Proline‐poor hydrophobic domains modulate the assembly and material properties of polymeric elastin
Notice bibliographique
Résumé
Elastin is a self-assembling extracellular matrix protein that provides elasticity to tissues. For entropic elastomers such as elastin, conformational disorder of the monomer building block, even in the polymeric form, is essential for elastomeric recoil. The highly hydrophobic monomer employs a range of strategies for maintaining disorder and flexibility within hydrophobic domains, particularly involving a minimum compositional threshold of proline and glycine residues. However, the native sequence of hydrophobic elastin domain 30 is uncharacteristically proline-poor and, as an isolated polypeptide, is susceptible to formation of amyloid-like structures comprised of stacked β-sheet. Here we investigated the biophysical and mechanical properties of multiple sets of elastin-like polypeptides designed with different numbers of proline-poor domain 30 from human or rat tropoelastins. We compared the contributions of these proline-poor hydrophobic sequences to self-assembly through characterization of phase separation, and to the tensile properties of cross-linked, polymeric materials. We demonstrate that length of hydrophobic domains and propensity to form β-structure, both affecting polypeptide chain flexibility and cross-link density, play key roles in modulating elastin mechanical properties. This study advances the understanding of elastin sequence-structure-function relationships, and provides new insights that will directly support rational approaches to the design of biomaterials with defined suites of mechanical properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».