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研究文章

利用分子对接与分子动力学对橄榄苦苷与阿尔茨海默病相关蛋白相互作用的计算评估

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DOI：

10.3791/71430

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2026年6月30日

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1Chemistry Department, Faculty of Science, Capital University, 2Department of Zoology, Faculty of Science, Capital University, 3Department of Biology, College of Science, Princess Nourah bint Abdulrahman University, 4Department of Human Anatomy, College of Medicine, Taif University, 5Unit of Scientific Research, Applied College, Qassim University

* These authors contributed equally

本文内容

摘要

本研究提出了一种整合分子对接与分子动力学的计算工作流程，用于评估橄榄苦苷与多种阿尔茨海默病相关关键蛋白的相互作用，揭示了其在多个靶点上的预测结合模式及复合物初步稳定性。

摘要

阿尔茨海默病（AD）是一种与淀粉样蛋白聚集、tau蛋白病变和神经炎症相关的多因素神经退行性疾病。本研究采用整合的计算工作流程，结合ADMET预测、基于PASS的活性筛选、分子对接和分子动力学（MD）模拟，评估橄榄苦苷与五种AD相关蛋白靶点的相互作用，这些靶点包括β-淀粉样蛋白、tau蛋白、载脂蛋白E4（ApoE4）、髓系细胞表达的触发受体2（TREM2）和补体蛋白C1q。ADMET和PASS分析预测了与神经退行性疾病相关通路有关的药代动力学特性和潜在生物学活性。分子对接分析预测橄榄苦苷对所有研究靶点均具有良好的结合亲和力，其中与C1q蛋白的结合最强（-7.5 kcal/mol）。通过分子动力学（MD）轨迹分析，包括均方根偏差（RMSD）、均方根涨落（RMSF）、回转半径（Rg）、动态交叉相关矩阵（DCCM）、主成分分析（PCA）以及基于距离的度量指标，评估了模拟过程中蛋白-配体复合物的动态行为。计算分析表明，tau蛋白、C1q和TREM2复合物表现出相对稳定的相互作用，而β-淀粉样蛋白和ApoE4在模拟的部分时间段内表现出相对较高的构象变异性。这些结果为橄榄苦苷与AD相关蛋白的相互作用提供了初步的计算评估，可能为未来在神经退行性疾病模型中探究其潜在生物学意义的实验研究提供支持。

引言

阿尔茨海默病（AD）是最常见的痴呆类型，在全球范围内引发严重且日益加剧的挑战1,2。AD 由遗传和环境因素共同作用引发。已有多种致病假说被提出以解释 AD 的发病机制，包括胆碱能假说、淀粉样蛋白假说、tau 蛋白假说、炎症假说、氧化应激假说、金属离子假说、兴奋性毒性假说、微生物-肠-脑轴假说以及自噬相关机制3。AD 是一种多因素疾病，涉及 β-淀粉样蛋白沉积、tau 蛋白病变、神经炎症以及 ApoE4 和 TREM2 等遗传风险因素4,5。由于 AD 具有多因素特性，基于多靶点药理学作用的多靶点导向配体（MTDLs）已成为一种有前景的治疗策略，其可同时作用于 Aβ、tau 蛋白、ApoE4、TREM2 介导的小胶质细胞功能以及补体驱动的神经炎症3,6,7。β-淀粉样蛋白聚集是 AD 的关键病理特征，可破坏神经元功能，并受到 ApoE4 亚型和免疫反应的调控8,9。

tau蛋白的过度磷酸化及其他翻译后修饰（包括截短、乙酰化、泛素化和糖基化）在神经纤维缠结（NFTs）的形成中起着重要作用，而神经纤维缠结是阿尔茨海默病（AD）的主要病理特征之一。这些修饰会降低tau蛋白与微管的亲和力，导致微管不稳定、轴突运输受损、突触功能障碍、线粒体异常以及进行性神经元变性。此外，异常的tau蛋白聚集与AD患者的认知功能下降和疾病严重程度密切相关，其与神经变性的相关性往往比淀粉样蛋白负荷本身更为密切。进一步的研究证据表明，tau蛋白病理与神经炎症信号通路之间存在密切相互作用，其中活化的小胶质细胞和炎症介质可能进一步加剧tau蛋白的传播和神经元损伤10,11,12。

