138 Arbeiten
Diese Studie zeigt, dass sich trotz der Vielzahl möglicher Gennetzwerk-Topologien alle für die Musterbildung durch extrazelluläre Signale zuständigen Netzwerke auf nur drei fundamentale Klassen und deren Kombinationen reduzieren lassen, die jeweils eine gemeinsame Logik und ähnliche Musterbildungsfähigkeiten aufweisen.
Diese Studie identifiziert mittels eines maschinellen Lernansatzes auf Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten den Mikroglia-spezifischen Transkriptionsfaktor PTPRG als zentrales molekulares Bindeglied zwischen neuronaler Signalgebung und entzündlicher Dysregulation bei der Alzheimer-Krankheit, wobei die Ergebnisse durch robuste Klassifizierung über unabhängige Kohorten hinweg validiert wurden.
Die Studie zeigt, dass Gene, die sowohl die zirkadianen Rhythmen als auch die Verhaltensplastizität bei Ameisen steuern, zwischen den distant verwandten Arten *Pogonomyrmex barbatus* und *Camponotus floridanus* weitgehend konserviert sind.
Die Studie stellt einen mathematischen Ansatz auf Basis nichtlinearer gemischter Effekte vor, der die Integration verschiedener Einzelzell- und Populationsdaten ermöglicht, um die Parameterschätzung zu verbessern und das Verständnis komplexer biologischer Prozesse wie der extrinsischen Apoptose zu vertiefen.
Die Studie stellt die stochastische Boltzmann-Maschine (sBM) als neue Regularisierungsmethode vor, die Verzerrungen bei der Schätzung von Modellparametern in generativen Proteinmodellen effektiv reduziert und so die Erzeugung funktionaler, diverser Proteinsequenzen ohne nachträgliche Korrekturen ermöglicht.
Mittels Molekulardynamiksimulationen zeigt diese Studie, dass das hochkonservierte CAR-Motiv des Ribosoms durch sequenzabhängige Wasserstoffbrücken- und π-Stapelwechselwirkungen strukturell und funktionell mit dem A-Stellen-Decodierungszentrum interagiert, was auf eine mRNA-sequenzspezifische Feinabstimmung der Translationselongation hindeutet.
Die Studie zeigt, dass eine zeitabhängige hypoxische Gedächtnisbildung, bei der Krebszellen ihre invasiven Eigenschaften auch nach Reoxygenierung beibehalten, die Tumorinvasion durch Anreicherung hypoxischer Zellen am Tumorrand, eine verringerte Sensitivität gegenüber Sauerstoffschwankungen und eine erhöhte effektive Diffusion signifikant verstärkt.
Diese Studie nutzt klinische Merkmale der UK Biobank, um einen „IC-Alter"-Indikator zur Schätzung des 18-Jahres-Sterberisikos basierend auf dem Rückgang spezifischer intrinsischer Kapazitätsbereiche zu entwickeln und liefert durch proteomische Surrogate ein skalierbares Framework zur Überwachung des funktionellen Gesundheitsverfalls.
Das Open-Source-Python-Framework UQ-PhysiCell ermöglicht eine skalierbare Unsicherheitsquantifizierung, Kalibrierung und Modellauswahl für PhysiCell-basierte agentenbasierte Modelle durch die Orchestrierung von Simulationen und die nahtlose Integration etablierter statistischer Analysewerkzeuge.
Die Studie zeigt, dass die Kombination von kinomweiten Proteomik-Profilen mit maschinellen Lernmodellen einen effektiven, mechanistisch fundierten Ansatz zur Vorhersage und zum Verständnis der kardiotoxischen Nebenwirkungen von Kinaseinhibitoren bietet, indem sie spezifische Off-Target-Kinasen wie PDGFRB und EGFR identifiziert.
Diese Studie stellt einen KI-gestützten Workflow vor, der Large Language Models mit SBML-basiertem Modellieren kombiniert, um quantitative pharmakologische Systeme (QSP) für CAR-T-Zelltherapien automatisiert zu rekonstruieren, um Resistenzmechanismen zu erweitern und unter Einhaltung regulatorischer Prinzipien zu kalibrieren.
Diese Studie integriert Transkriptomik und Netzwerkpharmakologie, um CD44 als zentralen molekularen Treiber des polyzystischen Ovarialsyndroms (PCOS) zu identifizieren und potenzielle Wirkstoffkandidaten wie Flufenaminsäure und Cytosporon B für die Therapie vorzuschlagen.
Diese Studie analysiert mittels Bluttranskriptomik die dynamischen Anpassungsmechanismen von Schweinen an Hitzestress und identifiziert zwei Phasen: eine kurzfristige Immunaktivierung über Toll-like-Rezeptoren und eine langfristige metabolische Umstellung, die auf eine koordinierte Regulation zur Aufrechterhaltung der Homöothermie hindeutet.
Diese Studie stellt ein analytisches Rahmenwerk vor, das zeigt, wie die Topologie von Genregulationsnetzwerken und ein dimensionsloser Parameter β die zeitliche Multistabilität und die Bildung stabiler räumlicher Muster während der Zelldifferenzierung bestimmen.
Die Studie entwickelt ein stochastisches Modell, das zeigt, wie zustandsabhängige Verzögerungen bei der Proteinaktivierung in Kombination mit negativer Rückkopplung die Schwankungen der Proteinexpression reduzieren und so die zelluläre Stabilität erhöhen.
Diese Studie stellt ein Ressourcenkonkurrenzmodell vor, das die Fitnesskosten der Genexpression in Saccharomyces cerevisiae quantitativ in durch Ribosomen, RNA-Polymerasen und Transkriptionsfaktoren verursachte Komponenten zerlegt und zeigt, dass diese Kosten primär aus den Transkriptions- und Translationsprozessen selbst resultieren.
Diese Studie zeigt durch computergestützte Modellierung, dass Vierbeiner ihre Wendestrategien – wie Körperbiegung, laterale Krafteinwirkung oder seitliches Verschieben der Gliedmaßen – in Abhängigkeit von der Lauftempo flexibel auswählen, wobei die Vorderbeine eine primäre Rolle beim Lenken übernehmen.
Die Studie stellt DIGEST vor, eine ultrasensitive digitale Immunoassay-Plattform, die es ermöglicht, Zytokine im Stuhl bis in den Attomolarbereich zu quantifizieren, um damit nicht-invasiv die Darmimmunantwort zu verfolgen und Krankheitszustände sowie Therapieansprechen bei entzündlichen Darmerkrankungen und Krebs präzise zu unterscheiden.
Die Studie identifiziert das hyperphosphorylierte Protein PAGE4 als zentralen molekularen Schalter, der durch MED12-Mutationen in Uterusmyomen aktiviert wird und über die Rekrutierung des Mediator-Komplexes die Tumorentstehung antreibt.
Die Studie stellt das Open-Source-R-Paket „sRQA" vor, das die Symbolische Rekurrenzquantifizierungsanalyse (sRQA) als integrierte Pipeline für diskrete und diskretisierte dynamische Systeme zugänglich macht und deren Wirksamkeit durch erfolgreiche Anwendungen auf Simulationsdaten sowie auf physiologische und verhaltenswissenschaftliche Datensätze (EKG, fMRT und Sprachpausen) nachweist.