Single-Molecule Force-Clamp Spectroscopy: Dwell Time Analysis and Practical Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Single-molecule force-clamp spectroscopy has become a powerful tool for studying protein folding/unfolding, bond rupture, and enzymatic reactions. Different methods have been developed to analyze force-clamp spectroscopy data on polyproteins to obtain kinetic parameters characterizing the mechanical unfolding of proteins, which are often modeled as a two-state process (a Poisson process). However, because of the finite number of domains in polyproteins, the statistical analysis of the force-clamp spectroscopy data is different from that of a classical Poisson process, and the equivalency of different analysis methods remains to be proven. In this article, we show that these methods are equivalent and lead to accurate measurements of the unfolding rate constant. We also demonstrate that distinct from the constant-pulling-velocity experiments, in which the unfolding rate extracted from the data is dependent on the number of protein domains in the polyproteins (the N effect), force-clamp experiments do not show any N effect. Using a simulated data set, we also highlighted important practical considerations that one needs to take into account when using the single-molecule force-clamp spectroscopy technique to characterize the unfolding energy landscape of 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) | 0,002 | 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 ».