TREM2介导的小胶质细胞活化与阿尔茨海默病（AD）进展过程中的神经炎症反应相关13。补体蛋白（如C1q和C3）参与突触丢失、补体介导的神经炎症以及与AD病理相关的炎症信号传导14,15。Notch信号通路、氧化应激、炎症通路以及ApoE4进一步加速AD的进展9,16。

橄榄叶提取物（OLE）是一种富含裂环烯醚萜类、黄酮类、三萜类和酚酸类的生物活性植物复合物，如表1所示。既往研究已表明，这些成分具有抗氧化和抗炎的生物学活性17。橄榄苦苷是橄榄叶中主要的裂环烯醚萜类化合物，也是这些叶片中最主要的酚类成分。因此，橄榄苦苷是橄榄叶中含量最丰富的酚类裂环烯醚萜类化合物，其化学结构见图1。

既往研究报道了橄榄苦苷在淀粉样蛋白聚集、tau蛋白相关病理、氧化应激以及炎症信号通路中的生物学活性18,19。其他研究还提示橄榄苦苷可能与ApoE4相关通路、TREM2介导的小胶质细胞活化以及补体相关神经炎症通路存在潜在相互作用20,21。

尽管对橄榄苦苷的兴趣日益增长，但其与多种阿尔茨海默病（AD）相关蛋白靶点的相互作用尚未在统一的计算框架内进行全面评估。以往大多数研究主要关注其抗氧化特性，或对个别病理通路的潜在影响，特别是淀粉样蛋白聚集和tau蛋白相关的毒性作用。因此，本研究采用分子对接和分子动力学模拟，从计算角度系统评估橄榄苦苷与五种AD相关蛋白靶点（包括β-淀粉样蛋白、tau蛋白、ApoE4、TREM2和C1q）之间的预测相互作用及其动态行为。选择这些靶点是因为它们代表了AD进展中不同但相互关联的病理机制。β-淀粉样蛋白在细胞外斑块形成、突触功能障碍、氧化应激和神经元毒性中起核心作用，而tau蛋白病理则与神经纤维缠结的形成、细胞骨架破坏以及进行性认知衰退密切相关22。ApoE4是散发性AD最强的遗传风险因子，可导致淀粉样蛋白清除受损、神经毒性增强、脂质代谢紊乱以及神经炎症反应加剧23。TREM2是小胶质细胞活化和神经免疫信号传导的关键调节因子，在AD进展过程中参与淀粉样蛋白清除、炎症调控以及疾病相关的小胶质细胞反应24。此外，补体蛋白C1q在补体介导的神经炎症、异常突触修剪以及小胶质细胞相关的突触退化过程中发挥关键作用25。

用于评估橄榄苦苷对选定的阿尔茨海默病相关蛋白质靶点作用的完整in silico工作流程如图2所示。

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方案

1. ADMET 预测

采用计算性ADMET预测平台评估了橄榄苦苷的药代动力学和毒性特性。预测参数包括吸收、分布、代谢、排泄、血脑屏障（BBB）通透性、中枢神经系统（CNS）通透性以及与毒性相关的性质。在进行分子对接和分子动力学（MD）模拟之前，通过ADMET分析评估橄榄苦苷的预测药代动力学特征及其潜在类药性质26。

2. 抗阿尔茨海默病和神经保护活性的预测

采用橄榄苦苷的规范SMILES表示式，用于预测其抗阿尔茨海默病和神经保护活性27。记录活性概率（Pa）和非活性概率（Pi）值，仅将Pa值大于Pi值的活性视为可能与后续计算分析相关。

3. 橄榄苦苷配体结构准备

橄榄苦苷的三维（3D）结构从公共化学数据库中以 SDF 格式获取。使用 MMFF94 力场对配体几何结构进行优化并完成能量最小化，直至达到收敛。将能量最小化后的配体结构转换为 PDB 格式，随后通过添加极性氢原子和部分电荷进行分子对接前处理，再转换为 PDBQT 格式。

