Single-molecule chemical denaturation of riboswitches
Notice bibliographique
Résumé
To date, single-molecule RNA science has been developed almost exclusively around the effect of metal ions as folding promoters and stabilizers of the RNA structure. Here, we introduce a novel strategy that combines single-molecule Förster resonance energy transfer (FRET) and chemical denaturation to observe and manipulate RNA dynamics. We demonstrate that the competing interplay between metal ions and denaturant agents provides a platform to extract information that otherwise will remain hidden with current methods. Using the adenine-sensing riboswitch aptamer as a model, we provide strong evidence for a rate-limiting folding step of the aptamer domain being modulated through ligand binding, a feature that is important for regulation of the controlled gene. In the absence of ligand, the rate-determining step is dominated by the formation of long-range key tertiary contacts between peripheral stem-loop elements. In contrast, when the adenine ligand interacts with partially folded messenger RNAs, the aptamer requires specifically bound Mg(2+) ions, as those observed in the crystal structure, to progress further towards the native form. Moreover, despite that the ligand-free and ligand-bound states are indistinguishable by FRET, their different stability against urea-induced denaturation allowed us to discriminate them, even when they coexist within a single FRET trajectory; a feature not accessible by existing methods.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».