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Enregistrement W4412379279 · doi:10.1021/jacs.5c07295

Selective Ion Binding and Uptake Shape the Microenvironment of Biomolecular Condensates

2025· article· en· W4412379279 sur OpenAlexafffund
Iris B. A. Smokers, Enrico Lavagna, Rafael V. M. Freire, Matteo Paloni, Ilja K. Voets, Alessandro Barducci, Paul B. White, Mazdak Khajehpour, Evan Spruijt

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésChemistryIonBiophysicsNanotechnologyChemical physicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomolecular condensates modulate various ion-dependent cellular processes and can regulate subcellular ion distributions by selective uptake of ions. To understand these processes, it is essential to uncover the molecular grammar governing condensate-ion interactions. Here, we use nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy of ions and model condensate components to quantify and spatially resolve selective ion binding to condensates and show that these interactions follow the "law of matching water affinities", resulting in strong binding between proteins and chaotropic anions and between nucleic acids and kosmotropic cations. Ion uptake into condensates directly follows binding affinities, resulting in selective uptake of strong-binding ions but exclusion of weak-binding ions. Ion binding further shapes the condensate microenvironment by altering the composition, viscosity, and interface potential. Such changes can have profound effects on biochemical processes taking place inside condensates, as we show for RNA duplex formation. Our findings provide a new perspective on the role of condensate-ion interactions in cellular bio- and electrochemistry and may aid the design of condensate-targeting therapeutics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations25
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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