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systems biology

104 Arbeiten

Systems Biologie verbindet Biologie mit Datenwissenschaft, um lebende Systeme als Ganzes zu verstehen. Statt einzelne Moleküle isoliert zu betrachten, analysieren Forscher hier, wie Tausende von Komponenten gemeinsam komplexe Funktionen steuern. Dieser Ansatz enthüllt neue Muster in Zellprozessen und hilft, Krankheiten auf einer systemischen Ebene zu entschlüsseln.

Auf Gist.Science durchlaufen wir jeden neuen Preprint aus dem bioRxiv in dieser Kategorie. Wir bieten nicht nur detaillierte technische Zusammenfassungen für Experten, sondern auch klare Erklärungen in einfacher Sprache, damit die neuesten Erkenntnisse für alle zugänglich sind. So bleibt niemand hinter dem raschen Fortschritt zurück.

Nachfolgend finden Sie die aktuellsten Beiträge aus dem Bereich der Systems Biologie, die wir für Sie aufbereitet haben.

Study on Liver Sinusoidal Endothelial Cell Fenestrations Based on Cellular Omics-Structure Integration Technology and Its Application in Metabolic Diseases

Diese Studie stellt eine neuartige Plattform zur zellulären Omics-Struktur-Integration (COSI) vor, die die Genexpression auf Einzelzellebene und die Super-Auflösungs-Ultrastruktur gleichzeitig kartiert, um spezifische Gensätze zu identifizieren, die die Fenestrationen der Lebersinusendothelien steuern, und dadurch neue molekulare Marker für die Bewertung und Behandlung metabolischer Erkrankungen wie NASH und Diabetes liefert.

Wei, Z., Chen, J., Aronova, M. A., Leapman, R. D.2026-05-28📄 systems biology

MORPHE: Bridging Image Generation and Spatial Omics for Tissue Synthesis

MORPHE ist ein KI-Framework, das räumliche Omik und Bildgenerierung verbindet, indem es diskrete Zellidentitäten und räumliche Beziehungen in einen kontinuierlichen latenten Raum abbildet, wodurch die Synthese, Rekonstruktion und Erweiterung biologisch getreuer Gewebearchitekturen mit Einzelzellauflösung über 2D- und 3D-Datensätze hinweg ermöglicht wird.

Feng, Y., Robers, Z., Rasheed, L., Miao, Y., Wen, S., Lee, K., Sohigian, J., Brbic, M., Hickey, J. W.2026-05-28📄 systems biology

A quantitative framework for bacterial competition during starvation

Diese Studie etabliert einen quantitativen, parameterfreien Rahmen, der nachweist, dass bakterieller Wettbewerb während der Hungersnot durch die Wiederverwertung von Nekromasse angetrieben wird, wobei physiologische Unterschiede im Erhaltungsbedarf und in der Nährstoffaufnahme frequenzabhängige Überlebensdynamiken erzeugen, die durch ein Modell eines gemeinsamen Energiepools präzise vorhergesagt werden können.

Gough, Z. H., Dauber, M., Seyed-Allaei, H., Biselli, E., Brameyer, S., Schink, S. J., Gerland, U. J.2026-05-27📄 systems biology

Benchmarking Static Gene Regulatory Network Reconstruction and Dynamic Transition Probing in Single-Cell Foundation Models.

Dieser Beitrag stellt ein einheitliches Benchmark vor, das zeigt, dass Single-Cell-Foundation-Modelle übertragbare genetische Regulations- und Dynamik-Priors kodieren, wobei spezifische Komponenten wie die Token-Embeddings von scGPT und der Rekonstruktionskopf von scFoundation klassische Methoden bei der statischen Netzwerkrekonstruktion und der Untersuchung dynamischer Übergänge unter Zero-Shot-Bedingungen übertreffen.