橄榄苦苷以其主要的中性形式进行建模，且在分子对接和分子动力学模拟过程中，所有可电离残基均假设在生理条件（pH 7.4）下处于质子化状态。

4. 蛋白质提取与制备

与阿尔茨海默病（AD）病理相关的蛋白质结构从蛋白质数据库（Protein Data Bank）中获取，包括β-淀粉样蛋白（2BEG）、tau蛋白（5O3L）、ApoE4（1B68）、TREM2（5ELI）和C1q（2JG9）。针对各靶标的结构信息，包括链的选择和实验结构类型，总结于表2中。

在受体准备之前，已移除水分子、离子、共结晶配体以及非必需的杂原子。在进行分子对接和模拟设置前，对结构进行了目视检查，以确认是否存在不完整的残基、缺失的原子以及结构上的不连续性。随后添加了极性氢原子并分配了Kollman电荷，并将受体结构转换为PDBQT格式以用于对接研究。受体准备过程中采用了对应于生理条件（pH 7.4）的默认质子化状态，并假设所有可电离残基在生理pH条件下均处于其主要的质子化状态。对于β-淀粉样蛋白，选择了已提交的NMR集合中的模型1，并在受体准备过程中保留了已提交的寡聚组装中的所有链（A-E链）。对于tau蛋白，在受体准备过程中保留了已提交的冷冻电镜纤维组装中的所有链（A-J链）。类似地，为了保持已提交的四级结构，多聚体C1q组装中的所有链（A-F链）也被保留。对于ApoE4和TREM2，保留了已提交的具有生物学相关性的链。

5. 分子对接

  1. 结合位点预测与格点盒定义
    采用基于结构的结合位点预测工作流程预测潜在的配体结合口袋，该流程评估空腔几何特征、口袋体积、深度、疏水性以及与配体结合潜力和可成药性相关的理化描述符28。
    根据可成药性评分和几何特征对预测的口袋进行排序。为每个靶标选择排名最高的溶剂可及口袋用于分子对接分析。从生成的口袋-残基输出文件中提取对应于所选结合口袋的残基，并使用分子可视化软件将其与相应的蛋白质结构一同可视化。
    计算所选结合口袋残基的质心坐标，并用于对接格点盒的生成。格点盒的尺寸设定为完全包含每个靶标蛋白的预测结合区域。所有靶标的对接格点盒中心坐标和尺寸详见表3。
    注：用于质心计算的完整可执行命令行工作流程及脚本见补充代码文件1。
  2. 对接参数设置与执行
    使用AutoDock Vina 4.2.6进行分子对接计算，穷举性（exhaustiveness）值设为8，每个蛋白-配体复合物输出10种结合构象。选择预测结合亲和力最低的结合构象用于后续分析。使用分子可视化软件对蛋白-配体相互作用进行可视化。
    注：命令结构根据受体文件名和格点盒坐标为每个蛋白进行调整。对接输出文件被拆分为单独的结合模式，并使用命令行工具转换为PDB格式。完整命令见补充代码文件1。

6. 分子动力学（MD）模拟

MD 工作流程在基于云的 Conda/Miniforge 计算环境中执行，该环境配置用于生物分子模拟和轨迹分析。所有生产模拟均使用 GPU 加速的运行资源。完整的可执行环境设置脚本、依赖项安装命令以及模拟工作流程详见补充代码文件 2。

分子对接生成的蛋白质-配体复合物被用作分子动力学模拟的起始结构。选择对应于预测结合亲和力最低构象的对接配体构象进行拓扑结构生成和体系组装。在模拟设置之前，通过去除晶体学溶剂分子和非必需的异源原子来准备蛋白质结构。

使用 ff19SB 蛋白质力场和 GAFF2 配体力场进行拓扑结构生成和体系组装。在周期性边界条件下，采用 TIP3P 显式水模型对复合物进行溶剂化，并以 NaCl 离子中和，最终离子浓度为 0.15 M。

