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toehold介导的链位移的单分子力光谱
toehold介导的链位移的单分子力光谱Andreas Walbrun 1，*，Tianhe Wang 2，*，Michael Matthies 2，Petršulc2,3，Friedrich C. Simmel 2，+ Matthias Rief，Matthias Rief 1慕尼黑技术大学生物科学系综合蛋白质科学中心（CPA），Ernst-Otto-Fischer-STR。8，85748德国Garching。 电子邮件：matthias.rief@mytum.de 2。 慕尼黑技术大学，TUM自然科学学院，生物科学系，AM COULOMBWALL 4A，85748 GARCHING，德国。 电子邮件：simmel@tum.de 3。 亚利桑那州立大学生物设计学院的分子科学和分子设计与生物仪中心，美国亚利桑那州南卡利斯特大街1001号，美国亚利桑那州坦佩市85281，美国 *这些作者同样贡献：安德烈亚斯·沃尔布伦（Andreas Walbrun） （TMSD）在动态DNA纳米技术中广泛使用，并且是多种基于DNA或RNA的反应电路的基础。 以前的研究通常依赖于散装荧光测量值来研究TMSD的动力学，该动力学仅提供有效的，散装平均的反应速率，并且无法在单个分子甚至碱基对的水平上解决该过程。 在这项工作中，我们使用单分子力光谱（SMF）探索单分子水平的链位移过程的动力学，并具有由最先进的粗粒元模拟支持的光学陷阱。 此外，我们使用力研究了DNA入侵RNA的动力学，这一过程很少发生力。8，85748德国Garching。电子邮件：matthias.rief@mytum.de 2。慕尼黑技术大学，TUM自然科学学院，生物科学系，AM COULOMBWALL 4A，85748 GARCHING，德国。电子邮件：simmel@tum.de 3。亚利桑那州立大学生物设计学院的分子科学和分子设计与生物仪中心，美国亚利桑那州南卡利斯特大街1001号，美国亚利桑那州坦佩市85281，美国 *这些作者同样贡献：安德烈亚斯·沃尔布伦（Andreas Walbrun） （TMSD）在动态DNA纳米技术中广泛使用，并且是多种基于DNA或RNA的反应电路的基础。 以前的研究通常依赖于散装荧光测量值来研究TMSD的动力学，该动力学仅提供有效的，散装平均的反应速率，并且无法在单个分子甚至碱基对的水平上解决该过程。 在这项工作中，我们使用单分子力光谱（SMF）探索单分子水平的链位移过程的动力学，并具有由最先进的粗粒元模拟支持的光学陷阱。 此外，我们使用力研究了DNA入侵RNA的动力学，这一过程很少发生力。亚利桑那州立大学生物设计学院的分子科学和分子设计与生物仪中心，美国亚利桑那州南卡利斯特大街1001号，美国亚利桑那州坦佩市85281，美国 *这些作者同样贡献：安德烈亚斯·沃尔布伦（Andreas Walbrun） （TMSD）在动态DNA纳米技术中广泛使用，并且是多种基于DNA或RNA的反应电路的基础。以前的研究通常依赖于散装荧光测量值来研究TMSD的动力学，该动力学仅提供有效的，散装平均的反应速率，并且无法在单个分子甚至碱基对的水平上解决该过程。在这项工作中，我们使用单分子力光谱（SMF）探索单分子水平的链位移过程的动力学，并具有由最先进的粗粒元模拟支持的光学陷阱。此外，我们使用力研究了DNA入侵RNA的动力学，这一过程很少发生力。通过探测toehold结构的发夹的末端，我们可以通过微秒和纳米分辨率实时触发和观察TMSD。使用微流体测定法，我们将发夹暴露于触发链的溶液中，我们发现在负载下，TMSD的进行非常迅速，单步时间为1 µs。将不匹配引入入侵者序列使我们能够调节稳定性，以使入侵和重新染色在均衡中也发生，即使在负载下也是如此。这使我们能够在单个分子上研究数千个入侵/入侵事件，并分析入侵过程的动力学。将我们的发现推送到零载荷，我们发现DNA入侵DNA的单步速度比入侵RNA快的速度快四倍。我们的结果揭示了序列效应对TMSD过程的重要性，并且对于核酸纳米技术和合成生物学的广泛应用至关重要。关键字：肋骨调节器，脚趾介导的链位移，分支迁移，单分子力光谱
