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.
HetNetEX ist eine neuartige Methode, die den rechenintensiven und auflösungsbeschränkten Permutationsansatz des XSwap-Verfahrens durch eine exakte analytische Inferenztechnik ersetzt, um die Signifikanz für Konnektivität in heterogenen biomedizinischen Wissensgraphen effizient zu berechnen.
Diese Arbeit zeigt auf, dass das Versagen von Standard-Normal-Perturbationskernen in hochdimensionalen ABC-SMC durch die Kombination aus einer durch Zusammenfassungsstatistiken induzierten Kovarianzüberinflation und einer dimensionsbedingten Schrittweitenüberkonzentration verursacht wird, und schlägt den Cauchy-Kern als robusten Standardalternativvorschlag vor, der positive Akzeptanzraten beibehält und die Genauigkeit der posterioren Approximation unabhängig von der Dimension signifikant verbessert.
Diese Arbeit präsentiert eine systematisch kuratierte und standardisierte Aktualisierung des MitoCore-Humantestmetabolismusmodells, welche dessen Annotationsqualität und Kompatibilität mit proteinbeschränkten Modellierungen signifikant verbessert, wodurch die Genauigkeit krankheitsbezogener metabolischer Vorhersagen erhöht und ein Rahmenwerk für automatisierte zukünftige Aktualisierungen etabliert wird.
Durch die Integration von Multi-Omics-Profiling mit der Kartierung von Enhancer-Promotor-Interaktionen im LUHMES-Modell erläutert diese Studie die koordinierten regulatorischen Netzwerke, welche die Differenzierung menschlicher dopaminerger Neuronen vorantreiben, wobei sie entscheidende Transkriptionsfaktoren wie MYT1, ISL2 und NHLH2 als zentrale Treiber der Reifung sowie LCOR als negativen Regulator identifiziert.
Diese Studie nutzt Chemoproteomik, um neuartige ppGpp-Bindungspartner in Pflanzen und Cyanobakterien zu identifizieren, wobei unterschiedliche Regulationsmechanismen wie die Hemmung des Pyrimidinmetabolismus in Chloroplasten sowie die Aktivierung der Glykogensynthese und der Carboxysomen-Aggregation in Cyanobakterien aufgezeigt werden, wodurch unser Verständnis darüber erweitert wird, wie photosynthetische Organismen sich an Umweltstress anpassen.
Das Papier stellt Dis2Vec vor, ein Framework zum Erlernen von Repräsentationen, das biologisch fundierte Krankheits-Embeddings aus genetischen und phänotypischen Daten generiert, um eine systematische Wissensumwidmung zu ermöglichen, die Vorhersagen der therapeutischen Übertragbarkeit für Investitionsentscheidungen zu verbessern und ein unüberwachtes Clustering von seltenen und nicht-seltenen Krankheiten zu erleichtern.
Diese longitudinale Plasma-Proteomik-Studie identifiziert eine reproduzierbare, fünfproteinige sequentielle Kaskade, die von der IL-33/ST2-Achse angeführt und in myometrialen Kontraktionsproteinen kulminierend den molekularen Auslöser für den spontanen Beginn der menschlichen Geburt darstellt.
Durch die Phänotypisierung einer Bibliothek mariner heterotropher Bakterien zeigt diese Studie, dass das Wachstum auf diversen Kohlenstoff- und Stickstoffquellen schwach mit der Phylogenie verknüpft ist, jedoch vielmehr um Substrateigenschaften wie der C:N-Stöchiometrie und dem Reduktionsgrad sowie um stammspezifische Merkmale organisiert ist, welche einfache Ertragsprognosen infrage stellen und neue Prinzipien für die Modellierung globaler biogeochemischer Kreisläufe bieten.
Dieses Paper stellt TabularQual vor, ein auf Tabellenkalkulation basierendes Format und einen bidirektionalen Konverter, der die Brücke zwischen menschenlesbaren logischen Modellrepräsentationen und dem standardisierten SBML-qual XML-Format schlägt, um die Annotation, Kuration, den Austausch und die Interoperabilität von regulatorischen und Signalmodellen zu verbessern.
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.