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142 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.

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Predicting Cerebral Pericyte Contractility Across Experimental and Physiological Conditions: an in-silico framework

Diese Studie führt ein multiskaliges In-silico-Framework ein und validiert dieses, welches die Perizyten-Elektrophysiologie und die intrazelluläre Kalziumdynamik mit der Mechanik der Gefäßwand verknüpft und erfolgreich die Kapillarkontraktilität unter verschiedenen experimentellen und pharmakologischen Bedingungen vorhersagt, um therapeutische Strategien für cerebrovaskuläre Pathologien zu unterstützen.

Coccarelli, A., Al-Areqi, A., Harraz, O. F.2026-09-03
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The trade-off between parsimony and model complexity for understanding biomedical mechanisms from mathematical models

Diese Arbeit zeigt durch die Modellierung von Ovarialkarzinomen auf, dass statistische Kennzahlen wie AIC und BIC zwar dabei helfen, die Anpassungsgüte mit der Sparsamkeit in Einklang zu bringen, die Auswahl des biologisch aufschlussreichsten Modells jedoch einen bewussten Kompromiss zwischen statistischer Einfachheit und der Einbeziehung essenzieller physiologischer Mechanismen erfordert, um Unidentifizierbarkeit und Überanpassung zu vermeiden.

Lamirande, P., Brunetti, M., Easlick, T., Beigmohammadi, F., Craig, M.2026-09-01
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Regulatory stochasticity drives opposing phenotypic outcomes in cell-fate decision networks

Diese Studie zeigt, dass zeitliche Fluktuationen in den Stärken genregulatorischer Interaktionen – spezifisch additives gegenüber multiplikativem Rauschen – durch die differenzielle Umgestaltung der Besetzung von Koexpression- und Single-High-Zuständen gegensätzliche phänotypische Ergebnisse in Zellschicksalsentscheidungsnetzwerken vorantreiben können, wodurch Entwicklungssysteme entweder in Richtung progenitorähnlicher oder terminal differenzierter Schicksale gedrängt werden.

Hari, K., Gupta, A., Shivakumar, L. M., Kulkarni, P., Salgia, R., Jolly, M. K., Levine, H.2026-08-26
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Quantitative Modeling of TLR Signaling Reveals Missing Negative Feedback Guiding Identification of TANK-IKKε Checkpoint

Durch die Entwicklung eines quantitativen regelbasierten Modells der TLR4-Signalkaskade, das ein konsistentes Versagen bei der Vorhersage der Pfaddeaktivierung aufzeigte, identifizierten Forscher einen zuvor unbekannten TANK-abhängigen IKKε-Kontrollpunkt, der das MyD88-IRAK1-TRAF6-Modul negativ reguliert, um Entzündungen zu begrenzen.

Manes, N. P., Zhang, F., Lin, B., Sun, J., Hassan, S. A., Armstrong, A. A., Shao, Y., Calzola, J. M., Kaplan-Stafford, P (…)2026-08-16
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Growth costs of protein allocation in models of growing cells

Diese Arbeit führt ein nichtlineares Wachstumsbilanz-Analyse-Framework (Growth Balance Analysis, GBA) ein, um die Fitnesskosten suboptimaler Proteinallokation in wachsenden Zellen zu modellieren, wobei gezeigt wird, dass die Berücksichtigung komplexer Ressourcen-Trade-offs und Enzymkinetik Vorhersagen liefert, die mit experimentellen Mustern konsistent sind und ein praktisches Werkzeug für das Metabolic Engineering bieten.

Szeliova, D., Liebermeister, W., Lercher, M., Dourado, H.2026-08-13
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Metabolomic, lipidomic, and N-glycomic analyses of a human cell model of Krabbe disease reveal treatable deficits in glycosylation and serine-ceramide metabolism

Diese Studie nutzt eine Multi-Omics-Analyse eines menschlichen Krabbe-Krankheitsmodells, um neuartige metabolische Dysregulationen aufzuzeigen, einschließlich einer gesteigerten De-novo-Ceramid-Synthese und einer beeinträchtigten N-Glykosylierung, was vielversprechende therapeutische Strategien unter Einbeziehung von Tezacaftor-vermittelter Substratreduktion und Galactose-Supplementierung nahelegt.

Starosta, R., Saeger, H., ten Hoeve, J., Kim, S., Van Hove, J. L. K., Jiang, X., He, M., Bennett, N. K.2026-08-13
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Projection criteria and information risks forzero-dimensional biological dynamics across molecular,epidemic, and ecological systems

Diese Studie stellt fest, dass die Exaktheit der Projektion räumlicher stochastischer biologischer Systeme auf eindimensionale, auf Zählungen basierende Modelle von einer Aggregatraten-Lumpability-Bedingung abhängt, und demonstriert, dass informationstheoretische Risiken, die aus räumlichen Korrelationen abgeleitet werden, als robuste, übertragbare Diagnostika zur Vorhersage des praktischen Scheiterns solcher Mean-Field-Approximationen über molekulare, epidemische und ökologische Skalen hinweg dienen.

Oosawa, C.2026-08-10
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Improved Metabolic Flux Estimations through Compositional Data Analysis

Diese Arbeit schlägt einen Rahmen für die kompositionelle Datenanalyse zur isotopischen metabolischen Flussanalyse (I-MFA) vor und validiert diesen, welcher isometrische Log-Verhältnis-Transformationen nutzt, um Standard-Euklidische-Distanzberechnungen zu ersetzen, wodurch Schätzfehler signifikant reduziert und Konfidenzintervalle im Vergleich zu traditionellen Methoden verengt werden.

Carlsen, A. S., Chen, T., Cowie, N. L., Brinch, C., Groves, T., Nielsen, L. K.2026-08-10