注意：所有分子动力学模拟均在基于云的笔记本环境中执行，该环境配置了 Python 3 运行时、T4 GPU 硬件加速，以及分析时可用的最新运行时版本。

  1. 分子动力学平衡参数与能量最小化
    在生成拓扑结构后，先进行50,000步的能量最小化，再进行平衡。随后在以下条件下对蛋白主链原子施加位置限制，进行5 ns的NPT系综平衡模拟：（1）积分时间步长 = 2 fs；（2）温度 = 298 K；（3）压力 = 1 bar；（4）谐波限制力常数 = 700 Kj·mol−1·nm−2；（5）每10 ps保存一次轨迹帧；（6）每10 ps记录一次日志文件。
    注：完整的可执行平衡脚本和模拟命令见补充代码文件2。
  2. 分子动力学生产参数与NPT生产运行
    在NPT系综条件下进行生产阶段的分子动力学模拟，总分析轨迹时间为10 ns，使用以下参数：（1）积分时间步长 = 2 fs；（2）温度 = 298 K；（3）压力 = 1 bar；（4）每10 ps保存一次轨迹帧；（5）每10 ps记录一次日志文件。
    注：完整的可执行分子动力学模拟脚本见补充代码文件2。
  3. 轨迹拼接与结构比对
    来自多次模拟片段的生产轨迹在周期性边界条件下成像后，拼接为连续轨迹。在结构比对和后续分析前，去除周期性边界伪影、溶剂分子和离子。
    轨迹比对以平衡后的参考结构为基准，利用蛋白Cα主链原子进行，以确保轨迹分析过程中结构取向的一致性。
  4. 蛋白-配体相互作用分析
    采用基于轨迹的相互作用分析方法，分析蛋白-配体相互作用指纹图谱及在分子动力学轨迹中的相互作用持续性。在去除溶剂并完成结构比对后，利用处理后的生产轨迹进行相互作用网络分析。
    注：完整的可执行相互作用分析工作流程见补充代码文件2。
  5. 分子动力学轨迹分析
    轨迹分析基于去除溶剂、完成拼接、周期性边界成像及结构比对后的对齐生产轨迹进行。所有分析均在去除溶剂分子和离子后的10 ns生产轨迹上执行，分析帧间隔为10 ps。除非另有说明，结构分析均在将各复合物对应的平衡起始结构通过蛋白Cα原子进行最小二乘法比对后进行。
    使用蛋白Cα原子计算RMSD、RMSF和回转半径（Rg），以评估模拟过程中结构的稳定性与构象动态性。RMSD以平衡后的参考结构为基准计算蛋白Cα原子的偏差；RMSF在对齐后的生产轨迹上计算蛋白Cα原子的波动；Rg使用蛋白Cα原子计算，以监测整体结构的紧密程度。
    在分析的生产轨迹中，以10 ps为间隔采样轨迹帧，进一步进行线性相互作用能（LIE）分析、分子间距离测量、主成分分析（PCA）和动态交叉相关矩阵（DCCM）分析。相互作用能分析计算橄榄苦苷与各复合物中蛋白原子在整个生产轨迹中的能量。橄榄苦苷与用于对接网格生成的选定结合口袋残基之间的质心距离被计算；而最小距离则定义为每帧中橄榄苦苷与相应蛋白结合口袋残基之间的最短原子间距离。PCA分析在轨迹比对后基于蛋白Cα坐标进行；DCCM分析基于对齐生产轨迹中蛋白Cα原子的波动计算得到。
    注：每一步分子动力学模拟与轨迹分析均在补充代码文件2中以独立的可执行代码模块提供。补充代码文件2包含系统准备、生产模拟、轨迹处理及后续分析所用的脚本与命令。与本投稿论文对应的完整工作流程版本已归档于Zenodo，https://doi.org/10.5281/zenodo.20134270，相应的GitHub发布版本可访问：https://github.com/Elshekh00/molecular-dynamics-protein-ligand/releases/tag/v1.0.0。

