亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A calibration-free model of micropipette aspiration for measuring properties of protein condensates

移液管 表面张力 校准 粘度 硅油 生物系统 张力(地质) 实验数据 材料科学 机械 化学物理 化学 热力学 物理 复合材料 数学 生物化学 统计 物理化学 量子力学 生物 极限抗拉强度
作者
James V. Roggeveen,Huan Wang,Zheng Shi,Howard A. Stone
出处
期刊:Biophysical Journal [Elsevier BV]
卷期号:123 (11): 1393-1403 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.bpj.2023.09.018
摘要

There is growing evidence that biological condensates, which are also referred to as membraneless organelles, and liquid-liquid phase separation play critical roles regulating many important cellular processes. Understanding the roles these condensates play in biology is predicated on understanding the material properties of these complex substances. Recently, micropipette aspiration (MPA) has been proposed as a tool to assay the viscosity and surface tension of condensates. This tool allows the measurement of both material properties in one relatively simple experiment, in contrast to many other techniques that only provide one or a ratio of parameters. While this technique has been commonly used in the literature to determine the material properties of membrane-bound objects dating back decades, the model describing the dynamics of MPA for objects with an external membrane does not correctly capture the hydrodynamics of unbounded fluids, leading to a calibration parameter several orders of magnitude larger than predicted. In this work we derive a new model for MPA of biological condensates that does not require any calibration and is consistent with the hydrodynamics of the MPA geometry. We validate the predictions of this model by conducting MPA experiments on a standard silicone oil of known material properties and are able to predict the viscosity and surface tension using MPA. Finally, we reanalyze with this new model the MPA data presented in previous works for condensates formed from LAF-1 RGG domains.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
5秒前
6秒前
图图发布了新的文献求助10
6秒前
阿司匹林完成签到 ,获得积分10
27秒前
小马甲应助多边棱采纳,获得10
30秒前
lbl完成签到,获得积分10
42秒前
46秒前
49秒前
automan发布了新的文献求助10
51秒前
52秒前
53秒前
58秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
铁骨铮铮的肘肘完成签到,获得积分20
1分钟前
1分钟前
automan完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
mengliu完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
多边棱发布了新的文献求助10
2分钟前
瘦瘦梦秋关注了科研通微信公众号
2分钟前
犹豫幻丝发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
英俊的铭应助犹豫幻丝采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
maxinghrr发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
等一个夏天完成签到,获得积分10
2分钟前
King发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
3分钟前
瘦瘦梦秋应助多边棱采纳,获得10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
计划经济时代的工厂管理与工人状况(1949-1966)——以郑州市国营工厂为例 500
Sociologies et cosmopolitisme méthodologique 400
Why America Can't Retrench (And How it Might) 400
Another look at Archaeopteryx as the oldest bird 390
Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) using SmartPLS 3.0 300
Two New β-Class Milbemycins from Streptomyces bingchenggensis: Fermentation, Isolation, Structure Elucidation and Biological Properties 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 催化作用 遗传学 冶金 电极 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4653304
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4039897
关于积分的说明 12494558
捐赠科研通 3730615
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2059273
邀请新用户注册赠送积分活动 1089929
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 971048