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Enregistrement W4411721578 · doi:10.1101/2025.06.24.661318

Electron diffraction captures high-resolution structures from <i>in vivo</i> protein nanocrystals of <i>Bacillus thuringiensis</i>

2025· preprint· en· W4411721578 sur OpenAlexaff
Marcus Gallagher-Jones, Robert Bücker, Quentin Delaunay, Nicolas Coquelle, Elena A. Andreeva, Alec L. Smith, Ninon Zala, Paul Montmayeul, R. J. Dwayne Miller, Judy S. Kim, Angus I. Kirkland, Jacques‐Philippe Colletier

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésNanocrystalResolution (logic)DiffractionElectron diffractionIn vivoMaterials scienceElectronCrystallographyNanotechnologyChemistryOpticsPhysicsBiologyComputer scienceNuclear physicsBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bacillus thuringiensis is one of the most widely used biopesticides worldwide owing to the highly specific pesticidal-proteins various strains produce in the form of nanocrystals. Structure determination of such crystals remains difficult because their small size makes them unsuitable for conventional X-ray crystallography. Here we explore two emerging (cryo-) electron diffraction techniques, namely three-dimensional electron diffraction and serial electron diffraction, as tools for studying the structures of these crystals. Using the mosquitocidal protein Cry11Aa as an example, we compare electron diffraction with state of the art results obtained with an X-ray free electron laser. Our work demonstrates that electron diffraction is a viable alternative for structure determination from such challenging crystals, in some cases outperforming previous results obtained with X-ray free electron lasers. We present a workflow based on readily available instrumentation enabling structure determination directly from the crystals grown in vivo , unperturbed by dissolution and therefore preserved in their native state.

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)
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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'admission1
Résumé présentoui

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