that promotes aggregation under high temperature or acidic conditions.
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