Protein interaction quantified <i>in vivo</i> by spectrally resolved fluorescence resonance energy transfer
Notice bibliographique
Résumé
We describe a fluorescence resonance energy transfer (FRET)-based method for finding in living cells the fraction of a protein population (alpha(T)) forming complexes, and the average number (n) of those protein molecules in each complex. The method relies both on sensitized acceptor emission and on donor de-quenching (by photobleaching of the acceptor molecules), coupled with full spectral analysis of the differential fluorescence signature, in order to quantify the donor/acceptor energy transfer. The approach and sensitivity limits are well suited for in vivo microscopic investigations. This is demonstrated using a scanning laser confocal microscope to study complex formation of the sterile 2 alpha-factor receptor protein (Ste2p), labelled with green, cyan, and yellow fluorescent proteins (GFP, CFP, and YFP respectively), in budding yeast Saccharomyces cerevisiae. A theoretical model is presented that relates the efficiency of energy transfer in protein populations (the apparent FRET efficiency, E(app)) to the energy transferred in a single donor/acceptor pair (E, the true FRET efficiency). We determined E by using a new method that relies on E(app) measurements for two donor/acceptor pairs, Ste2p-CFP/Ste2p-YFP and Ste2p-GFP/Ste2p-YFP. From E(app) and E we determined alpha(T) approximately 1 and n approximately 2 for Ste2 proteins. Since the Ste2p complexes are formed in the absence of the ligand in our experiments, we conclude that the alpha-factor pheromone is not necessary for dimerization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».