138 Arbeiten
Die Studie zeigt, dass eine gezielte Rekonstruktion des Lebensraums mittels aktiven Lernens den Fitnessgewinn durch evolutionäre Genmutationen bei Bakterien ersetzen kann, was die alleinige Abhängigkeit von genetischen Anpassungen in Frage stellt.
Das Paper stellt HiMaLAYAS vor, ein Python-Paket zur post-hoc-Anreicherungsbasierten Annotation hierarchisch clusterter Matrizen, das Cluster als statistische Einheiten behandelt und signifikante Annotationen neben der Matrix visualisiert.
Die Studie zeigt, dass die Behandlung von Autoimmun-Myokarditis bei Mäusen mit einem neuartigen monoklonalen Antikörper, der CD160-positive Zellen (einschließlich NK-Zellen und zytotoxischer T-Zellen) depletiert und so mehrere entzündliche Signalwege hemmt, eine Verschlechterung der Herzfunktion vollständig verhindert.
Diese Studie stellt eine Python-basierte Systemanalyse-Pipeline vor, die mithilfe von Unsupervised-Learning-Verfahren und Netzwerkdarstellungen von Wasserstoffbrückenbindungen in MD-Simulationen langreichweitige allosterische Wechselwirkungen zwischen dem A- und P-Ort des Ribosoms aufdeckt, die durch Mutationen in der mRNA-Code-Sequenz ausgelöst werden.
Diese Studie nutzt eine integrative Multi-Omics-Analyse von Lunge und Muskulatur bei 12 wilden Schweinswalen mit beeinträchtigter Atemgesundheit, um systemische molekulare Signaturen und pathophysiologische Mechanismen zu identifizieren, die durch anthropogene Stressfaktoren ausgelöst werden und als Biomarker für zukünftige Gesundheitsüberwachungs- und Schutzmaßnahmen dienen können.
Die Studie zeigt, dass in der Hefe *Saccharomyces cerevisiae* ein bistabiler metabolischer Schalter zwischen fermentierenden und respirierenden Zuständen durch die Konkurrenz mitochondrialer und zytosolischer Ribosomen entsteht, wobei ein positives Rückkopplungsloop der mitochondrialen Translation die Membranpotenziale aufrechterhält und die Kooperationsintegration von Komplex-IV-Untereinheiten den Schalter stabilisiert.
Diese Studie untersucht, wie tiefgreifende Unsicherheiten in physiologisch basierten pharmakokinetischen (PBPK) Modellen die Vorhersagevariabilität der Gewebeexposition beeinflussen, indem sie vier Modelle gegen 1.854 experimentelle Datenpunkte validieren und zeigen, dass physikochemische Eigenschaften und Parameterinteraktionen zu erheblichen Diskrepanzen führen, insbesondere bei lipophilen, protonierten Molekülen.
Die Studie identifiziert eine universelle bimodale Kopplungsstrategie in biologischen Oszillatorsystemen, bei der physiologische Prozesse dynamisch zwischen einem energieeffizienten synchronisierten Modus und einem funktionspriorisierten desynchronisierten Modus wechseln, um den Kompromiss zwischen Energieeinsparung und funktionalem Bedarf zu optimieren.
Die Studie stellt einen neuen rechnerischen Ansatz namens „Glycan Reachability Analysis" vor, der mithilfe von Transkriptomdaten und einem Flaschenhals-Prinzip die biosynthetische Kapazität von Glykanen in menschlichen Geweben quantifiziert und dabei die Grenzen herkömmlicher binärer Schwellenwertmethoden überwindet.
Die randomisierte, placebokontrollierte Phase-0/1b-Studie RENEWAL-NAD+ zeigt, dass die orale Gabe der modifizierten Formulierung LNAD+ bei gesunden Erwachsenen im Alter von 45 bis 75 Jahren innerhalb von fünf Tagen die intrazellulären NAD+-Spiegel signifikant erhöht und den metabolischen Fluss anregt, ohne dabei die zirkulierenden NAD+-Konzentrationen zu verändern, bei gleichzeitig guter Verträglichkeit.
