121 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.
Die Autoren stellen eine vielseitige photolithografische Methode vor, die es ermöglicht, mit kommerziell erhältlichen Reagenzien sowohl Glas- als auch PDMS-Oberflächen in versiegelten Mikrofluidikgeräten mit verschiedenen Biomolekülen zu mustern, wodurch präzise in-situ-Oberflächenmodifikationen und die Anwendung in der Detektion oder Genexpression ermöglicht werden.
Diese Arbeit stellt einen verbesserten Zellverfolgungsalgorithmus vor, der auf einem offenen Multi-Agenten-System und einem erweiterten Kalman-Filter basiert, um die dynamischen Interaktionen, die Mitose und die Migration heterogener Zellpopulationen (insbesondere Osteosarkom- und mesenchymale Stromazellen) in komplexen Ko-Kultur-Modellen präzise zu modellieren und zu verfolgen.
Diese Studie zeigt mittels räumlicher und einzelzelltranskriptomischer Analysen, dass bei Zöliakie Enterocyten durch eine verkürzte Distanz zwischen BMP- und WNT-produzierenden mesenchymalen Zellen und die daraus resultierende Überlappung morphogener Felder eine neue Identität mit überlappenden zonalen Programmen sowie eine metaplastische Umwandlung in gastrale Pitszell-ähnliche Zellen entwickeln.
In diesem Artikel stellen die Autoren ein Agenten-basiertes Modell vor, das mit der NetLogo-Simulationsplattform entwickelt wurde, um die Dynamik der Aktinpolymerisation nachzubilden und dabei sowohl die Hauptphasen des Prozesses als auch emergente Muster wie das globale Treadmilling und die Konkurrenz zwischen Nukleation und Elongation erfolgreich zu replizieren.
Die Studie stellt eine neuartige computergestützte Deconvolutionsmethode vor, die es ermöglicht, aus unsynchronisierten Bulk-Proteom-Daten der Hefe zellzyklusabhängige Proteindynamiken für über 500 Proteine präzise zu rekonstruieren und so neue Einblicke in die metabolische Regulation während des Zellzyklus zu gewinnen.
Dieses Paper führt Signal Hierarchical Petri Nets ein, ein neuartiges computergestütztes Formalismusmodell, das durch die bidirektionale Kopplung des metabolischen Zustands (ATP-Spiegel) mit der regulatorischen Kontrolle emergente Schwellendynamiken und spontane Homöostase erreicht und somit die in silico Rekapitulation adaptiver zellulärer Verhaltensweisen wie Pfadwechsel und gewebespezifische Wirkstoffakkumulation ohne explizite Programmierung ermöglicht.
Diese Arbeit führt eine topologiebasierte Kohärenzmatrix ein, um zu zeigen, dass hierarchische Organisation, insbesondere eine dichte, feedbackreiche mittlere Schicht, es spärlich besetzten Genregulationsnetzwerken ermöglicht, eine robuste globale Regulationskoordination zu erreichen, indem sie die strukturelle Kohärenz über variierende Sparsitätsniveaus hinweg aufrechterhält.
Diese Studie zeigt, dass der wässrige Extrakt aus dem Fruchtfleisch von *Tamarindus indica* die Hämatopoese effektiv stimuliert und die durch Phenylhydrazin induzierte hämolytische Anämie bei männlichen Wistar-Ratten signifikant verbessert, indem er hämatopathologische Veränderungen, einschließlich morphologischer Erythrozytenverformungen, erhöhter Serum-LDH und Knochenmarkdegeneration, rückgängig macht.
FLARE ist ein neuartiges kontrastives Lernframework, das die Metaboliten-Annotation durch die Nutzung einer bidirektionalen Peak-Knoten-Ausrichtung verbessert, um feingliedrige spektral-strukturelle Beziehungen zu erfassen, wodurch es eine erstklassige Leistung erzielt und ein signifikantes translationales Potenzial in der Krebsforschung demonstriert.
Diese Arbeit analysiert ein einfaches epidemiologisches Modell, das Umwelt- und direkte Übertragungsmechanismen koppelt, und zeigt auf, dass deren Wechselwirkung komplexe Dynamiken wie Multistabilität, Rückwärtsbifurkationen und eine Sensitivität gegenüber den Anfangsbedingungen hervorruft, die durch distinkte Umwelt- und kombinierte Schwellenwerte gesteuert werden.