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La biofísica es el puente fascinante donde las leyes de la física se encuentran con la complejidad de la vida. En este campo, los investigadores utilizan herramientas y conceptos físicos para descifrar cómo funcionan las máquinas moleculares dentro de nuestras células, desde el plegamiento de proteínas hasta la transmisión de señales nerviosas. Es una disciplina que transforma preguntas biológicas profundas en problemas cuantificables, revelando los mecanismos ocultos que sostienen la vida.
En Gist.Science, monitoreamos constantemente bioRxiv para traerles las últimas novedades de este universo científico. Procesamos cada nuevo preprint en esta categoría, ofreciendo tanto un resumen técnico detallado como una explicación en lenguaje sencillo, asegurando que los hallazgos estén al alcance de todos. A continuación, presentamos los últimos artículos publicados en bioRxiv sobre biofísica.
Aunque las simulaciones moleculares sugieren que la clorotoxina y sus fragmentos se unen favorablemente a regiones no catalíticas de la MMP-2 e inhiben la migración de células de glioblastoma, estos no inhiben directamente la actividad enzimática de la MMP-2, lo que indica que la clorotoxina probablemente se dirige a mecanismos alternativos en el glioblastoma.
Este estudio introduce una estrategia de "forma como señal" utilizando etiquetas proteicas de bajo peso molecular, totalmente codificadas genéticamente y con geometrías rígidas definidas, para permitir la identificación directa e inequívoca de proteínas específicas dentro de entornos celulares congestionados mediante tomografía crioelectrónica sin la necesidad de sondas exógenas voluminosas.
Este estudio demuestra que los modelos de conjuntos multiconformacionales derivados de la cristalografía de rayos X de alta resolución pueden predecir con precisión las entropías de unión proteína-ligando al contabilizar conjuntamente las entropías conformacionales tanto de la proteína como del solvente, permitiendo así consideraciones entrópicas explícitas en el diseño de fármacos basado en estructuras.
Este manuscrito, titulado "Quantifying lipids in human cells using Raman spectroscopy", ha sido retirado por los autores debido a la identificación de inexactitudes que requieren mayor refinamiento, y solicitan que no sea citado.
Este artículo desafía la dependencia de la recuperación de secuencias nativas (NSR) como la métrica principal para los modelos de diseño de proteínas al introducir PottsMPNN, el cual sacrifica el rendimiento de NSR para lograr una generación de secuencias y una predicción del paisaje energético superiores mediante el entrenamiento en estructuras con ruido y alineamientos de secuencias múltiples.