High-speed cryo-microscopy reveals that ice-nucleating proteins of <i>Pseudomonas syringae</i> trigger freezing at hydrophobic interfaces
Notice bibliographique
Résumé
Ice-nucleating proteins (INpro) trigger the freezing of supercooled water droplets relevant to atmospheric, biological, and technological applications. The high ice nucleation activity of INpro isolated from the bacteria Pseudomonas syringae could be linked to the aggregation of proteins at the bacterial membrane or at the air-water interface (AWI) of droplets. Here, we imaged freezing onsets, providing direct evidence of these proposed mechanisms. High-speed cryo-microscopy identified the onset location of freezing in droplets between two protein-repellent glass slides. INpro from sterilized P. syringae (Snomax) statistically favored nucleation at the AWI of the droplets. Removing cellular fragments by filtration or adding surfactants increased the frequency of nucleation events at the AWI. On the other hand, cultivated intact bacteria cells or lipid-free droplets nucleated ice without an affinity to the AWI. Overall, we provide visual evidence that INpro from P. syringae trigger freezing at hydrophobic interfaces, such as the AWI or the bacterial membrane, with important mechanistic implications for applications of INpro.
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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 | 0,000 |
| 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 ».