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Enregistrement W4409723366 · doi:10.1038/s41594-026-01821-8

A single vesicle fluorescence microscopy platform to quantify phospholipid scrambling

2025· preprint· en· W4409723366 sur OpenAlexafffund
Sarina Veit, Grace I. Dearden, K. Menon, Faria Noor, Oliver P. Ernst, Anant K. Menon, Thomas Günther Pomorski

Notice bibliographique

RevueNature Structural & Molecular Biology · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésVesicleScramblingFluorescence microscopePhospholipidFluorescenceMicroscopyChemistryBiophysicsNanotechnologyComputer scienceMaterials sciencePhysicsOpticsBiologyBiochemistryMembraneAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scramblases are physiologically important proteins that translocate phospholipids bidirectionally across cell membranes. For example, scrambling facilitated by dimers of the voltage-dependent anion channel 1 (VDAC1) enables endoplasmic reticulum-derived phospholipids to cross the outer membrane to enter mitochondria. Here we describe a protocol to obtain lipid translocation rates at a single-protein level, allowing for mechanistic understanding of scramblases. We reconstituted vesicles with fluorescent phospholipids and VDAC1 dimers and use high-throughput imaging to quantify their size and dimer content. We measure scrambling in each vesicle using a new assay and find that individual human VDAC1 dimers scramble lipids at rates ranging from under 100 to over 10,000 per second. This kinetic heterogeneity, masked in ensemble measurements, revealed that rapid scrambling is facilitated by specific VDAC1 dimers. Extending our analyses to bovine opsin, a monomeric G-protein-coupled receptor scramblase, we demonstrate the versatility of our platform for quantifying lipid scrambling and exploring its regulation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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