Biomolecular condensates undergo a generic shear-mediated liquid-to-solid transition
Notice bibliographique
Résumé
A wide range of systems containing proteins have been shown to undergo liquid-liquid phase separation (LLPS) forming membraneless compartments, such as processing bodies 1 , germ granules 2 , stress granules 3 and Cajal bodies 4 . The condensates resulting from this phase transition control essential cell functions, including mRNA regulation, cytoplasm structuring, cell signalling and embryogenesis 1–4 . RNA-binding Fused in Sarcoma (FUS) protein is one of the most studied systems in this context, due to its important role in neurodegenerative diseases 5–7 . It has recently been discovered that FUS condensates can undergo an irreversible phase transition which results in fibrous aggregate formation 6 . Gelation of protein condensates is generally associated with pathology. One case where liquid-to-solid transition (LST) of liquid-liquid phase separated proteins is functional, however, is that of silk spinning 8,9 , which is largely driven by shear, but it is not known what factors control the pathological gelation of functional condensates. Here we show that four proteins and one peptide system not related to silk, and with no function associated with fibre formation, have a strong propensity to undergo LST when exposed to even low levels of mechanical shear comparable to those found inside a living cell, once present in their liquid-liquid phase separated forms. Using microfluidics to control the application of mechanical shear, we generated fibres from single protein condensates and characterized their structures and material properties as a function of shear stress. Our results inform on the molecular grammar underlying protein LST and highlight generic backbone-backbone hydrogen bonding constraints as a determining factor in governing this transition. Taken together, these observations suggest that the shear plays an important role in the irreversible phase transition of liquid-liquid phase separated droplets, shed light on the role of physical factors in driving this transition in protein aggregation related diseases, and open a new route towards artificial shear responsive biomaterials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».