DNA Partitioning Modulates Liquid-to-Solid Transitions and the Internal Microstructure of FUS Condensates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protein liquid-liquid phase separation has recently been recognized as an essential process involved in cellular functions, including transcription, translation, and DNA damage repair. However, a further liquid-to-solid transition (LST) of condensates due to mutation or external stimuli can result in aggregation, sometimes pathological. The unique ability of protein condensates to concentrate and sequester biomolecules is at the heart of the regulatory mechanism, controlling the dynamics and function of the condensates. While the recruitment of essential biomolecules, such as RNA has been studied to have the impact to the condensate formation, how DNA partition can affect the phase behaviour and dynamics of protein condensates is not fully elucidated. In this study, we investigate both the short-term and long-term kinetics of double-stranded DNA partitioning into preformed fresh and aged FUS protein condensates. Confocal imaging shows that DNA partition follows the core-shell diffusion pattern within the condensates. LST slows down and reduces FUS condensates’ ability to recruit DNA but stabilizes the DNA-FUS condensate complex due to the heterogeneous solid network formation. Using the optical technique of Spatial Dynamic Mapping (SDM), we find that DNA partition promotes coalescence and alters the characteristics of the condensates. The partition made the condensates more dynamic in the short term (within minutes) but accelerated LST in long-term incubation (within hours), ultimately leading to an irreversible porous core-shell structure of FUS condensates. Our findings reveal the kinetics of DNA partition during aging and its impact on LST, underlining the modulation of condensate properties by molecule sequestration, shedding light on possible regulation of disease-related LST of biomolecular condensates.
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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 ».