pH 调节的热驱动纳米流体用于纳米限制物质传输和能量转换
当电中性相限制在纳米通道内流动时，由表面属性控制的电双层 (EDL) 中的电荷分布将屏蔽共离子，因此多余离子的迁移会导致纳米通道两端之间的电流或电压差异。人们做出了一些努力来优化纳米流体通道的几何形状和表面化学，以操纵分子或离子的传输行为。12 – 15 由于各种分子力引入了复杂的流体行为，较低的效率限制了稀电解质中废热的利用。8,9 从受限结构中的废热中回收机械能或电能的潜在机制已经得到了广泛的研究。16 – 18 Li 等人。通过分子动力学模拟研究了纳米通道中温度梯度驱动的流体输送机制，发现流体壁结合能对流动方向起着关键作用。19
聚多巴胺聚合物性质的直接证据
受贻贝黏附蛋白的启发，聚多巴胺 (pDA) 已成为最广泛使用的材料表面功能化方法之一，部分原因是将 pDA 薄膜浸入多巴胺的碱性水溶液中后，大多数材料上都会沉积一层多功能、简单和自发性薄膜。然而，过去十年来，pDA 在表面改性方面的快速应用与人们对 pDA 成分的了解速度缓慢形成了鲜明对比。人们为阐明这种迷人材料的形成机制和结构进行了无数次尝试，但几乎没有达成共识，这主要是因为 pDA 具有不溶性；这使得大多数传统的聚合物分子量表征方法都无效。[1] 在这里，我们采用了非传统的单分子力谱 (SMFS) 方法来表征 pDA 薄膜。将涂有 pDA 的悬臂从氧化物表面拉回时，会显示出聚合物的特征，轮廓长度可达 200nm。 pDA 聚合物在其大部分轮廓长度上通常与表面结合较弱，偶尔会出现“粘性”点。我们的研究结果为 pDA 的聚合物性质提供了第一个直接证据，并为理解和调整其物理化学性质奠定了基础。
抑制氨基酸转运蛋白B0AT1（SLC6A19）
精确测量细胞中的机械力是理解细胞如何感知和对机械刺激的反应的关键，这是机械生物学的主要方面。但是，在活细胞中，准确量化单分子水平的动态力是一个重大挑战。在这里，我们开发了基于DNA的福克罗诺探针，以实现活细胞中单分子水平的整联蛋白力动力学的深入研究。通过阐明两个不同的机械点并规避单分子荧光的固有波动，Forcechrono探针可以分析单分子水平的机械力的复杂动力学，例如加载速率和持续时间。我们的结果将先前对细胞载荷速率的广泛估计提高到更精确的范围为0.5至2 pn/s，从而散发出细胞力学的细节。此外，这项研究揭示了整联蛋白力的幅度和持续时间之间的关键联系，这与在体外表现出的接管键行为一致。福克罗诺探针具有不同的优势，例如对单分子力动力学的精确分析以及对荧光波动的耐药性，这将显着提高我们对单分子水平上细胞粘附和机械转移的理解。
人工智能时代的蛋白质结构预测
机械活性蛋白对于无数生理和病理过程至关重要。在单分子力谱 (SMFS) 技术的进步的指导下，我们已经在分子水平上了解了几种机械活性蛋白如何响应机械力。然而，即使是 SMFS 也有其局限性，包括在力加载实验中缺乏详细的结构信息。这就是分子动力学 (MD) 方法大放异彩的地方，它以飞秒时间分辨率提供原子细节。然而，MD 严重依赖于高分辨率结构的可用性，而大多数蛋白质都无法获得高分辨率结构。例如，蛋白质数据库目前已存储 192K 个结构，而 Uniprot 上有 231M 个蛋白质序列。但许多人打赌这个差距可能很快就会缩小。在过去的一年里，基于人工智能的 AlphaFold 首次能够根据蛋白质序列预测近乎天然的蛋白质折叠，从而在结构生物学领域引起了轰动。