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Enregistrement W4387362825 · doi:10.7554/elife.91976

Ice nucleation proteins self-assemble into large fibres to trigger freezing at near 0 °C

2023· article· en· W4387362825 sur OpenAlexafffund
Thomas Hansen, Jocelyn C. Lee, Nàama Reicher, Gil Ovadia, Shuaiqi Guo, Wangbiao Guo, Jun Liu, Ido Braslavsky, Yinon Rudich, Peter L. Davies

Notice bibliographique

RevueeLife · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthIsrael Science FoundationWeizmann Institute of Science
Mots-clésNucleationIce nucleusCell biologyBiophysicsIce crystalsChemistryNanotechnologyMaterials scienceBiologyPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In nature, frost can form at a few degrees below 0 °C. However, this process requires the assembly of tens of thousands of ice-like water molecules that align together to initiate freezing at these relatively high temperatures. Water ordering on this scale is mediated by the ice nucleation proteins (INPs) of common environmental bacteria like Pseudomonas syringae and Pseudomonas borealis . However, individually, these 100 kDa proteins are too small to organize enough water molecules for frost formation, and it is not known how giant, megadalton-sized multimers, which are crucial for ice nucleation at high sub-zero temperatures, form. The ability of multimers to self-assemble was suggested when the transfer of an INP gene into Escherichia coli led to efficient ice nucleation. Here, we demonstrate that a positively charged subdomain at the C-terminal end of the central β-solenoid of the INP is crucial for multimerization. Truncation, relocation, or change of the charge of this subdomain caused a catastrophic loss of ice nucleation ability. Cryo-electron tomography of the recombinant E. coli showed that the INP multimers form fibres that are ~5 nm across and up to 200 nm long. A model of these fibres as an overlapping series of antiparallel dimers can account for all their known properties and suggests a route to making cell-free ice nucleators for biotechnological applications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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