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Enregistrement W2954453835 · doi:10.1002/chem.201902210

Temperature, Hydrostatic Pressure, and Osmolyte Effects on Liquid–Liquid Phase Separation in Protein Condensates: Physical Chemistry and Biological Implications

2019· review· en· W2954453835 sur OpenAlexaff
Hasan Cinar, Zamira Fetahaj, Süleyman Cinar, Robert M. Vernon, Hue Sun Chan, Roland Winter

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésOsmolyteHydrostatic pressureChemistryChemical physicsGlobular proteinBiophysicsPhase (matter)Mesoscopic physicsBiomoleculeNanotechnologyCrystallographyThermodynamicsBiochemistryMaterials sciencePhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid-liquid phase separation (LLPS) of proteins and other biomolecules play a critical role in the organization of extracellular materials and membrane-less compartmentalization of intra-organismal spaces through the formation of condensates. Structural properties of such mesoscopic droplet-like states were studied by spectroscopy, microscopy, and other biophysical techniques. The temperature dependence of biomolecular LLPS has been studied extensively, indicating that phase-separated condensed states of proteins can be stabilized or destabilized by increasing temperature. In contrast, the physical and biological significance of hydrostatic pressure on LLPS is less appreciated. Summarized here are recent investigations of protein LLPS under pressures up to the kbar-regime. Strikingly, for the cases studied thus far, LLPSs of both globular proteins and intrinsically disordered proteins/regions are typically more sensitive to pressure than the folding of proteins, suggesting that organisms inhabiting the deep sea and sub-seafloor sediments, under pressures up to 1 kbar and beyond, have to mitigate this pressure-sensitivity to avoid unwanted destabilization of their functional biomolecular condensates. Interestingly, we found that trimethylamine-N-oxide (TMAO), an osmolyte upregulated in deep-sea fish, can significantly stabilize protein droplets under pressure, pointing to another adaptive advantage for increased TMAO concentrations in deep-sea organisms besides the osmolyte's stabilizing effect against protein unfolding. As life on Earth might have originated in the deep sea, pressure-dependent LLPS is pertinent to questions regarding prebiotic proto-cells. Herein, we offer a conceptual framework for rationalizing the recent experimental findings and present an outline of the basic thermodynamics of temperature-, pressure-, and osmolyte-dependent LLPS as well as a molecular-level statistical mechanics picture in terms of solvent-mediated interactions and void volumes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations187
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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