对于某些人来说，AlphaFold 正在推动结构生物学与生物信息学的融合。从这个角度来看，使用计算机模拟 SMFS 方法，我们研究了 AlphaFold 结构预测在研究葡萄球菌粘附蛋白的机械性能方面的可靠性。我们的结果表明，AlphaFold 可以产生极其可靠的蛋白质折叠，但在许多情况下无法准确预测高分辨率蛋白质复合物。尽管如此，结果表明 AlphaFold 可以彻底改变对这些蛋白质的研究，特别是通过允许高通量扫描蛋白质结构。同时，我们表明 AlphaFold 结果需要验证，不应盲目使用，否则可能会获得错误的蛋白质机制。
人工智能时代的蛋白质结构预测 - NSF-PAR
机械活性蛋白对于无数生理和病理过程至关重要。在单分子力谱 (SMFS) 技术的进步的指导下，我们已经在分子水平上了解了几种机械活性蛋白如何响应机械力。然而，即使是 SMFS 也有其局限性，包括在力加载实验中缺乏详细的结构信息。这就是分子动力学 (MD) 方法大放异彩的地方，它以飞秒时间分辨率提供原子细节。然而，MD 严重依赖于高分辨率结构的可用性，而大多数蛋白质都无法获得高分辨率结构。例如，蛋白质数据库目前已存储 192K 个结构，而 Uniprot 上有 231M 个蛋白质序列。但许多人打赌这个差距可能很快就会缩小。在过去的一年里，基于人工智能的 AlphaFold 首次能够根据蛋白质序列预测近乎天然的蛋白质折叠，从而在结构生物学领域引起了轰动。对于某些人来说，AlphaFold 正在推动结构生物学与生物信息学的融合。从这个角度来看，使用计算机模拟 SMFS 方法，我们研究了 AlphaFold 结构预测在研究葡萄球菌粘附蛋白的机械性能方面的可靠性。我们的结果表明，AlphaFold 可以产生极其可靠的蛋白质折叠，但在许多情况下无法准确预测高分辨率蛋白质复合物。尽管如此，结果表明 AlphaFold 可以彻底改变对这些蛋白质的研究，特别是通过允许高通量扫描蛋白质结构。同时，我们表明 AlphaFold 结果需要验证，不应盲目使用，否则可能会获得错误的蛋白质机制。
人工智能时代的蛋白质结构预测
机械活性蛋白对于无数生理和病理过程至关重要。在单分子力谱 (SMFS) 技术的进步的指导下，我们已经在分子水平上了解了机械活性蛋白如何感知和响应机械力。然而，即使是 SMFS 也有其局限性，包括在力加载实验中缺乏详细的结构信息。这正是分子动力学 (MD) 方法大放异彩的地方，它以飞秒时间分辨率提供原子细节。然而，MD 严重依赖于高分辨率结构数据的可用性，而大多数蛋白质都无法获得这些数据。例如，蛋白质数据库目前存储了 192K 个结构，而 Uniprot 上有 231M 个蛋白质序列。但许多人认为，这一差距可能很快就会缩小。在过去的一年里，基于人工智能的 AlphaFold 能够根据蛋白质序列预测近天然蛋白质折叠，从而在结构生物学领域引起了轰动。对于一些人来说，AlphaFold 正在促成结构生物学与生物信息学的融合。在这里，我们使用我们小组首创的计算机模拟 SMFS 方法，研究 AlphaFold 结构预测在研究葡萄球菌粘附蛋白的机械性能方面的可靠性。我们的结果表明，AlphaFold 可以产生极其可靠的蛋白质折叠，但在许多情况下无法准确预测高分辨率蛋白质复合物。尽管如此，结果表明 AlphaFold 可以彻底改变对这些蛋白质的研究，特别是通过允许对蛋白质结构进行高通量扫描。同时，我们表明 AlphaFold 结果需要验证，不应盲目使用，否则可能会获得错误的蛋白质机制。
单分子多肽拉伸揭示了电荷序列对链构象的影响
