The Microstructure, Proteomics and Crystallization of the Limpet Teeth
Notice bibliographique
Résumé
Limpets are marine mollusks that use mineralized teeth, one of the hardest and strongest biomaterials, to feed on algae on intertidal rocks. However, most of studies only focus on the ultrastructure and chemical composition of the teeth while the molecular information is largely unknown, limiting our understanding of this unique and fundamental biomineralization process. The study investigates the microstructure, proteomics, and crystallization in the teeth of limpet Cellana toreuma. It is found that the limpets formed alternatively tricuspid teeth and unicuspid teeth. Small nanoneedles are densely packed at the tips or leading regions of the cusps. In contrast, big nanoneedles resembling chemically synthesized goethite are loosely packed in the trailing regions of the cusps. Proteins extracted from the whole radula, such as ferritin, peroxiredoxin, arginine kinase, GTPase-Rabs, and clathrin, are identified by proteomics. A goethite-binding experiment coupled with proteomics and RNA-seq highlights six chitin-binding proteins (CtCBPs). Furthermore, the extracted proteins from the cusps of radula or the framework chitin induce packing of crystals and possibly affect crystal polymorphs in vitro. This study provides insight into the unique biomineralization process in the limpet teeth at the molecular levels, which may guide biomimetic strategies aimed at designing hard materials at room temperature.
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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 | 0,001 |
| 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 ».