Environmentally controlled curvature of single collagen proteins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The predominant structural protein in vertebrates is collagen, which plays a key role in extracellular matrix and connective tissue mechanics. Despite its prevalence and physical importance in biology, the mechanical properties of molecular collagen are far from established. The flexibility of its triple helix is unresolved, with descriptions from different experimental techniques ranging from flexible to semirigid. Furthermore, it is unknown how collagen type (homo-vs. heterotrimeric) and source (tissue-derived vs. recombinant) influence flexibility. Using SmarTrace, a chain tracing algorithm we devised, we performed statistical analysis of collagen conformations collected with atomic force microscopy (AFM) to determine the protein’s mechanical properties. Our results show that types I, II and III collagens – the key fibrillar varieties – exhibit molecular flexibilities that are very similar. However, collagen conformations are strongly modulated by salt, transitioning from compact to extended as KCl concentration increases, in both neutral and acidic pH. While analysis with a standard worm-like chain model suggests that the persistence length of collagen can attain almost any value within the literature range, closer inspection reveals that this modulation of collagen’s conformational behaviour is not due to changes in flexibility, but rather arises from the induction of curvature (either intrinsic or induced by interactions with the mica surface). By modifying standard polymer theory to include innate curvature, we show that collagen behaves as an equilibrated curved worm-like chain (cWLC) in two dimensions. Analysis within the cWLC model shows that collagen’s curvature depends strongly on pH and salt, while its persistence length does not. Thus, we find that triple-helical collagen is well described as semiflexible, irrespective of source, type, pH and salt environment. These results demonstrate that collagen is more flexible than its conventional description as a rigid rod, which may have implications for its cellular processing and secretion.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».