Ye, z., Yang, N., Yang, X., Mao, X., Tang, C.2026-05-20📄 systems biology

Signed motif analysis of the Caenorhabditis elegans neuronal network reveals positive feedforward and negative feedback loops

Diese Studie präsentiert die erste signierte Motivanalyse des *C. elegans*-Connectoms, die eine Überrepräsentanz spezifischer Drei-Knoten-Muster wie positiver Vorwärts- und negativer Rückkopplungsschleifen mit charakteristischen neuronalen Anordnungen aufdeckt und damit die Nützlichkeit der signierten Motivanalyse für das Verständnis der Organisation biologischer Netzwerke demonstriert.

Szilagyi, G. S., Gulyas, A., Vassy, Z., Csermely, P., Fenyves, B.2026-05-18📄 systems biology

Discovering conserved regulatory modules in predicted gene regulatory networks across species

Dieser Artikel schlägt einen relaxierten, multiobjektiven Optimierungsalgorithmus vor, der die Einschränkungen einer strengen topologischen Ausrichtung überwindet, um erfolgreich große, kohäsive, konservierte regulatorische Module über Arten hinweg zu identifizieren, indem er viele-zu-viele-Orthologie-Zuordnungen in verrauschten Genregulationsnetzwerken berücksichtigt.

Zhang, J., Heath, L. S.2026-05-16📄 systems biology

Protein Stability, Turnover Kinetics, and Abundance Constrain the Scaling of Protein Interaction Networks

Diese Studie zeigt, dass die strukturelle Stabilität, die Umsatzkinetik und die Häufigkeit von Proteinen in *S. cerevisiae* als wesentliche Einschränkungen für Protein-Protein-Interaktionsnetzwerke wirken, indem sie spezifisch die Bildung hochvernetzter Knotenpunkte durch die Prävalenz von abundanten, jedoch instabilen Proteinen vorantreiben, während Netzwerkbottlenecks unbeeinflusst bleiben.

Goel, M., Nissley, D. A., Castellanos-Girouard, X., Kuntz, C. P., Wang, Y., Mukhtar, M. S., Serohijos, A., Schlebach, J. P.2026-05-14📄 systems biology

Uncertainty-aware graph representation learning with positive-unlabeled classification for biomarker discovery in peripheral artery disease

Dieser Beitrag stellt ein unsicherheitsbewusstes Framework für das Lernen von Graphrepräsentationen vor, das positive-unbeschriftete Klassifikation und Ensemble-Methoden integriert, um neuartige und gut kalibrierte Biomarker für periphere arterielle Verschlusskrankheiten zu priorisieren, und zeigt im Vergleich zu bestehenden Baselines eine überlegene prädiktive Leistung sowie biologische Relevanz.

Ayyalasomayajula, V. S. R. K., Senders, M. L., Wolterink, J. M., Yeung, K. K.2026-05-13📄 systems biology

Computer experimentation on E. coli ammonium transport and assimilation reveals mechanisms for energy coupling, balanced futile cycling, and robust growth

Durch computergestützte Experimente, die sechs kinetische Modelle vergleichen, identifiziert diese Studie einen elektrobindenden Mechanismus für den Ammoniumtransport in E. coli, der die Energiekopplung erklärt und aufzeigt, wie die koordinierte Regulation des AmtB-Transporters und der Glutaminsynthetase einen nutzlosen Zyklus minimiert, um ein robustes Wachstum unter variierenden Umweltbedingungen sicherzustellen.

Maeda, K., Kurata, H., Javelle, A., Westerhoff, H. V., Boogerd, F. C.2026-05-13📄 systems biology

TRAFIKK: systematic prediction and mechanistic interpretation of anticancer drug synergies

Die Arbeit stellt Trafikk vor, ein auf molekularen Signalnetzwerken basierendes Framework, das eine hohe Vorhersagegenauigkeit für synergistische Wirkungen von Krebstherapeutika erzielt und gleichzeitig mechanistische Einblicke darin liefert, wie diese synergistischen Effekte in unterschiedlichen zellulären Kontexten entstehen.

Farinas, M., Bermudez, V., Tsirvouli, E., Zobolas, J., Aittokallio, T., Lehti, K., Flobak, A., Lippestad, K.2026-05-12📄 systems biology