Proline Periodicity Modulates the Self-assembly Properties of Elastin-like Polypeptides
Notice bibliographique
Résumé
Elastin is a self-assembling protein of the extracellular matrix that provides tissues with elastic extensibility and recoil. The monomeric precursor, tropoelastin, is highly hydrophobic yet remains substantially disordered and flexible in solution, due in large part to a high combined threshold of proline and glycine residues within hydrophobic sequences. In fact, proline-poor elastin-like sequences are known to form amyloid-like fibrils, rich in β-structure, from solution. On this basis, it is clear that hydrophobic elastin sequences are in general optimized to avoid an amyloid fate. However, a small number of hydrophobic domains near the C terminus of tropoelastin are substantially depleted of proline residues. Here we investigated the specific contribution of proline number and spacing to the structure and self-assembly propensities of elastin-like polypeptides. Increasing the spacing between proline residues significantly decreased the ability of polypeptides to reversibly self-associate. Real-time imaging of the assembly process revealed the presence of smaller colloidal droplets that displayed enhanced propensity to cluster into dense networks. Structural characterization showed that these aggregates were enriched in β-structure but unable to bind thioflavin-T. These data strongly support a model where proline-poor regions of the elastin monomer provide a unique contribution to assembly and suggest a role for localized β-sheet in mediating self-assembly interactions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».