281 Arbeiten
Die Bioengineering verbindet Ingenieurskunst mit biologischen Systemen, um Lösungen für die Medizin und Technik zu entwickeln. Von der Herstellung künstlicher Organe bis hin zu maßgeschneiderten Therapien verändert dieses Feld, wie wir Krankheiten verstehen und behandeln. Auf Gist.Science machen wir die neuesten Erkenntnisse aus diesem dynamischen Bereich für jeden zugänglich, ohne dabei die wissenschaftliche Tiefe zu vernachlässigen.
Unsere Redaktion verarbeitet jeden neuen Preprint, der auf bioRxiv in dieser Kategorie erscheint. Für jeden Beitrag erstellen wir sowohl eine verständliche Zusammenfassung für ein breites Publikum als auch einen detaillierten technischen Überblick für Fachleute. So erhalten Sie einen direkten Einblick in die Forschung, lange bevor die Studien offiziell veröffentlicht sind.
Im Folgenden finden Sie die aktuellsten Papers aus dem Bereich Bioengineering, die wir kürzlich für Sie aufbereitet haben.
Ligify 2.0 ist ein interaktiver Webserver, der die bioinformatische Methode Ligify erweitert, um über 13.000 Transkriptionsfaktor-Kleinmolekül-Interaktionen vorherzusagen, umfassende Visualisierungswerkzeuge, Plasmiddesign-Funktionen sowie experimentell validierte Biosensor-Kandidaten für pathogene Bakterien bereitstellt, um die Entwicklung chemisch gesteuerter biologischer Systeme zu erleichtern.
Diese Studie zeigt, dass ein 1D-U-Net-Deep-Learning-Modell die Gelenkwinkel von Knöchel und Knie in der Sagittalebene aus Oberflächen-Elektromyographie-Signalen bei typisch entwickelten Kindern genau schätzen kann, was eine tragbare und nicht-invasive Alternative zu herkömmlichen Motion-Capture-Systemen für die pädiatrische Gangbeurteilung darstellt.
Dieses Paper führt eine effiziente Few-Shot-Methode der gerichteten Evolution ein, die groß angelegte vortrainierte Protein-Sprachmodelle mittels eines auf statistischer Physik basierenden Post-Training-Algorithmus adaptiert, um aus spärlichen experimentellen Rankings diverse, hochgradig fitnessoptimierte Proteinsequenzen zu generieren und gleichzeitig interpretierbare Einblicke in deren biophysikalische Eigenschaften zu liefern.
Mechanistische Simulationen zeigen, dass die Organisation des mikrovaskulären Netzwerks des Gehirns und die hämodynamische Perfusion intrinsische Sauerstofftransportreserven bereitstellen, die das kortikale Gewebe vor Hypoxie schützen, obwohl altersbedingte Rückgänge der arteriellen Sättigung und das Stagnieren des Kapillarflusses diese Resilienz beeinträchtigen können.
Durch das Screening von über 1.200 natürlichen intrazellulären Domänen in CAR-T-Zellen zeigt diese Studie auf, dass die Differenzierung des Immunphänotyps nicht durch einzelne Signalmotive, sondern durch den integrierten kombinatorischen Output mehrerer Motive innerhalb kostimulatorischer Domänen bestimmt wird, was einen neuen Rahmen für das rationale CAR-Engineering bereitstellt.
Diese Studie zeigt, dass die Verwendung von Natriumionen-Addukten in Kombination mit elektronenaktivierter Dissoziations-Tandem-Massenspektrometrie die Dehydrierungsbeschränkungen protonierter Formen überwindet, um ein stabiles, hochkonfidentes Strukturprofiling sowie eine präzise Lokalisierung funktioneller Gruppen in diversen Sphingolipiden zu ermöglichen.
Diese Studie nutzt In-silico-Design-Build-Test-Learn-Zyklen über vier Stoffwechselmodelle hinweg, um zu demonstrieren, dass die Screening-Kapazität und die Struktur der DNA-Bibliothek kritische Treiber für den Optimierungserfolg sind, während die Sequenzierungskapazität einen minimalen Einfluss hat, wodurch handlungsorientierte Leitlinien für die Gestaltung effizienter metabolic-engineering-Workflows bereitgestellt werden.
Diese Studie zeigt, dass die Gefäßsteifigkeit mechanisch die endotheliale Seneszenz und Entzündung sowohl beim Altern als auch bei der Doxorubicin-induzierten Kardiotoxizität antreibt, wobei ein optimales physiologisches Steifigkeitsfenster aufgezeigt und die Gewebemechanik als ein vielversprechender therapeutischer Angriffspunkt für kardiovaskuläre und kardio-onkologische Interventionen identifiziert wird.
Diese Studie zeigt, dass spezifische Proteine der extrazellulären Matrix, insbesondere Fibrin und Kollagen I, die Barrierefunktion und die junctionale Integrität menschlicher lymphatischer Endothelzellen signifikant verbessern, indem sie die ZO-1-Expression und die RhoA-vermittelte Stressfaserbildung modulieren, und schafft damit eine Grundlage für verbesserte In-vitro-Modelle der Lymphphysiologie und -pathologie.
Diese Studie zeigt, dass überwachtes maschinelles Lernen, das auf einem kontrollierten Datensatz von über 12.000 entworfenen Varianten eines Membranproteins trainiert wurde, die Expressionsraten in *E. coli* genau vorhersagen und das Proteinengineering leiten kann, um eine 8-fache Steigerung der Reinigungsausbeute zu erreichen.