Conformational Changes Spanning Angstroms to Nanometers via a Combined Protein-Induced Fluorescence Enhancement–Förster Resonance Energy Transfer Method
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».