Single-File Translocation Dynamics of SDS-Denatured, Whole Proteins through Sub-5 nm Solid-State Nanopores
Notice bibliographique
Résumé
The ability to routinely identify and quantify the complete proteome from single cells will greatly advance medicine and basic biology research. To meet this challenge of single-cell proteomics, single-molecule technologies are being developed and improved. Most approaches, to date, rely on the analysis of polypeptides, resulting from digested proteins, either in solution or immobilized on a surface. Nanopore biosensing is an emerging single-molecule technique that circumvents surface immobilization and is optimally suited for the analysis of long biopolymers, as has already been shown for DNA sequencing. However, proteins, unlike DNA molecules, are not uniformly charged and harbor complex tertiary structures. Consequently, the ability of nanopores to analyze unfolded full-length proteins has remained elusive. Here, we evaluate the use of heat denaturation and the anionic surfactant sodium dodecyl sulfate (SDS) to facilitate electrokinetic nanopore sensing of unfolded proteins. Specifically, we characterize the voltage dependence translocation dynamics of a wide molecular weight range of proteins (from 14 to 130 kDa) through sub-5 nm solid-state nanopores, using a SDS concentration below the critical micelle concentration. Our results suggest that proteins' translocation dynamics are significantly slower than expected, presumably due to the smaller nanopore diameters used in our study and the role of the electroosmotic force opposing the translocation direction. This allows us to distinguish among the proteins of different molecular weights based on their dwell time and electrical charge deficit. Given the simplicity of the protein denaturation assay and circumvention of the tailor-made necessities for sensing protein of different folded sizes, shapes, and charges, this approach can facilitate the development of a whole proteome identification technique.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».