139 Arbeiten
Die Studie stellt eine kosteneffiziente, hochdurchsatzfähige in-vitro-Plattform vor, die mithilfe von Omics-Technologien und menschlichen Immunzellen altersbedingte Immunseneszenz untersucht und die Entwicklung personalisierter Senomodulatoren für eine schnellere klinische Translation ermöglicht.
Die Studie zeigt, dass Neuregulin-1 die Größe und Form von Herzmuskelzellen durch unterschiedliche PI3K- und p38-Signalwege steuert, was neue Ansatzpunkte für die gezielte Behandlung von pathologischem Herzremodeling bietet.
Diese Studie demonstriert, dass die Kombination von postmortaler Metabolomik mit maschinellen Lernmodellen auf Basis von schwedischen forensischen Daten eine präzise Erkennung und Subtypisierung von Ketoazidose-bedingten Todesfällen ermöglicht.
Diese Studie stellt einen interpretierbaren, netzwerkbasierten Rahmen vor, der Gen-Ko-Expressionsanalysen mit mehreren Zentralitätsmaßen kombiniert, um in Alzheimer-Daten aussagekräftige Kandidatengene für Biomarker und therapeutische Ziele zu priorisieren.
GRNFormer ist ein generalisierbares Graph-Transformer-Framework, das mithilfe von Einzelzell- und Bulk-RNA-Sequenzierungsdaten präzise und skalierbare Genregulationsnetzwerke ohne Zelltyp-Annotationen oder vorherige regulatorische Informationen rekonstruiert und dabei bestehende Methoden in Bezug auf Genauigkeit und Übertragbarkeit zwischen Spezies und Zelltypen übertrifft.
Die Studie zeigt, dass die Integration von Transkriptom- und Proteomdaten mittels linearer maschineller Lernmodelle ein nuanciertes Verständnis der mRNA-Protein-Koordination im Kontext von Krebsmetastasen ermöglicht, wobei Proteine komplementäre und verstärkende Informationen liefern, die die Vorhersagegenauigkeit über reine Transkriptomdaten hinaus verbessern.
Das Paper stellt OrthoGather vor, eine lokal gehostete Webanwendung, die den Vergleich von Proteomen und Proteomik-Daten sowie die GO-Anreicherung über Orthologie-Gruppen hinweg vereinfacht und dabei auch für Forscher ohne computertechnische Expertise zugänglich macht.
Diese Studie des MoTrPAC-Konsortiums analysiert umfassende Blutproteom-, Metabolom- und Transkriptomdaten von Probanden nach akuter Ausdauer- oder Kraftbelastung und identifiziert sowohl gemeinsame als auch modusspezifische molekulare Reaktionen, die neue Einblicke in die systemischen Gesundheitswirkungen von Bewegung liefern.
Die Studie entwickelt ein gewöhnliches Differentialgleichungsmodell der Caspase-vermittelten Apoptose in Prostatakrebszellen, um mithilfe computergestützter Methoden Schlüsselmoleküle zu identifizieren, die die intrinsische Resistenz gegen drei verschiedene pro-apoptotische Wirkstoffe überwinden können.
Die Studie zeigt, dass die Bindungsstärke von Promotoren die Genexpression am stärksten beeinflusst, gefolgt von der Lokalisierung und Konzentration von Transkriptionsfaktoren, während Affinitätsvariationen weitgehend gepuffert werden, wodurch ein komplexes Zusammenspiel und Leistungsabwägungen zwischen cis- und trans-regulatorischen Faktoren aufgedeckt werden.
Die Studie zeigt, dass die thymische Selektion des T-Zell-Rezeptor-Repertoires bei Frauen im Vergleich zu Männern eine signifikant höhere Prävalenz von TCRs mit Spezifität für Autoimmun-Antigene aufweist, was die erhöhte Anfälligkeit von Frauen für Autoimmunerkrankungen mechanistisch erklärt.
Die Studie zeigt, dass der Phasenraumabstand zwischen stationären Zuständen und die Bifurkationsstruktur in einem Genregulationsnetzwerk den Übergangswahrscheinlichkeiten und der phänotypischen Plastizität bei Brustkrebs zugrunde liegen, wobei sich der HER2+-Subtyp als dynamisch robust und der TNBC-Subtyp als stark variabel und heterogen erweist.
Die Studie stellt TRACER vor, ein Werkzeug zur Verbesserung der Zellprofil-Rekonstruktion in bildbasierten räumlichen Transkriptomik-Daten durch Nutzung von Gen-Gen-Kohärenz und räumlicher Kollokalisation, das gemischte Profile auflöst, unvollständige Zellen rekonstruiert und damit die Qualität nachgelagerter biologischer Analysen unabhängig von Referenzatlanten erhöht.
Die Studie des MoTrPAC-Konsortiums zeigt, dass eine einzelne Trainingseinheit bei sitzenden Erwachsenen zeitlich aufgelöste, multimodale molekulare Veränderungen im subkutanen Bauchfett auslöst, die von der Trainingsart abhängen und neue Einblicke in die adiposassoziierten Mechanismen der metabolischen Gesundheit durch Bewegung bieten.
Die Arbeit stellt MAPLE vor, ein Framework, das strukturierte Validierungsschemas nutzt, um die Zusammenarbeit zwischen Large Language Models und Quantitative Systems Pharmacology-Modellierern zu ermöglichen und so die konsistente, nachvollziehbare und fehlerreduzierte Kalibrierung von Modellen aus der Literatur zu gewährleisten.
Diese Studie stellt ein skalierbares Netzwerk vor, das durch den Abgleich von Metallbindungsstellen in Proteinen deren evolutionäre Beziehungen und funktionelle Konvergenz aufdeckt und gleichzeitig genutzt wird, um neue unerwünschte Arzneimittelwechselwirkungen vorherzusagen.
Diese Studie nutzt einen netzwerkpharmakologischen Ansatz, um TUDCA und Arundin als vielversprechende Repurposing-Kandidaten für die Alzheimer-Krankheit zu identifizieren und experimentell zu validieren, die über die Regulation der G-Protein-Signalisierung neuroinflammatorische Prozesse und Amyloid-beta-Clearance positiv beeinflussen.
Die Studie zeigt, dass sowohl die Gabe von High-Fructose-Corn-Syrup als auch von Momordica charantia bei broiler Hühnern mit chirurgisch induziertem Lungenhochdruck die Schwere der Erkrankung verringern, wobei sich ein dynamisches Differentialgleichungsmodell als effektives Werkzeug zur Bewertung dieser ernährungsbedingten Strategien erwies.
Die Studie zeigt, dass die scheinbare Dominanz additiver und paarweiser Wechselwirkungen in mikrobiellen Gemeinschaften nicht auf biologische Einfachheit zurückzuführen ist, sondern auf fundamentale statistische und strukturelle Grenzen, die die Detektierbarkeit höherer Ordnungseffekte durch exponentielle Rauschverstärkung und kombinatorische Verdünnung einschränken.
Der Toroidal Search Algorithm (TSA) ist ein neuartiger, topologieinspirierter Metaheuristik-Optimierungsalgorithmus, der durch die Einbettung des Suchraums in eine toroidale Geometrie das Problem der Grenzstagnation löst und sich durch überlegene Robustheit sowie hohe Genauigkeit bei der Parameterschätzung in mathematischen Krebsmodellen auszeichnet.