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Amyloid fibrils are associated with numerous degenerative diseases. The molecular mechanism of the structural transformation of native protein to the highly ordered cross‐β structure, the key feature of amyloid fibrils, is under active investigation. Conventional biophysical methods have limited application in addressing the problem because of the heterogeneous nature of the system. In this study, we demonstrated that deep‐UV resonance Raman (DUVRR) spectroscopy in combination with circular dichroism (CD) and intrinsic tryptophan fluorescence allowed for quantitative characterization of protein structural evolution at all stages of hen egg white lysozyme fibrillation in vitro. DUVRR spectroscopy was found to be complimentary to the far‐UV CD because it is (i) more sensitive to β ‐sheet than to α ‐helix, and (ii) capable of characterizing quantitatively inhomogeneous and highly light‐scattering samples. In addition, phenylalanine, a natural DUVRR spectroscopic biomarker of protein structural rearrangements, exhibited substantial changes in the Raman cross section of the 1000‐cm–1 band at various stages of fibrillation. (© 2008 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)  相似文献   
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The current standard biomarker for myocardial infarction (MI) is high‐sensitive troponin. Although powerful in clinical setting, search for new markers is warranted as early diagnosis of MI is associated with improved outcomes. Extracellular vesicles (EVs) attracted considerable interest as new blood biomarkers. A training cohort used for diagnostic modelling included 30 patients with STEMI, 38 with stable angina (SA) and 30 matched‐controls. Extracellular vesicle concentration was assessed by nanoparticle tracking analysis. Extracellular vesicle surface‐epitopes were measured by flow cytometry. Diagnostic models were developed using machine learning algorithms and validated on an independent cohort of 80 patients. Serum EV concentration from STEMI patients was increased as compared to controls and SA. EV levels of CD62P, CD42a, CD41b, CD31 and CD40 increased in STEMI, and to a lesser extent in SA patients. An aggregate marker including EV concentration and CD62P/CD42a levels achieved non‐inferiority to troponin, discriminating STEMI from controls (AUC = 0.969). A random forest model based on EV biomarkers discriminated the two groups with 100% accuracy. EV markers and RF model confirmed high diagnostic performance at validation. In conclusion, patients with acute MI or SA exhibit characteristic EV biomarker profiles. EV biomarkers hold great potential as early markers for the management of patients with MI.  相似文献   
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