Deciphering Pathways and Thermodynamics of Protein Assembly Using Native Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Protein oligomerization regulates many critical physiological processes, and its dysregulation can contribute to dysfunction and diseases. Elucidating the assembly pathways and quantifying their underlying thermodynamic and kinetic parameters are crucial for a comprehensive understanding of biological processes and for advancing therapeutics targeting abnormal protein oligomerization. Established binding assays, with limited mass precision, often rely on simplified models for data interpretation. In contrast, high-resolution native mass spectrometry (nMS) can directly determine the stoichiometry of biomolecular complexes in vitro. However, quantification is hindered by the fact that the relative abundances of gas-phase ions generally do not reflect solution concentrations due to nonuniform response factors. Recently, slow mixing mode (SLOMO)-nMS, which can quantify the relative response factors of interacting species, has been demonstrated to reliably measure the affinity ( K d ) of binary biomolecular complexes. Here, we introduce an extended form of SLOMO-nMS that enables simultaneous quantification of the thermodynamics in multistep association reactions. Application of this method to homo-oligomerization of concanavalin A and insulin confirmed the reliability of the assay and uncovered details about the assembly processes that had previously resisted elucidation. Results acquired using SLOMO-nMS implemented with charge detection shed new light on the binding of recombinant human angiotensin-converting enzyme 2 and the SARS-CoV-2 spike protein. Importantly, new assembly pathways were uncovered, and the affinities of these interactions, which regulate host cell infection, were quantified. Together, these findings highlight the tremendous potential of SLOMO-nMS to accelerate the characterization of protein assembly pathways and thermodynamics and, in so doing, enhance fundamental biological understanding and facilitate therapeutic development. https://orcid.org/0000-0002-3389-7112
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».