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结果

ADMET 特性预测

采用in silico ADMET预测工作流程评估了橄榄苦苷的预测药代动力学和毒性特征。橄榄苦苷的预测ADMET性质，包括AMES毒性、肝毒性、hERG I和II抑制作用，以及大鼠经口急性毒性和慢性毒性，列于表4中。预测结果显示橄榄苦苷无致突变性（AMES阴性）。橄榄苦苷的预测肝毒性风险较低。橄榄苦苷不抑制hERG I通道，但检测到对hERG II通道有轻度抑制作用。大鼠经口急性毒性（LD50）和慢性毒性（LOAEL）分别估计为2.862 mol/kg和4.682 log mg/kg/天。总结于表5中的预测ADME性质表明其理化性质和药代动力学特征可能适用于进一步的计算和实验评估。然而，预测的血脑屏障（BBB）通透性和中枢神经系统（CNS）通透性数值提示其中枢神经系统穿透能力有限，表明可能需要额外的制剂策略或递送优化以实现有效的脑部暴露。

抗阿尔茨海...

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讨论

本项整合的in silico研究主要目的是评估橄榄苦苷对选定的阿尔茨海默病（AD）相关病理蛋白的预测多靶点相互作用潜力。ADMET预测、PASS分析、分子对接和分子动力学（MD）模拟的结果为将橄榄苦苷视为对选定AD相关蛋白具有预测多靶点相互作用潜力的分子提供了计算依据。鉴于AD具有多因素特性，涉及淀粉样蛋白聚集、tau蛋白病变、氧化应激和神经炎症，多靶点治疗策略仍具有研究价值；然而，当前结果应被视为需要实验验证的计算预测30,31。

分子对接结果表明，橄榄苦苷与所有被研究的阿尔茨海默病（AD）相关靶点之间存在预测的结合相互作用，其中与C1q的预测对接亲和力最强（−7.5 kcal/mol），其次为tau蛋白（−7.1 kcal/mol）。相比之下，ApoE4、TREM2和β-淀粉样蛋白的预测亲和力较低。保留tau蛋白的分析仍具有生物学意义，因为tau蛋白病理与AD进展及神经退行性变密切相关；然而，当前的对接结果并未确立橄榄苦苷对tau蛋白聚集或磷酸...

