Is Buffer a Good Proxy for a Crowded Cell-Like Environment? A Comparative NMR Study of Calmodulin Side-Chain Dynamics in Buffer and E. coli Lysate
Notice bibliographique
Résumé
Biophysical studies of protein structure and dynamics are typically performed in a highly controlled manner involving only the protein(s) of interest. Comparatively fewer such studies have been carried out in the context of a cellular environment that typically involves many biomolecules, ions and metabolites. Recently, solution NMR spectroscopy, focusing primarily on backbone amide groups as reporters, has emerged as a powerful technique for investigating protein structure and dynamics in vivo and in crowded "cell-like" environments. Here we extend these studies through a comparative analysis of Ile, Leu, Val and Met methyl side-chain motions in apo, Ca(2+)-bound and Ca(2+), peptide-bound calmodulin dissolved in aqueous buffer or in E. coli lysate. Deuterium spin relaxation experiments, sensitive to pico- to nano-second time-scale processes and Carr-Purcell-Meiboom-Gill relaxation dispersion experiments, reporting on millisecond dynamics, have been recorded. Both similarities and differences in motional properties are noted for calmodulin dissolved in buffer or in lysate. These results emphasize that while significant insights can be obtained through detailed "test-tube" studies, experiments performed under conditions that are "cell-like" are critical for obtaining a comprehensive understanding of protein motion in vivo and therefore for elucidating the relation between motion and function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».