Modulating co-translational protein folding by rational design and ribosome engineering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Co-translational folding is a fundamental process for the efficient biosynthesis of nascent polypeptides that emerge through the ribosome exit tunnel. To understand how this process is modulated by the shape and surface of the narrow tunnel, we have rationally engineered three exit tunnel protein loops (uL22, uL23 and uL24) of the 70S ribosome by CRISPR/Cas9 gene editing, and studied the co-translational folding of an immunoglobulin-like filamin domain (FLN5). Our thermodynamics measurements employing 19F/15N/methyl-TROSY NMR spectroscopy together with cryo-EM and molecular dynamics simulations reveal how the variations in the lengths of the loops present across species exert their distinct effects on the free energy of FLN5 folding. A concerted interplay of the uL23 and uL24 loops is sufficient to alter co-translational folding energetics, which we highlight by the opposite folding outcomes resulting from their extensions. These subtle modulations occur through a combination of the steric effects relating to the shape of the tunnel, the dynamic interactions between the ribosome surface and the unfolded nascent chain, and its altered exit pathway within the vestibule. These results illustrate the role of the exit tunnel structure in co-translational folding, and provide principles for how to remodel it to elicit a desired folding outcome.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».