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披露

所有作者均无利益冲突。

致谢

本工作由沙特阿拉伯利雅得公主诺拉·宾特·阿卜杜勒拉赫曼大学研究人员支持项目（PNURSP2026R23）资助。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
AmberTools 24.8AmberMD 开发团队N/A；https://ambermd.org/AmberTools.php用于拓扑结构准备和分子模拟文件处理。通过 conda-forge 安装。
RRID: SCR_018497
AutoDock Tools 1.5.7Scripps 研究所N/A；https://autodocksuite.scripps.edu/adt/用于受体和配体准备以及 PDBQT 文件生成。
RRID: SCR_012746
AutoDock Vina 4.2.6Scripps 研究所N/A；https://vina.scripps.edu/用于分子对接计算的对接引擎。版本应根据实际执行的工作流程环境进行报告。
RRID: SCR_011958
Avogadro 2.0.0Avogadro 化学软件N/A；https://avogadro.cc/用于配体可视化、力场分配和能量最小化。
RRID: SCR_015983
Conda 25.3.1Anaconda, Inc. / conda-forge 社区N/A；https://docs.conda.io/在计算工作流程中使用的包和环境管理器。
RRID: SCR_018317
Discovery Studio Visualizer 2025Dassault SystèmesN/A；https://discover.3ds.com/discovery-studio-visualizer-download用于蛋白质可视化和预处理。
RRID: SCR_008398
DoGSiteScorer / ProteinsPlusZBH 生物信息学中心N/A；https://proteins.plus/用于结合位点预测和口袋可成药性评分。
RRID: 未提供
ff19SB 力场AMBER 力场家族N/A；https://ambermd.org/用于分子动力学系统准备的蛋白质力场。
RRID: 未提供
GAFF2 力场AMBER 力场家族N/A；https://ambermd.org/用于分子动力学系统准备的配体力场。
RRID: 未提供
Google ColabGoogleN/A；https://colab.research.google.com/用于执行工作流程的云端笔记本环境。运行时类型：Python 3；硬件加速器：T4 GPU。
RRID: SCR_018009
Mamba 2.1.1QuantStack / conda-forge 社区N/A；https://mamba.readthedocs.io/用于安装 Conda 包的快速包管理器。
RRID: 未提供
Matplotlib 3.10.0Matplotlib 开发团队N/A；https://matplotlib.org/用于生成分子动力学分析图表。
RRID: SCR_008624
MDAnalysis 2.8.0MDAnalysis 开发团队N/A；https://www.mdanalysis.org/用于轨迹处理和结构分析。
RRID: SCR_025610
MDTraj 1.11.1MDTraj 开发团队N/A；https://www.mdtraj.org/用于分子动力学轨迹处理和分析。
RRID: 未提供
Miniforgeconda-forge 社区N/A；https://github.com/conda-forge/miniforge基于 Conda 的环境分发工具，用于安装科学依赖项。
RRID: 未提供
NumPy 2.0.2NumPy 开发团队N/A；https://numpy.org/在计算工作流程中使用的数值计算依赖项。
RRID: SCR_008633
Open Babel 3.1.0Open Babel 项目N/A；https://openbabel.org/用于分子文件格式转换。
RRID: SCR_014920
OpenMM 8.5.1OpenMM 开发团队N/A；https://openmm.org/用于系统设置、平衡和生产模拟的分子动力学模拟引擎。
RRID: SCR_000436
pandas 2.3.3pandas 开发团队N/A；https://pandas.pydata.org/用于表格数据处理和分析结果输出。
RRID: SCR_018214
ParmEd 4.3.1ParmEd 开发团队N/A；https://parmed.github.io/ParmEd/html/index.html用于拓扑和参数文件处理。
RRID: 未提供
PASS-Way2Drug 服务器Way2DrugN/A；https://www.way2drug.com/passonline/用于预测生物活性谱型分析。
RRID: SCR_001971
PDBFixer 1.12OpenMM 开发团队N/A；https://github.com/openmm/pdbfixer在需要时用于蛋白质结构修复和准备。通过 conda-forge 安装。
RRID: 未提供
pkCSM 服务器墨尔本大学N/A；https://biosig.lab.uq.edu.au/pkcsm/用于预测 ADMET 谱型分析。
RRID: 未提供
ProLIF ProLIF 开发团队N/A；https://prolif.readthedocs.io/用于蛋白质-配体相互作用指纹分析。运行时导入报告的版本为 0+unknown。
RRID: 未提供
PubChem 数据库美国国家生物技术信息中心 / 国立卫生研究院N/A；https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/用于配体结构检索。
RRID: SCR_004284
py3Dmol 2.5.4py3Dmol 开发团队N/A；https://3dmol.csb.pitt.edu/用于笔记本工作流程中的分子可视化。
RRID: 未提供
PyMOL 3.1.6.1Schrödinger, LLCN/A；https://pymol.org/用于分子可视化和结合口袋坐标的检查。
RRID: SCR_000305
Python 3.12.13Python 软件基金会N/A；https://www.python.org/用于执行计算工作流程的编程语言。
RRID: SCR_008394
pytraj 2.0.6AmberMD / pytraj 开发团队N/A；https://amber-md.github.io/pytraj/latest/index.html用于轨迹处理和分析。
RRID: 未提供
RCSB 蛋白质数据库结构生物信息学研究协作组织N/A；https://www.rcsb.org/用于蛋白质结构检索。
RRID: SCR_012820
RDKit 2025.03.1RDKit 开发团队N/A；https://www.rdkit.org/用于配体结构的化学信息学处理。
RRID: SCR_014274
SciPy 1.17.1SciPy 开发团队N/A；https://scipy.org/用于轨迹分析中的统计分析、聚类、插值和距离矩阵处理。
RRID: SCR_008058
seaborn 0.13.2seaborn 开发团队N/A；https://seaborn.pydata.org/用于分析结果的绘图和可视化。
RRID: SCR_018132
SWISS-MODEL瑞士生物信息学研究所N/A；https://swissmodel.expasy.org/在需要时用于结构建模或重建。
RRID: SCR_018123
TIP3P 水模型原始 TIP3P 水模型 / AMBER 兼容实现N/A；https://ambermd.org/用于分子动力学溶剂化的水模型。
RRID: 未提供

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