De novo protein identification in mammalian sperm using in situ cryoelectron tomography and AlphaFold2 docking
Notice bibliographique
Résumé
To understand the molecular mechanisms of cellular pathways, contemporary workflows typically require multiple techniques to identify proteins, track their localization, and determine their structures in vitro. Here, we combined cellular cryoelectron tomography (cryo-ET) and AlphaFold2 modeling to address these questions and understand how mammalian sperm are built in situ. Our cellular cryo-ET and subtomogram averaging provided 6.0-Å reconstructions of axonemal microtubule structures. The well-resolved tertiary structures allowed us to unbiasedly match sperm-specific densities with 21,615 AlphaFold2-predicted protein models of the mouse proteome. We identified Tektin 5, CCDC105, and SPACA9 as novel microtubule-associated proteins. These proteins form an extensive interaction network crosslinking the lumen of axonemal doublet microtubules, suggesting their roles in modulating the mechanical properties of the filaments. Indeed, Tekt5 -/- sperm possess more deformed flagella with 180° bends. Together, our studies presented a cellular visual proteomics workflow and shed light on the in vivo functions of Tektin 5.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».