Protein translocation without specific quality control in a computational model of the Tat system
Notice bibliographique
Résumé
The twin-arginine translocation (Tat) system transports folded proteins of various sizes across both bacterial and plant thylakoid membranes. The membrane-associated TatA protein is an essential component of the Tat translocon, and a broad distribution of different sized TatA-clusters is observed in bacterial membranes. We assume that the size dynamics of TatA clusters are affected by substrate binding, unbinding, and translocation to associated TatBC clusters, where clusters with bound translocation substrates favour growth and those without associated substrates favour shrinkage. With a stochastic model of substrate binding and cluster dynamics, we numerically determine the TatA cluster size distribution. We include a proportion of targeted but non-translocatable (NT) substrates, with the simplifying hypothesis that the substrate translocatability does not directly affect cluster dynamical rate constants or substrate binding or unbinding rates. This amounts to a translocation model without specific quality control. Nevertheless, NT substrates will remain associated with TatA clusters until unbound and so will affect cluster sizes and translocation rates. We find that the number of larger TatA clusters depends on the NT fraction f. The translocation rate can be optimized by tuning the rate of spontaneous substrate unbinding, [Formula: see text]. We present an analytically solvable three-state model of substrate translocation without cluster size dynamics that follows our computed translocation rates, and that is consistent with in vitro Tat-translocation data in the presence of NT substrates.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».