Characterization of Fluorescein Arsenical Hairpin (FlAsH) as a Probe for Single-Molecule Fluorescence Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, new labelling strategies have been developed that involve the genetic insertion of small amino-acid sequences for specific attachment of small organic fluorophores. Here, we focus on the tetracysteine FCM motif (FLNCCPGCCMEP), which binds to fluorescein arsenical hairpin (FlAsH), and the ybbR motif (TVLDSLEFIASKLA) which binds fluorophores conjugated to Coenzyme A (CoA) via a phosphoryl transfer reaction. We designed a peptide containing both motifs for orthogonal labelling with FlAsH and Alexa647 (AF647). Molecular dynamics simulations showed that both motifs remain solvent-accessible for labelling reactions. Fluorescence spectra, correlation spectroscopy and anisotropy decay were used to characterize labelling and to obtain photophysical parameters of free and peptide-bound FlAsH. The data demonstrates that FlAsH is a viable probe for single-molecule studies. Single-molecule imaging confirmed dual labeling of the peptide with FlAsH and AF647. Multiparameter single-molecule Förster Resonance Energy Transfer (smFRET) measurements were performed on freely diffusing peptides in solution. The smFRET histogram showed different peaks corresponding to different backbone and dye orientations, in agreement with the molecular dynamics simulations. The tandem of fluorophores and the labelling strategy described here are a promising alternative to bulky fusion fluorescent proteins for smFRET and single-molecule tracking studies of membrane 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».