Essential magnetosome proteins MamI and MamL from magnetotactic bacteria interact in mammalian cells
Notice bibliographique
Résumé
To detect cellular activities deep within the body using magnetic resonance platforms, magnetosomes are the ideal model of genetically-encoded nanoparticles. These membrane-bound iron biominerals produced by magnetotactic bacteria are highly regulated by approximately 30 genes; however, the number of magnetosome genes that are essential and/or constitute the root structure upon which biominerals form is largely undefined. To examine the possibility that key magnetosome genes may interact in a foreign environment, we expressed mamI and mamL as fluorescent fusion proteins in mammalian cells. Localization and potential protein-protein interaction(s) were investigated using confocal microscopy and fluorescence correlation spectroscopy (FCS). Enhanced green fluorescent protein (EGFP)-MamI and the red fluorescent Tomato-MamL displayed distinct intracellular localization, with net-like and punctate fluorescence, respectively. Remarkably, co-expression revealed co-localization of both fluorescent fusion proteins in the same punctate pattern. An interaction between MamI and MamL was confirmed by co-immunoprecipitation. In addition, changes in EGFP-MamI distribution were accompanied by acquisition of intracellular mobility which all Tomato-MamL structures displayed. Analysis of extracts from these cells by FCS was consistent with an interaction between fluorescent fusion proteins, including an increase in particle radius. Co-localization and interaction of MamI and MamL demonstrate that select magnetosome proteins may associate in mammalian cells.
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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) | 0,000 | 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 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 ».