The atmospheric ice nucleation behavior of biological macromolecules: how top-down and bottom-up approaches help disentangle the role of proteins
Notice bibliographique
Résumé
Certain biological macromolecules can play a unique role in heterogeneous ice nucleation, triggering freezing of atmospheric cloud droplets at high sub-zero temperatures (Pummer et al., 2012). Some ice nucleating proteins (INPs) of procaryotic organisms (e.g. Pseudomonas syringae) have been identified as highly efficient ice nuclei, but the isolation and identification of INPs from eucaryotic cells (e.g. pollen or fungal spores) remains challenging due to the increasing complexity of the samples’ matrices (Burkart et al., 2021, Seifried et al., 2020). To analyze INPs from birch pollen extracts, we applied a top-down workflow, including ice-shell purification, size exclusion chromatography and gel electrophoresis as separation techniques followed by fluorescence spectroscopy, infrared spectroscopy and mass spectrometry for characterization and the Vienna Optical Droplet Crystallization Analyzer (VODCA) for determining the ice nucleation activity (Felgitsch et al., 2018). We found several proteins as possible contributors to the freezing activity of birch pollen at around -16°C. However, the exact sequence of the INP and the molecular mechanism behind the ice nucleation remains elusive. To address this knowledge gap, we are currently focusing on a broader bottom-up approach which illuminates the ice nucleation mechanism of proteins in general. Specific peptides can be synthesized in-vitro and the ice nucleation activity of pure synthetic substances will be analyzed by using the drop Freezing Ice Nuclei Counter (FINC) (Miller et al., 2021). Exchanging or modifying single amino acids will allow to determine the mechanisms behind the nucleation and to draw a picture of sequences that indicate possible INPs in various organisms. Such a method can provide a basis for the investigations of INPs across the borders of genera and species and can help building fundamental understanding behind biologically induced ice nucleation at high sub-zero temperatures in the atmosphere. References Burkart, J., Gratzl, J., Seifried, T. M., Bieber, P., and Grothe, H.: Isolation of subpollen particles (SPPs) of birch: SPPs are potential carriers of ice nucleating macromolecules, Biogeosciences, 18, 5751–5765, https://doi.org/10.5194/bg-18-5751-2021, 2021. Felgitsch, L., Baloh, P., Burkart, J., Mayr, M., Momken, M. E., Seifried, T. M., Winkler, P., Schmale III, D. G., and Grothe, H.: Birch leaves and branches as a source of ice-nucleating macromolecules, Atmos. Chem. Phys., 18, 16063–16079, https://doi.org/10.5194/acp-18-16063-2018, 2018 Miller, A. J., Brennan, K. P., Mignani, C., Wieder, J., David, R. O., and Borduas-Dedekind, N.: Development of the drop Freezing Ice Nuclei Counter (FINC), intercomparison of droplet freezing techniques, and use of soluble lignin as an atmospheric ice nucleation standard, Atmos. Meas. Tech., 14, 3131–3151, https://doi.org/10.5194/amt-14-3131-2021, 2021. Pummer, B. G., Bauer, H., Bernardi, J., Bleicher, S., and Grothe, H.: Suspendable macromolecules are responsible for ice nucleation activity of birch and conifer pollen, Atmos. Chem. Phys., 12, 2541–2550, https://doi.org/10.5194/acp-12-2541-2012, 2012. Seifried, T. M., Bieber, P., Felgitsch, L., Vlasich, J., Reyzek, F., Schmale III, D. G., and Grothe, H.: Surfaces of silver birch (Betula pendula) are sources of biological ice nuclei: in vivo and in situ investigations, Biogeosciences, 17, 5655–5667, https://doi.org/10.5194/bg-17-5655-2020, 2020.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».