Microtubule dynamic instability is sensitive to specific biological viscogens <i>in vitro</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cytoplasm is a viscous, crowded, and heterogeneous environment, and its local viscosity and degree of macromolecular crowding have significant effects on cellular reaction rates. Increasing viscosity slows down diffusion and protein conformational changes, while increasing macromolecular crowding speeds up reactions. As a model system for cellular reactions, microtubule dynamics are slowed down in vivo when cytoplasm concentration is increased by osmotic shifts, indicating a dominant role for viscosity in microtubule reaction pathways. In the cell, viscosity is determined by diverse species of “biological viscogens”, including glycerol, trehalose, intermediate metabolites, proteins, polymers, organelles, and condensates. Here we show in vitro that microtubule dynamic instability is sensitive to specific viscogen species, particularly glycerol. We found that increasing viscosity with glycerol or trehalose slowed microtubule growth, slowed microtubule shrinkage, and increased microtubule lifetimes, similar to the “freezing” observed previously in vivo . Increasing viscosity with a globular protein, bovine serum albumin, increased microtubule growth rates, as its viscous effects may be balanced against its macromolecular crowding effects. At matched viscosities, glycerol had an outsized effect on microtubule lifetimes, rescues, and nucleation compared to other viscogens. Increasing viscosity did not, however, increase the intensity of EB3-GFP comets, indicating that GTP hydrolysis is unaffected by buffer conditions. We propose that glycerol exerts its distinct effect on microtubule dynamic instability by stabilizing the microtubule lattice after phosphate release. Effects of specific viscogens may modulate many cellular reaction rates within local environments of cytoplasm.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».