Protein interaction quantified <i>in vivo</i> by spectrally resolved fluorescence resonance energy transfer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 découle