Quantifying Molecular Forces with Serially Connected Force Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To understand the mechanical forces involved in cell adhesion, molecular force sensors have been developed to study tension through adhesion proteins. Recently, a class of molecular force sensors called tension gauge tether (TGT) have been developed that rely on irreversible force-dependent dissociation of DNA duplex to study cell adhesion forces. While the TGT offer high signal-to-noise ratio and is ideal for studying fast / single molecular adhesion processes, quantitative interpretation of experimental results has been challenging. Here we used computational approach to investigate how TGT fluorescence readout can be quantitatively interpreted. In particular we studied force sensors made of a single TGT, multiplexed single TGTs, and two TGTs connected in series. Our results showed that fluorescence readout using a single TGT can result from drastically different combinations of force history and adhesion event density that span orders of magnitude. In addition, the apparent behaviour of the TGT is influenced by the tethered receptor-ligand, making it necessary to calibrate the TGT with every new receptor-ligand. To solve this problem, we proposed a system of two serially connected TGTs. Our result shows that not only is the ratiometric readout of serial TGT independent of the choice of receptor-ligand, it is able to reconstruct force history with sub-pN force resolution. This is also not possible by simply multiplexing different types of TGTs together. Lastly, we systematically investigated how sequence composition of the two serially connected TGTs can be tuned to achieve different dynamic range. This computational study demonstrated how serially connected irreversible molecular dissociation processes can accurately quantify molecular force, and laid the foundation for subsequent experimental studies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».