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systems biology

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La biología de sistemas busca comprender la vida no como piezas aisladas, sino como una red compleja e interconectada donde cada componente interactúa dinámicamente. En lugar de estudiar un gen o una proteína en soledad, este enfoque integra datos masivos para revelar cómo funcionan los organismos completos, desde células individuales hasta ecosistemas enteros, permitiendo predecir comportamientos que serían invisibles de otra manera.

En Gist.Science, monitorizamos diariamente bioRxiv para llevar estos avances al público. Procesamos cada nuevo preprint de esta categoría, ofreciendo tanto resúmenes técnicos detallados para expertos como explicaciones en lenguaje sencillo para cualquier lector curioso. Nuestro objetivo es desmitificar la ciencia y hacer que la investigación de vanguardia sea verdaderamente accesible.

A continuación encontrarás las últimas publicaciones en biología de sistemas, seleccionadas y analizadas recientemente para que puedas explorar los hallazgos más frescos de este campo en constante evolución.

Study on Liver Sinusoidal Endothelial Cell Fenestrations Based on Cellular Omics-Structure Integration Technology and Its Application in Metabolic Diseases

Este estudio introduce una plataforma novedosa de Integración Estructural de Ómicos Celulares (COSI) que mapea simultáneamente la expresión génica a nivel de célula única y la ultraestructura de superresolución para identificar conjuntos génicos específicos que gobiernan las fenestraciones endoteliales sinusoidales hepáticas, proporcionando así nuevos marcadores moleculares para evaluar y tratar enfermedades metabólicas como la NASH y la diabetes.

Wei, Z., Chen, J., Aronova, M. A., Leapman, R. D.2026-05-28📄 systems biology

MORPHE: Bridging Image Generation and Spatial Omics for Tissue Synthesis

MORPHE es un marco de IA que conecta la ómica espacial y la generación de imágenes al mapear identidades celulares discretas y relaciones espaciales en un espacio latente continuo, permitiendo la síntesis, reconstrucción y extensión de arquitecturas de tejidos biológicamente fieles a resolución de célula única en conjuntos de datos bidimensionales y tridimensionales.

Feng, Y., Robers, Z., Rasheed, L., Miao, Y., Wen, S., Lee, K., Sohigian, J., Brbic, M., Hickey, J. W.2026-05-28📄 systems biology

A quantitative framework for bacterial competition during starvation

Este estudio establece un marco cuantitativo y libre de parámetros que demuestra que la competencia bacteriana durante el hambre se impulsa por el reciclaje de necromasa, donde las diferencias fisiológicas en las demandas de mantenimiento y la captación de nutrientes generan dinámicas de supervivencia dependientes de la frecuencia que pueden predecirse con precisión mediante un modelo de pool de energía compartido.

Gough, Z. H., Dauber, M., Seyed-Allaei, H., Biselli, E., Brameyer, S., Schink, S. J., Gerland, U. J.2026-05-27📄 systems biology

Benchmarking Static Gene Regulatory Network Reconstruction and Dynamic Transition Probing in Single-Cell Foundation Models.

Este artículo presenta una evaluación unificada que demuestra que los modelos fundacionales de células individuales codifican priores transferibles de regulación génica y dinámicos, con componentes específicos como las incrustaciones de tokens de scGPT y la cabeza de reconstrucción de scFoundation superando a los métodos clásicos en la reconstrucción de redes estáticas y la exploración de transiciones dinámicas en configuraciones de cero disparos.

Ye, z., Yang, N., Yang, X., Mao, X., Tang, C.2026-05-20📄 systems biology

Signed motif analysis of the Caenorhabditis elegans neuronal network reveals positive feedforward and negative feedback loops

Este estudio presenta el primer análisis de motivos firmados del conectoma de *C. elegans*, revelando una sobreabundancia de patrones específicos de tres nodos, como bucles de alimentación directa positiva y bucles de retroalimentación negativa con disposiciones neuronales distintas, demostrando así la utilidad del análisis de motivos firmados para comprender la organización de las redes biológicas.

Szilagyi, G. S., Gulyas, A., Vassy, Z., Csermely, P., Fenyves, B.2026-05-18📄 systems biology

Protein Stability, Turnover Kinetics, and Abundance Constrain the Scaling of Protein Interaction Networks

Este estudio revela que la estabilidad estructural, la cinética de recambio y la abundancia de las proteínas en *S. cerevisiae* actúan como restricciones clave en las redes de interacción proteína-proteína, impulsando específicamente la formación de centros altamente conectados mediante la prevalencia de proteínas abundantes pero inestables, mientras dejan inalterados los cuellos de botella de la red.

Goel, M., Nissley, D. A., Castellanos-Girouard, X., Kuntz, C. P., Wang, Y., Mukhtar, M. S., Serohijos, A., Schlebach, J. P.2026-05-14📄 systems biology

Uncertainty-aware graph representation learning with positive-unlabeled classification for biomarker discovery in peripheral artery disease

Este artículo presenta un marco de aprendizaje de representaciones de grafos consciente de la incertidumbre que integra la clasificación positiva-no etiquetada y métodos de conjunto para priorizar biomarcadores novedosos y bien calibrados para la enfermedad arterial periférica, demostrando un rendimiento predictivo superior y relevancia biológica en comparación con las líneas base existentes.

Ayyalasomayajula, V. S. R. K., Senders, M. L., Wolterink, J. M., Yeung, K. K.2026-05-13📄 systems biology

Computer experimentation on E. coli ammonium transport and assimilation reveals mechanisms for energy coupling, balanced futile cycling, and robust growth

Mediante experimentación computacional que compara seis modelos cinéticos, este estudio identifica un mecanismo de electro-unión para el transporte de amonio en E. coli que explica el acoplamiento energético y revela cómo la regulación coordinada del transportador AmtB y la glutamina sintetasa minimiza el ciclo inútil para asegurar un crecimiento robusto bajo condiciones ambientales variables.

Maeda, K., Kurata, H., Javelle, A., Westerhoff, H. V., Boogerd, F. C.2026-05-13📄 systems biology

TRAFIKK: systematic prediction and mechanistic interpretation of anticancer drug synergies

El artículo presenta Trafikk, un marco basado en redes de señalización molecular que logra una alta precisión predictiva para las sinergias de fármacos anticancerígenos, al tiempo que proporciona conocimientos mecanísticos sobre cómo surgen estos efectos sinérgicos en diversos contextos celulares.

Farinas, M., Bermudez, V., Tsirvouli, E., Zobolas, J., Aittokallio, T., Lehti, K., Flobak, A., Lippestad, K.2026-05-12📄 systems biology