A simple vapor-diffusion method enables protein crystallization inside the HARE serial crystallography chip
Notice bibliographique
Résumé
Fixed-target serial crystallography has become an important method for the study of protein structure and dynamics at synchrotrons and X-ray free-electron lasers. However, sample homogeneity, consumption and the physical stress on samples remain major challenges for these high-throughput experiments, which depend on high-quality protein microcrystals. The batch crystallization procedures that are typically applied require time- and sample-intensive screening and optimization. Here, a simple protein crystallization method inside the features of the HARE serial crystallography chips is reported that circumvents batch crystallization and allows the direct transfer of canonical vapor-diffusion conditions to in-chip crystallization. Based on conventional hanging-drop vapor-diffusion experiments, the crystallization solution is distributed into the wells of the HARE chip and equilibrated against a reservoir with mother liquor. Using this simple method, high-quality microcrystals were generated with sufficient density for the structure determination of four different proteins. A new protein variant was crystallized using the protein concentrations encountered during canonical crystallization experiments, enabling structure determination from ∼55 µg of protein. Additionally, structure determination from intracellular crystals grown in insect cells cultured directly in the features of the HARE chips is demonstrated. In cellulo crystallization represents a comparatively unexplored space in crystallization, especially for proteins that are resistant to crystallization using conventional techniques, and eliminates any need for laborious protein purification. This in-chip technique avoids harvesting the sensitive crystals or any further physical handling of the crystal-containing cells. These proof-of-principle experiments indicate the potential of this method to become a simple alternative to batch crystallization approaches and also as a convenient extension to canonical crystallization screens.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».