Quantifying oligomer populations in real time during protein aggregation using single-molecule mass photometry
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Protein aggregation is a hallmark of many neurodegenerative diseases. The early stages of the aggregation cascade are crucial because small oligomers are thought to be key neurotoxic species, but they are difficult to study because they feature heterogeneous mixtures of transient states. We show how the populations of different oligomers can be tracked as they evolve over time during aggregation by using single-molecule mass photometry to measure individually the masses of the oligomers present in solution. Applying the approach to tau protein, whose aggregates are linked to diseases including Alzheimer’s and frontotemporal dementia, we found that tau existed in an equilibrium between monomers, dimers, and trimers before aggregation was triggered. Once aggregation commenced, the monomer population dropped continuously, paired first with a rise in the population of the smallest oligomers and then a steep drop as the protein was incorporated into larger oligomers and fibrils. Fitting these populations to kinetic models allowed different models of aggregation to be tested, identifying the most likely mechanism and quantifying the microscopic rates for each step in the mechanism. This work demonstrates a powerful new approach for characterizing previously inaccessible regimes in protein aggregation and building quantitative mechanistic models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».