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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.
Contrario a la creencia prevaleciente de que las bacterias mantienen una fluidez de membrana constante en todas las temperaturas, este estudio revela que las bacterias Gram-positivas exhiben un régimen de dos componentes en el que la fluidez se regula homeostáticamente solo a temperaturas bajas (<26 °C), pero aumenta libremente a temperaturas más altas.
Los autores presentan Combi-PAINT, un método novedoso que combina la multiplexación de DNA-PAINT de superresolución combinatoria con el marcaje de ARN de alta eficiencia y la microscopía MINFLUX para permitir la visualización tridimensional, con precisión nanométrica, de múltiples especies distintas de ARNm y sus ultraestructuras específicas de transcrito dentro de células humanas.
Este estudio demuestra que los modelos de aprendizaje automático pueden detectar independientemente el estrés humano con una precisión superior al 90% mediante el análisis de las reflexiones electromagnéticas de terahercios submilimétricos provenientes de los conductos sudoríparos, estableciendo un nuevo método de detección remota sin depender de marcadores tradicionales como la respuesta galvánica de la piel.
Este artículo revisita y adapta la espectroscopia de Raman de resonancia con resolución temporal mediante excitación de onda continua para espectrómetros confocales modernos utilizando una celda rotatoria, demostrando que, si bien esta configuración reduce significativamente el tiempo de adquisición de datos, requiere una configuración óptica más compleja y produce una eficiencia de fotoconversión menor en comparación con los espectrómetros tradicionales de rendija de dispersión a 90 grados.
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.