Single molecule force spectroscopy reveals engineered metal chelation is a general approach to enhance mechanical stability of proteins
Notice bibliographique
Résumé
Significant mechanical stability is an essential feature shared by many elastomeric proteins, which function as molecular springs in a wide variety of biological machinery and biomaterials of superb mechanical properties. Despite the progress in understanding molecular determinants of mechanical stability, it remains challenging to rationally enhance the mechanical stability of proteins. Using single molecule force spectroscopy and protein engineering techniques, we demonstrate that engineered bi-histidine metal chelation can enhance the mechanical stability of proteins significantly and reversibly. Based on simple thermodynamic cycle analysis, we engineered a bi-histidine metal chelation site into various locations of the small protein, GB1, to achieve preferential stabilization of the native state over the mechanical unfolding transition state of GB1 through the binding of metal ions. Our results demonstrate that the metal chelation can enhance the mechanical stability of GB1 by as much as 100 pN. Since bi-histidine metal chelation sites can be easily implemented, engineered metal chelation provides a general methodology to enhance the mechanical stability of a wide variety of proteins. This general approach in protein mechanics will enable the rational tuning of the mechanical stability of proteins. It will not only open new avenues toward engineering proteins of tailored nanomechanical properties, but also provide new approaches to systematically map the mechanical unfolding pathway of proteins.
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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 ».