Diese Studie entwickelt einen neuen modellbasierten Ansatz, um die Variabilität heterogener in-vitro-Daten zu GLP-1R-Agonisten wie Exenatid zu überwinden und so eine vereinheitlichte, klinisch relevante Schlussfolgerung für die präklinische Wirkstoffentwicklung zu ermöglichen.
Die Studie zeigt, dass die Aminosäurezusammensetzung menschlicher metabolischer Enzyme nicht einem einfachen Kostenminimierungsprinzip folgt, sondern sich in vier archetypische Module gliedert, die drei ökonomische Strategien – Kosteneinsparung, Austausch und Internalisierung externer Effekte – widerspiegeln und somit einen fundamentalen Wandel hin zu einem mehrschichtigen ökonomischen System im Proteom komplexer vielzelliger Organismen belegen.
Die Autoren zeigen mithilfe der Extremalgraphentheorie, dass die vorherrschende Dreifachverzweigung mitochondrialer Netzwerke aus rein kombinatorischen Gründen wahrscheinlich zu einem großen zusammenhängenden Hauptbestandteil führt, der somit als sinnvolles Nullmodell für die Netzwerkmorphologie dienen kann.
Diese Studie liefert eine integrierte pan-krebs-Proteogenomanalyse des Ubiquitin-Proteasom-Systems, die durch die Nutzung harmonisierter Multi-Omics-Daten und die Vorstellung der Plattform „UbiDash" klinisch relevante E3-Ligasen sowie mutationsbasierte proteostatische Abhängigkeiten zur Identifizierung neuer therapeutischer Angriffspunkte in der Krebsbehandlung aufdeckt.
Die Studie stellt MINGL vor, ein probabilistisches Framework, das die Unsicherheit bei der Zuordnung von Zellen zu Nachbarschaften als biologisches Signal nutzt, um kontinuierliche Maße für Gewebegrenzen, Gradienten und Heterogenität in der multizellulären Gewebeorganisation zu quantifizieren.
Die Studie identifiziert durch die Analyse von 3D-PDAC-Gewebemodellen und einer großen Patientenatlas-Datenbank einen neuen Mechanismus der Gemcitabin-Resistenz, bei dem die Kopplung von EMT und Zellzyklus über den CDK1-CDKN1A-WEE1-Achsen-Bottleneck zu einer S-Phasen-Persistenz führt, die das Überleben von Tumorzellen unter Chemotherapie ermöglicht.
Das Paper stellt VIOLIN vor, ein konfigurierbares, attributbewusstes Rekonkiliationsframework, das automatisch extrahierte molekulare Interaktionen aus der wissenschaftlichen Literatur mit strukturierten Baseline-Graphen vergleicht, um sie systematisch als Bestätigung, Widerspruch, Sonderfall oder Erweiterung zu klassifizieren.
Die Studie zeigt, dass die Leber durch den Einsatz erheblicher Kosten für die Enzymexpression thermodynamisch robust bleibt und ihre Stoffwechselkontrolle sowohl während des Fastens als auch bei Fettleibigkeit aufrechterhält, indem sie metabolische Konzentrationsänderungen ausgleicht.
Das R-Paket NeighborFinder ermöglicht eine effiziente und präzise Inferenz lokaler mikrobieller Netzwerke um eine spezifische Art herum, indem es gezielte, interpretierbare Interaktionen durch regularisierte Regression ermittelt, anstatt wie herkömmliche Methoden computationally intensive globale Netzwerke zu rekonstruieren.
Diese Studie stellt einen allgemeinen graphbasierten maschinellen Lernansatz vor, der die Auswirkungen von Genperturbationen auf molekulare Phänotypen vorhersagt, um kostspielige Experimente zu reduzieren, Gene zu priorisieren und biologische Mechanismen zu hypothesieren.