[论文解读] Design principles for selective self-assembly of active networks

Simon Freedman, Glen M. Hocky+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 7, 2017

Cellular Mechanics and Interactions参考文献 64被引用 19

一句话总结

本研究采用粗粒度模拟识别活性肌动球蛋白网络选择性自组装的设计原则，表明通过调节马达蛋白和交联蛋白的动力学及浓度，可实现对三种不同结构相——束状、极性排序和收缩相——的控制，每种相具有独特的机械和输运功能。关键贡献在于引入了定量有序参数，将分子动力学与涌现的网络结构和功能联系起来，从而实现对活性仿生材料的理性设计。

ABSTRACT

Living cells dynamically modulate the local morphologies of their actin cytoskeletons to perform biological functions, including force transduction, intracellular transport, and cell division. A major challenge is to understand how diverse structures of the actin cytoskeleton are assembled from a limited set of molecular building blocks. Here we study the spontaneous self-assembly of a minimal model of cytoskeletal materials, consisting of semiflexible actin filaments, crosslinkers, and molecular motors. Using coarse-grained simulations, we demonstrate that by changing concentrations and kinetics of crosslinkers and motors we can generate three distinct structural phases of actomyosin assemblies: bundled, polarity-sorted, and contracted. We introduce new metrics to distinguish these structural phases and demonstrate their functional roles. We find that the binding kinetics of motors and crosslinkers can be tuned to optimize contractile force generation, motor transport, and mechanical response. By quantitatively characterizing the relationships between modes of cytoskeletal self-assembly, the resulting structures, and their functional consequences, our work suggests new principles for the design of active materials.

研究动机与目标

• 理解由有限分子构建模块自组装形成多样化肌动蛋白细胞骨架结构的机制。
• 识别控制活性肌动球蛋白网络中不同结构相形成的动力学与浓度参数。
• 开发定量度量以分类网络结构，并将其与收缩性、束状化和马达运输等功能结果关联。
• 指导具有定制机械与输运特性的活性仿生材料的理性设计。

提出的方法

• 使用AFINES框架进行粗粒度分子动力学模拟，以在二维空间中模拟半柔性F-肌动蛋白丝、交联蛋白和肌球蛋白马达。
• 丝状物表示为具有杆状端和 pointed 端的极性蠕虫状链；交联蛋白通过保持细致平衡的随机动力学蒙特卡罗方法实现结合与解离。
• 肌球蛋白马达被建模为活性交联蛋白，其以与负载相关的速度向杆状端移动，水解ATP以驱动单向运动。
• 布朗运动模拟粒子运动，从而实现对微米尺度和分钟时间尺度下自组装过程的研究。
• 引入新的有序参数以量化收缩性、极性排序和束状化，实现对网络相的分类。
• 通过剪切和时间延迟位移协议下的应变响应与均方位移（MSD）分析，量化网络弹性与马达运输。

实验结果

研究问题

• RQ1 马达蛋白和交联蛋白结合动力学及浓度的变化如何决定肌动球蛋白网络中不同结构相的出现？
• RQ2 哪些定量度量可可靠地区分束状、极性排序和收缩的网络结构？
• RQ3 网络结构如何影响机械响应，如应变能密度和剪切模量？
• RQ4 网络结构与马达运输动力学之间存在何种关系，包括位移相关性和异常扩散？
• RQ5 能否识别出动力学与结构参数的最优值，以最大化特定功能输出，如收缩性或运输效率？

主要发现

• 束状网络表现出二次应变能依赖关系，剪切模量约为 0.66 Pa，与实验测得的肌动蛋白-纺锤蛋白网络结果一致。
• 收缩网络与极性排序网络表现出线性应变能依赖关系，表明其具有脆弱的、类流体的机械响应，剪切模量可忽略不计。
• 存在最优的马达蛋白与交联蛋白结合亲和力，可最大化收缩性、束状化与极性排序，且其依赖关系对动力学参数呈非单调特性。
• 在固定网络上，马达运输表现出非扩散行为，滞后时间相关的角度分布表明存在瞬时束缚与方向持续性。
• 在杆状端处提高马达解离速率可抑制 θ=π 时的反向位移尖峰，从而减少异常运输动力学。
• 所引入的有序参数成功实现对网络相的分类，并将结构组织与功能结果（如力传递与机械韧性）相关联。