Estimating the bending modulus of a FtsZ bacterial-division protein filament
Notice bibliographique
Résumé
FtsZ, a cytoskeletal protein homologous to tubulin, is the principle constituent of the division ring in bacterial cells. It is known to have force-generating capacity in vitro and has been conjectured to be the source of the constriction force in vivo. Several models have been proposed to explain the generation of force by the Z ring. Here we re-examine data from in vitro experiments in which Z rings formed and constricted inside tubular liposomes, and we carry out image analysis on previously published data with which to better estimate important model parameters that have proven difficult to measure by direct means. We introduce a membrane-energy-based model for the dynamics of multiple Z rings moving and colliding inside a tubular liposome and a fluid model for the drag of a Z ring as it moves through the tube. Using this model, we estimate an effective membrane bending modulus of 500-700 pN nm. If we assume that FtsZ force generation is driven by hydrolysis into a highly curved conformation, we estimate the FtsZ filament bending modulus to be 310-390 pN nm(2). If we assume instead that force is generated by the non-hydrolysis-dependent intermediate curvature conformation, we find that B(f)>1400 pN nm(2). The former value sits at the lower end of the range of previously estimated values and, if correct, may raise challenges for models that rely on filament bending to generate force.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».