A thermodynamic model for the formation of protein aggregates on a matrix

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The development of many neurodegenerative diseases is associated with the formation of pathological protein aggregates. In some cases, these aggregates can be formed by multilayer adsorption of ligands on a matrix, for example, the set of membrane protein receptors. The paper proposes a thermodynamic model describing the formation of linear aggregates in which ligands can be stacked. The cases when these stacks consist of complexes of one or two different types are considered. The developed model can be applied to the study of pathological aggregation of proteins of different nature, primarily beta-amyloid and its isoforms. The mean, variance and entropy of the theoretical distributions of aggregate sizes are calculated. A comparison with other theoretical models of the formation of amyloid aggregates is made.

Авторлар туралы

E. Vasilenko

Engelhardt Institute of Molecular Biology, Russian Academy of Sciences;Moscow Institute of Physics and Technology

Email: vasilenko.eo@phystech.edu
Moscow, Russia

S. Kozin

Engelhardt Institute of Molecular Biology, Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

V. Mitkevich

Engelhardt Institute of Molecular Biology, Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

A. Buchelnikov

Sevastopol State University

Email: tolybas@rambler.ru
Sevastopol, Russia

Yu. Nechipurenko

Engelhardt Institute of Molecular Biology, Russian Academy of Sciences;Sevastopol State University

Email: nech99@mail.ru
Moscow, Russia;Sevastopol, Russia

Әдебиет тізімі

  1. A. M. Morris, M. A. Watzky, and R. G. Finke, Biochimica et Biophysica Acta - Proteins and Proteomics, 1794 (3), 375 (2009).
  2. R. J. Loureiro, et al., In Proc. of Int. Conf. on Multidisciplinary Sciences MOL2NET 2018, 4th edition (MD-PI, 2018), p. 1.
  3. R. B. Martin, Chem. Rev., 96 (8), 3043 (1996).
  4. V. P. Evstigneev, et al., J. Chem. Phys., 134 (19) (2011).
  5. A. S. Buchelnikov, V. P. Evstigneev, and M. P. Evstigneev, Chem. Phys., 421, 77 (2013).
  6. T. L. Hill, Thermodynamics of Small Systems (Courier Corp., 1994).
  7. S. Lifson, J. Chem. Phys., 40 (12), 3705 (1964).
  8. M. P. Heyn and R. Bretz, Biophys. Chem., 3 (1), 35 (1975).
  9. J. Spouge, Macromolecules, 16 (1), 121 (1983). doi: 10.1021/ma00235a024
  10. S. Brunauer, P. H. Emmett, and E. Teller, J. Am. Chem. Soc., 60 (2), 309 (1938).
  11. Z. L. Almeida, R. M. M. Brito, Molecules, 25 (5), 1195 (2020).
  12. W. F. Xue, S. W. Homans, and S. E. Radford, Prot. Engineering, Design & Selection, 22 (8), 489 (2009). doi: 10.1093/protein/gzp026
  13. J. Hinz, L. M. Gierasch, and Z. Ignatova, Biochemistry, 47 (14), 4196 (2008).
  14. W. F. Xue, S. W. Homans, and S. E. Radford, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 105 (26), 8926 (2008).
  15. W. F. Xue and S. E. Radford, Biophys J., 105 (12), 2811 (2013).
  16. P. J. Flory, J. Am. Chem. Soc., 58 (10), 1877 (1936).
  17. G. W. Platt, et al., J. Mol. Biol., 378 (1), 251 (2008).
  18. M. I. Ivanova, et al., Biophys. Chem., 269, 106507 (2021).
  19. W. Zheng, M. Y. Tsai, and P. G. Wolynes, J. Am. Chem. Soc., 139 (46), 16666 (2017).
  20. S. A. Kozin, et al., Biochemistry (Moscow), 83, 1057 (2018).
  21. В. В. Аристов и др., Применение понятий энтропии и информации для исследования биосистем: от молекул до организмов (2023).
  22. L. M. Smith and S. M. Strittmatter, Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine, 7 (5), a024075 (2017).
  23. V. A. Mitkevich, et al., Aging and Disease, 14 (2), 309 (2023).
  24. V. V. Aristov, A. S. Buchelnikov, and Y. D. Nechipurenko, Entropy, 24 (2), 172 (2022).
  25. S. A. Kozin, Biochemistry (Moscow), 88 (Suppl. 1), S75 (2023). doi: 10.1134/S0006297923140055
  26. Y. Kong, J. Chem. Phys., 135 (15) (2011).
  27. Ю. Д. Нечипуренко, Анализ связывания биологически активных соединений с нуклеиновыми кислотами (Ин-т компл. исслед., Москва - Ижевск, 2015).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».