摘要：阐明电荷序列对聚电解质构象的影响对于理解许多生物物理过程并推进序列定义的聚合物材料的设计很重要。可以使用多肽研究这种作用，该效应允许与精确的单体序列合成聚合物链。在这里，我们使用单分子力实验来探索电荷间距对多肽构象的影响。我们测试了由亲水性且无带电或负电荷的单体组成的多肽序列。我们发现链持续长度对净电荷和离子强度不敏感。随着溶液的增加离子强度，我们观察到溶剂质量的良好到表面的转变，其theta点随电荷间距而缩放。因此，我们的结果揭示了静电驱动的排除体积效应和不敏感的局部构象柔韧性之间的复杂相互作用，我们认为这与带电组在侧链上的位置有关。■引入生物聚合物，例如核酸和蛋白质，将它们的结构和功能直接编码到其序列中。这激发了序列定义的聚合物材料的设计，其工程结构和功能复杂性接近自然界中的序列和功能复杂性。1-4此类材料的从头设计需要对单体序列如何影响聚合物的结构和结构的基本理解。8，9例如，发现由具有较长电荷块的链形成的复杂凝聚力具有较高的临界盐浓度。8，9例如，发现由具有较长电荷块的链形成的复杂凝聚力具有较高的临界盐浓度。具体而言，已经广泛探索了聚电解质中的静电效应，因为它们可以驱动结构形成以及与环境中其他分子的相互作用。调节聚电解质的电荷序列已显示出显着改变其构象行为5-7以及在许多生物物理过程中的活性。10，11
超流体不是流体-Stanford Computer Science
低于2.17 K，称为𝝀点，氦流体失去其粘度，表现出非凡的现象，使其名称为“ Superfluid”。本研究旨在揭示这些现象的根本原因。地球上的大多数物质都是通过各种力相互吸引，将固体固定在一起或在流体中产生粘度的分子。超流体是一个例外。在超流体氦气中，分子之间没有吸引力。氦气的简单和对称的原子结构使其不受伦敦分散力以外的大多数分子力的免疫。在低温下，即使伦敦分散力的吸引力也很弱。没有任何分子间吸引，其超流体状态的氦气没有粘度。超流体不是常规的流体，而是单个颗粒的集合。由于过渡到超流体状态涉及断裂键，因此需要能量，从而降低温度并促进过渡。因此，像大多数相变的恒定温度不会在恒定温度下发生过渡。相反，𝝀点标记了过渡的末端，该末端应至少在2.6 K或更高时开始。该预测与观察到的特定热量的曲率在𝝀点附近的曲率保持一致。了解超流体中的分子间吸引力的缺乏解释了许多观察到的现象。这种缺乏吸引力还解释了为什么不能简单地通过降低超氟的温度来形成固体。但是，在高压下可以形成氦固体。这表明一种新型的键称为“压缩键”，可能是由高压下电子云的变形引起的。这种键也可能在极端压力下形成的金属氢中固定在一起，并可以解释金属分子之间的吸引力。
声力谱揭示碳水化合物结合模块的纤维素解离行为的细微差异
蛋白质吸附到固体碳水化合物界面对许多生物过程至关重要，特别是在生物质分解中。为了设计更有效的酶将生物质分解成糖，必须表征复杂的蛋白质-碳水化合物界面相互作用。碳水化合物结合模块 (CBM) 通常与微生物表面束缚的纤维素小体或分泌的纤维素酶相关，以增强底物的可及性。然而，由于缺乏机制理解和研究 CBM-底物相互作用的合适工具包，人们并不十分了解 CBM 如何识别、结合和与多糖分离以促进有效的纤维素分解活性。我们的工作概述了一种使用高度多路复用的单分子力谱分析研究 CBM 从多糖表面解离行为的通用方法。在这里，我们应用声学力谱 (AFS) 来探测热纤梭菌纤维素体支架蛋白 (CBM3a)，并测量其在生理相关的低力加载速率下从纳米纤维素表面的解离。展示了一种自动微流体装置和方法，用于将不溶性多糖均匀沉积在 AFS 芯片表面。野生型 CBM3a 及其 Y67A 突变体从纳米纤维素表面解离的断裂力表明不同的多峰 CBM 结合构象，并使用分子动力学模拟进一步探索结构机制。应用经典动态力谱理论，推断出零力下的单分子解离率，发现其与使用带有耗散监测的石英晶体微天平独立估算的本体平衡解离率一致。然而，我们的研究结果也强调了应用经典理论来解释纤维素 - CBM 键断裂力超过 15 pN 的高度多价结合相互作用的关键局限性。