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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.
El artículo presenta UQ-PhysiCell, un marco de trabajo Python de código abierto y extensible diseñado para facilitar la cuantificación de incertidumbre, la calibración y la selección de modelos en simulaciones de PhysiCell mediante la orquestación automatizada de ensayos escalables y la integración con bibliotecas estadísticas avanzadas.
Este estudio demuestra que la combinación de perfiles proteómicos del kinoma con modelos de aprendizaje automático permite predecir la cardiotoxicidad de los inhibidores de quinasas y revelar mecanismos subyacentes, como la inhibición de dianas off-target, para guiar el diseño de fármacos más seguros.
Este estudio integra análisis transcriptómicos y farmacología de redes para identificar a CD44 como un nodo clave en la patogénesis del SOP y propone candidatos terapéuticos como flufenamato de ácido y citosporona B mediante un marco computacional.
Este estudio utiliza análisis transcriptómico de sangre para revelar que la aclimatación al calor en cerdos implica una respuesta dinámica y biphasica, caracterizada por una activación temprana de mecanismos inmunitarios y de estrés (HSP) seguida de adaptaciones metabólicas a largo plazo que regulan la oxidación de ácidos grasos y la síntesis de ATP para mantener la homeotermia.
Este trabajo establece un modelo de competencia de recursos que cuantifica el costo de aptitud de la expresión génica en *Saccharomyces cerevisiae* al demostrar que la competencia por ribosomas y factores de transcripción, y no los productos génicos, son los principales determinantes de dicho costo, proporcionando así un marco sistemático para optimizar el diseño genético en biología sintética.
Este estudio utiliza un modelo computacional para demostrar que los animales cuadrúpedos emplean estrategias de giro asimétricas específicas según la velocidad (flexión corporal a bajas velocidades, aplicación de fuerza lateral a velocidades medias y desplazamiento lateral a altas velocidades), con las extremidades delanteras jugando un papel primordial en la dirección y las traseras en la estabilidad.
HiMaLAYAS es un paquete de Python que permite la anotación basada en enriquecimiento estadístico de matrices biológicas y no biológicas organizadas mediante agrupamiento jerárquico, tratando a los clústeres como unidades estadísticas para visualizar anotaciones significativas junto a la matriz.
Este estudio integra análisis proteómicos, metabolómicos y lipidómicos en pulmones y músculos de marsopas comunes con salud respiratoria comprometida para identificar firmas moleculares y vías desreguladas que vinculan el estrés ambiental con respuestas fisiológicas sistémicas, ofreciendo así herramientas clave para el monitoreo de la salud y la conservación de esta especie.
Este estudio demuestra que los diferentes protocolos de diferenciación generan estados de cardiomiocitos con características moleculares y funcionales únicas, permitiendo seleccionar el protocolo óptimo para modelar enfermedades cardiovasculares específicas mediante la integración de datos genéticos humanos a gran escala.
Este estudio demuestra que en la levadura *Saccharomyces cerevisiae* la competencia entre la síntesis de proteínas mitocondriales y citosólicas genera un interruptor metabólico bistable que alterna entre estados de crecimiento fermentativo y respiratorio mediante un bucle de retroalimentación positiva en la traducción mitocondrial.