⁢리에스에스이에 따라 이완 속도는 제한된 풀의 경우보다 더 높았습니다. 궤적, 분포 및 분산-평균 스케일링에 대한 시뮬레이션 결과는 우리가 선택한 매개변수에 대해 제한된 풀 절단 사례의 결과와 대체로 유사했습니다( 그림 S2 ). 이는 이 영역에서 길이 제어가 절단 메커니즘에 의해 지배된다는 것을 시사합니다.

앞서 언급했듯이, 단일 이벤트에서 필라멘트 조각이 손실되기 때문에, 절단은 이벤트당 하나의 단량체가 손실되는 지속적인 분해보다 필라멘트 길이의 더 큰 변동을 초래합니다. 이를 연구하기 위해, 우리는 필라멘트 길이 변동의 시간적 상관관계를 측정하는 자기상관 함수를 사용하여 정상 상태에서의 필라멘트 길이 변동을 분석했습니다( 그림 2A ). 69 , 70 , 71 두 메커니즘 모두에서 자기상관 함수가 지수적으로 감소하는 함수 e − αt 를 따르는 것을 관찰했으며 , 자기상관의 감소 속도가 지속적인 분해보다 절단 메커니즘에서 더 빠르다는 것을 확인했습니다( 그림 2B ).

피규어 뷰어

그림 2. 제한된 풀에서 조립된 필라멘트 길이의 변동 분석 (1) 일정한 분해 및 (2) 절단. (A) 제한된 풀에서 조절되는 나선형 필라멘트의 정상 상태 길이의 확률적 시뮬레이션 (1) 일정한 분해(파란색) 및 (2) 절단(녹색). (B) 두 메커니즘에 대한 시간에 따른 정상 상태 필라멘트 길이의 자기상관. 제한된 풀에서 (1) 일정한 분해 및 (2) 절단. 점은 시뮬레이션 결과를 나타내고, 선은 분석적 예측을 나타낸다( 자세한 유도는 부록 C 참조). (C) 일정한 분해 메커니즘과 절단 메커니즘에서 서로 다른 k 값 에 대한 정상 상태 필라멘트 길이의 자기상관 감쇠 매개변수 α . 점은 시뮬레이션 결과를 나타내고, 선은 분석적 예측을 나타낸다( 자세한 유도는 부록 C 참조). (A)~(C)의 경우, N = 1000개의 단량체(각각 4nm)이고키'

+=0.3에스−1(A)와 (B)의 경우, k⁻ = 225 단량체 s⁻¹ ( 일정한 분해)이고 s = 5.65 × 10⁻³ 단량체 ⁻¹ s⁻¹ ( 절단) 입니다 . (C)의 경우, k⁻ = (100, 150, 200, 250) 단량체 s⁻¹ ( 일정한 분해)이고 s = (0.7, 2.13, 3.57, 5) × 10⁻² 단량체 ⁻¹ s⁻¹ ( 절단)입니다