Вышедшие номера
Анализ электростатического взаимодействия димерных комплексов. II. Критерии и условия, предъявляемые к ингибиторам производных белка АРР
Переводная версия: 10.1134/S1063784220080113
Кошлан Т.В. 1, Куликов К.Г. 2
1Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия
2Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Email: unknown2110@gmail.com, kulikov.kirill.g@gmail.com
Поступила в редакцию: 27 декабря 2019 г.
В окончательной редакции: 27 декабря 2019 г.
Принята к печати: 24 января 2020 г.
Выставление онлайн: 21 апреля 2020 г.

Представлены расчеты, методы подбора и даны характеристики ингибиторов образования высокомолекулярных структур амилоидными пептидами, дано объяснение их блокирующему действию. Подробно рассмотрены биофизические требования к ингибиторам, критерии и условия их отбора, которые будут блокировать образование амилоидами структур высокого порядка. В качестве ингибиторов были изучены модифицированные пептиды, которые будут образовывать с амилоидными пептидами устойчивые димеры, предотвращая тем самым вступление амилоидов во все новые биохимические реакции. Рассмотрено вступление амилоидов в биохимические реакции с себе подобными амилоидными пептидами и не будет рассмотрено их возможное реагирование со стенками сосудов. При этом в качестве критерия оценки стабильности димерного комплекса были использованы: логарифм числа обусловленности матрицы потенциальной энергии попарного электростатического взаимодействия между аминокислотными остатками и дифференциальная энтропия для случая многомерного нормального распределения. Ключевые слова: болезнь Альцгеймера, амилоиды, ключевые аминокислотные остатки, пептиды, число обусловленности, изменение меры дифференциальной энтропии.
  1. Budd Haeberlein S., O'Gorman J., Chiao P., Bussiere T., von Rosenstiel P., Tian Y., Zhu Y., von Hehn C., Gheuens S., Skordos L., Chen T., Sandrock A. // J. Prev. Alzheimers Dis. 2017. Vol. 4. N 4. P. 255--263
  2. URL:https://www.alzforum.org/therapeutics/gantenerumab (дата обращения 6.12.2019)
  3. Koshlan T.V., Kulikov K.G. Mathematical ModelInh of Protein Complexes. SprInher: Nature, 2018. 367 p
  4. Кошлан Т.В., Куликов К.Г. // ЖТФ. 2018. Т. 88. Вып. 8. С. 1137--1149
  5. Кошлан Т.В., Куликов К.Г. // ЖТФ. 2018. Т. 88. Вып. 8. С. 1150--1159
  6. Protein data bank --- URL:https://www.rcsb.org/(дата обращения 6.12.2019)
  7. Qiu T., Liu Q., Chen Y.X., Zhao Y.F., Li Y.M. Abeta42 and Abeta40: similarities and differences // SpecialIssue: 13th Chinese International Peptide Symposium. 2015. Vol. 21. N 7. P. 522--529
  8. Glenner G.G., Wong C.W. // Biochem Biophys. Res. Commun. 1984. Vol. 120. N 3. P. 885--890
  9. Hardy J., Allsop D. // Trends Pharmacol. Sci. 1991. Vol. 12. N 10. P. 383--388
  10. Selkoe D., Hardy J. // EMBO Mol. Med. 2016. Vol. 8. N 6. P. 595--608
  11. Cohen S.I., Linse S., Luheshi L.M., Hellstrand E., White D.A., Rajah L., Otzen D.E., Vendruscolo M., Dobson C.M., Knowles T.P. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2013. Vol. 110. N.24. P. 9758--9763
  12. Sandberg A., Luheshi L.M., Sollvander S., Pereira de Barros T. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2010. Vol. 107. N 35. P. 15595--155600
  13. Benilova I., Karran E., De Strooper B. // Nature Neurosci. 2012. Vol. 15. N 3. P. 349--357
  14. Wei H., Schulten K. // J. Am. Chem. Soc. 2014. Vol. 136. N 35. P. 2450--12460
  15. Yang X., Meisl G., Frohm B., Thulin E., Knowles T.P.J., Linse S. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2018. Vol. 115. N 26. P. E5849--E5858
  16. Hsu F., Giovanna Park G., Gu Z. // ACS. Omega. 2018. Vol. 3. N 7. P. 84018407
  17. Phillips J.C. // ACS Chem. Neurosci. 2019. Vol. 10. N 6. P. 2843--2847

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.