Dissecting the mechanism of Ca<sup>2+</sup>‐triggered membrane fusion: Probing protein function using thiol reactivity
Notice bibliographique
Résumé
1. Ca(2+)-triggered membrane fusion involves the coordinated actions of both lipids and proteins, but the specific mechanisms remain poorly understood. The urchin cortical vesicle model is a stage-specific native preparation fully enabling the directly coupled functional-molecular analyses necessary to identify critical components of fast triggered membrane fusion. 2. Recent work on lipidic components has established a direct role for cholesterol in the fusion mechanism via local contribution of negative curvature to readily enable the formation of transient lipidic fusion intermediates. In addition, cholesterol- and sphingomyelin-enriched domains regulate the efficiency of fusion by focally organizing other components to ensure an optimized response to the triggering Ca(2+) transient. 3. There is less known about the identity of proteins involved in the Ca(2+)-triggering steps of membrane fusion. Thiol reagents can be used as unbiased tools to probe protein functions. Comparisons of several thiol-reactive reagents have identified different effects on Ca(2+) sensitivity and the extent of fusion, suggesting that there are at least two distinct thiol sites that participate in the fusion mechanism: one that regulates the efficiency of Ca(2+) sensing/triggering and one that may function during the membrane merger event itself. 4. To identify the proteins that regulate Ca(2+) sensitivity, the fluorescent thiol reagent Lucifer yellow iodoacetamide was used to potentiate fusion and simultaneously tag the proteins involved. Ongoing work involves the isolation of cholesterol-enriched membrane fractions to reduce the complexity of the labelled proteome, narrowing the number of candidate proteins.
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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 ».