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Enregistrement W2587607218 · doi:10.1021/acs.jpcb.6b11495

Conformational Changes Spanning Angstroms to Nanometers via a Combined Protein-Induced Fluorescence Enhancement–Förster Resonance Energy Transfer Method

2017· article· en· W2587607218 sur OpenAlexafffund
Yasser Gidi, Matthias Götte, Gonzalo Cosa

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésAngstromFörster resonance energy transferNanometreFluorescenceEnergy transferMaterials scienceChemical physicsChemistryPhysicsOpticsCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Förster resonance energy transfer (FRET)-based single-molecule techniques have revolutionized our understanding of conformational dynamics in biomolecular systems. Recently, a new single-molecule technique based on protein-induced fluorescence enhancement (PIFE) has aided studies in which minimal (<3 nm) displacements occur. Concerns have been raised regarding whether donor fluorophore intensity (and correspondingly fluorescence quantum yield Φ f ) fluctuations, intrinsic to PIFE methods, may adversely affect FRET studies when retrieving the donor–acceptor dye distance. Here, we initially show through revisions of Förster’s original equation that distances may be calculated in FRET experiments regardless of protein-induced intensity (and Φ f ) fluctuations occurring in the donor fluorophore. We additionally demonstrate by an analysis of the recorded emission intensity and competing decay pathways that PIFE and FRET methods may be conveniently combined, providing parallel complementary information in a single experiment. Single-molecule studies conducted with Cy3- and ATTO647N-labeled RNA structures and the HCV-NS5B polymerase protein undergoing binding dynamics along the RNA backbone provide a case study to validate the results. The analysis behind the proposed method enables for PIFE and FRET changes to be disentangled when both FRET and PIFE fluctuate over time following protein arrival and, for example, sliding. A new method, intensity-FRET, is thus proposed to monitor conformational changes spanning from angstroms to nanometers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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