Phase separation vs aggregation behavior for model disordered proteins

序列(生物学) 相(物质) 蒙特卡罗方法 统计物理学 化学物理 内在无序蛋白质 相变 工作(物理) 生物系统 物理 化学 生物物理学 热力学 生物 数学 统计 量子力学 生物化学
作者
Ushnish Rana,Clifford P. Brangwynne,Athanassios Z. Panagiotopoulos
出处
期刊:Journal of Chemical Physics [American Institute of Physics]
卷期号:155 (12): 125101-125101 被引量:95
标识
DOI:10.1063/5.0060046
摘要

Liquid-liquid phase separation (LLPS) is widely utilized by the cell to organize and regulate various biochemical processes. Although the LLPS of proteins is known to occur in a sequence-dependent manner, it is unclear how sequence properties dictate the nature of the phase transition and thereby influence condensed phase morphology. In this work, we have utilized grand canonical Monte Carlo simulations for a simple coarse-grained model of disordered proteins to systematically investigate how sequence distribution, sticker fraction, and chain length impact the formation of finite-size aggregates, which can preempt macroscopic phase separation for some sequences. We demonstrate that a normalized sequence charge decoration (SCD) parameter establishes a "soft" predictive criterion for distinguishing when a model protein undergoes macroscopic phase separation vs finite aggregation. Additionally, we find that this order parameter is strongly correlated with the critical density for phase separation, highlighting an unambiguous connection between sequence distribution and condensed phase density. Results obtained from an analysis of the order parameter reveal that at sufficiently long chain lengths, the vast majority of sequences are likely to phase separate. Our results suggest that classical LLPS should be the primary phase transition for disordered proteins when short-ranged attractive interactions dominate and suggest a possible reason behind recent findings of widespread phase separation throughout living cells.
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
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
顺利汉堡完成签到 ,获得积分10
刚刚
hyx发布了新的文献求助10
1秒前
优秀的冬衣的应助被晴天采纳,获得50
1秒前
cxw完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
丘比特的应助被虚幻的冬瓜采纳,获得10
2秒前
3秒前
3秒前
赘婿的应助被lu采纳,获得10
4秒前
selena的应助被若朴祭司采纳,获得10
5秒前
Yixuan_Zou完成签到,获得积分20
6秒前
科研通AI6.4的应助被996外星人采纳,获得10
6秒前
Jodie完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
执着大象完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
科研小白发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
llls发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
希望天下0贩的0的应助被笛口采纳,获得10
9秒前
Lucas的应助被沉默的怀绿采纳,获得10
9秒前
比个耶完成签到,获得积分10
10秒前
FashionBoy的应助被言仙儿采纳,获得10
10秒前
Kimin完成签到,获得积分10
11秒前
虾乐完成签到,获得积分10
12秒前
两栖玩家发布了新的文献求助10
12秒前
stq1997发布了新的文献求助10
12秒前
14秒前
KOLKIE完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
suleisusu完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
17秒前
18秒前
18秒前
Carrie发布了新的文献求助10
18秒前
HE完成签到,获得积分10
18秒前
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
Les Mantodea De Guyane 2000
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 1000
Guidelines for fracture-safe and fatigue-reliable design of steel structures 600
The Basics of Practical Optimization, Second Edition 600
Problems and Solutions for Integer and Combinatorial Optimization: Building Skills in Discrete Optimization 600
Organizational Behavior 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7991394
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9447312
关于积分的说明 21111235
捐赠科研通 7564606
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3378463
关于科研通互助平台的介绍 2512435
邀请新用户注册赠送积分活动 2412058