Tie-Line Analysis Reveals Interactions Driving Heteromolecular Condensate Formation
Notice bibliographique
Résumé
Phase separation of biomolecules gives rise to membraneless organelles that contribute to the spatiotemporal organization of the cell. In most cases, such biomolecular condensates contain multiple components, but the manner in which interactions between components control the stability of condensates have remained challenging to elucidate. Here, we develop an approach to determine tie-line gradients in ternary biomolecular phase-separation systems based on measurements of the dilute phase concentration of only one component. We show that the sign of the tie-line gradient is related to the cross-interaction energy between the polymers in the system and discriminates between associative and segregative phase separation. Using this approach, we study the interaction between protein fused in sarcoma (FUS) and polyethylene glycol (PEG) polymer chains and measure positive tie-line gradients. Our results show that PEG drives phase separation through an associative interaction with FUS, other than through acting as an inert crowder. We further study the interaction between poly(A) ribonucleic acid (RNA) (3.0 ± 0.5 kDa [kilodalton]) and the protein G3BP1, and using the tie-line gradient as a reporter for the stoichiometry of polymers in the condensate, we determine a G3BP1-to-poly(A) RNA molar ratio of 1 : 4 in the dense phase. Our framework for measuring tie-line gradients opens up a route for the characterization of interaction types and compositions in ternary phase-separation systems.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».