Using Multiscale Simulations as a Tool to Interpret Equatorial X-ray Fiber Diffraction Patterns from Skeletal Muscle.
Using Multiscale Simulations as a Tool to Interpret Equatorial X-ray Fiber Diffraction Patterns from Skeletal Muscle.
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使用多尺度模拟作为解释骨骼肌赤道X射线纤维衍射模式的工具。
DOI：
10.3390/ijms24108474
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发表时间：
2023-05-09
影响因子：
5.6
通讯作者：
Irving, Thomas
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Prodanovic, Momcilo;Wang, Yiwei;Mijailovich, Srboljub M.;Irving, Thomas
同步辐射小角X射线衍射是在生理条件下和毫秒时间尺度上研究横纹肌纳米级结构的首选方法。缺乏普遍适用的计算工具来模拟完整肌肉的X射线衍射图案，这是利用这项技术的全部潜力的一个重大障碍。在这里，我们报告了一种新的“正向问题”的方法，使用空间显式计算模拟平台MUSICO预测赤道小角度X射线衍射图案和力输出同时从休息和等距收缩大鼠骨骼肌，可以比较实验数据。该模拟生成的粗-细丝重复单元的家庭，每个家庭与他们各自预测的不同群体的活跃和不活跃的肌球蛋白头，可用于生成基于已知的蛋白质数据库结构的2D投影电子密度模型。我们展示了如何，通过调整只有几个选定的参数，我们可以实现实验和预测的X射线强度之间的良好对应关系。这里提出的发展证明了结合X射线衍射和空间显式建模的可行性，形成一个强大的假设生成工具，可用于激励实验，可以揭示肌肉的新兴特性。
Synchrotron small-angle X-ray diffraction is the method of choice for nm-scale structural studies of striated muscle under physiological conditions and on millisecond time scales. The lack of generally applicable computational tools for modeling X-ray diffraction patterns from intact muscles has been a significant barrier to exploiting the full potential of this technique. Here, we report a novel “forward problem” approach using the spatially explicit computational simulation platform MUSICO to predict equatorial small-angle X-ray diffraction patterns and the force output simultaneously from resting and isometrically contracting rat skeletal muscle that can be compared to experimental data. The simulation generates families of thick–thin filament repeating units, each with their individually predicted occupancies of different populations of active and inactive myosin heads that can be used to generate 2D-projected electron density models based on known Protein Data Bank structures. We show how, by adjusting only a few selected parameters, we can achieve a good correspondence between experimental and predicted X-ray intensities. The developments presented here demonstrate the feasibility of combining X-ray diffraction and spatially explicit modeling to form a powerful hypothesis-generating tool that can be used to motivate experiments that can reveal emergent properties of muscle.
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DOI：
10.1073/pnas.1809540115
发表时间：
2018-08-28
影响因子：
11.1
作者：
Anderson, Robert L.;Trivedi, Darshan V.;Spudich, James A.
通讯作者：
Spudich, James A.
DOI：
10.1073/pnas.0606741103
发表时间：
2006-11-21
影响因子：
11.1
作者：
Blankenfeldt, Wulf;Thoma, Nicolas H.;Schlichting, Ilme
通讯作者：
Schlichting, Ilme
影响因子：
3.4
作者：
Geeves, Michael;Griffiths, Hugh;Smith, David
通讯作者：
Smith, David
DOI：
10.1098/rstb.2004.1566
发表时间：
2004-12-29
期刊：
PHILOSOPHICAL TRANSACTIONS OF THE ROYAL SOCIETY OF LONDON SERIES B-BIOLOGICAL SCIENCES
影响因子：
--
作者：
Holmes, KC;Schröder, RR;Houdusse, A
通讯作者：
Houdusse, A
影响因子：
5
作者：
Kreutziger, Kareen L.;Piroddi, Nicoletta;Regnier, Michael
通讯作者：
Regnier, Michael