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La biophysique explore la vie à l'échelle moléculaire en appliquant les lois de la physique pour comprendre comment fonctionnent les cellules, les protéines et l'ADN. Ce domaine fascinant révèle les mécanismes secrets qui régissent nos organismes, du battement d'un cœur au fonctionnement de notre cerveau, en passant par la façon dont les médicaments interagissent avec nos cellules.
Sur Gist.Science, nous sélectionnons rigoureusement chaque nouvelle prépublication de bioRxiv dans cette catégorie pour vous offrir un accès immédiat aux découvertes de pointe. Notre équipe transforme ces travaux complexes en résumés clairs en langage courant, tout en conservant des analyses techniques détaillées pour les chercheurs.
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Cet article présente de nouveaux flux de travail expérimentaux qui surmontent les défis majeurs de la microscopie électronique cryogénique volumique (cvEM), permettant ainsi d'obtenir des images haute résolution de l'ultrastructure 3D d'organismes unicellulaires et multicellulaires dans un état quasi natif.
Cette étude présente un cadre d'inversion physique qui transforme les mesures de microscopie à force atomique en champs spatiaux résolus de rigidité, de viscosité et de temps de relaxation, révélant ainsi comment les hétérogénéités mécaniques nanométriques dans les parois cellulaires végétales en croissance sont encodées par le couplage entre stockage et dissipation d'énergie pour établir un lien direct entre la rhéologie hors équilibre et les descriptions continues de la croissance.
Cette étude révèle que la croissance bactérienne à court terme présente une dynamique sous-diffusive due aux contraintes mécaniques hétérogènes du réseau de peptidoglycane, plutôt qu'à des programmes de régulation biologique.
En utilisant des modèles vertex et des données sur l'invasion mésodermique chez le poisson-zèbre, cette étude démontre que la migration collective dans des tissus hétérogènes est optimisée à une force d'adhésion intermédiaire, qui équilibre la cohésion du groupe et la réorganisation cellulaire nécessaire au mouvement.
Cette revue systématique et méta-analyse démontrent que les exposants de divergence à long terme, traditionnellement interprétés comme des mesures de stabilité, reflètent en réalité la complexité et l'automatisme de la marche, permettant une réévaluation de leur rôle dans l'évaluation des risques de chute et du contrôle moteur-cognitif.
Les auteurs ont étendu le simulateur moléculaire OpenCafeMol pour inclure les modèles d'ADN 3SPN.2 et 3SPN.2C avec une accélération GPU, permettant des simulations à long terme de complexes chromatiniques et démontrant la capacité du système à modéliser l'extrusion de boucles d'ADN par un complexe SMC-ScpA en présence d'obstacles.
ChironRNA est un modèle de diffusion équivariant E(3) qui résout efficacement les encombrements stériques et complète les atomes manquants dans les structures d'ARN, surpassant les méthodes traditionnelles grâce à une approche hiérarchique combinant des modèles à grains fins et grossiers.
En s'appuyant sur un modèle informatique et des validations expérimentales chez la drosophile, cette étude démontre que l'adhésion hétérotypique module l'efficacité de la migration cellulaire sur un épithélium de manière non monotone, révélant ainsi l'existence d'un régime d'adhésion optimal.
Cette étude prospective évalue la capacité de méthodes de co-repliement basées sur l'apprentissage profond, telles qu'AlphaFold3, Boltz-2 et Chai-1, à prédire avec précision les structures de 557 complexes Mac1-ligand et à prioriser des candidats médicamenteux, révélant que l'intégration de scores de docking physiques et de scores de confiance ou d'affinité de l'IA offre une approche complémentaire prometteuse pour la découverte de ligands.
Les auteurs ont développé un modèle computationnel résolu au niveau des filaments qui reproduit la formation de lamellipodes, de filopodes et de réseaux réticulés d'actine en fonction des concentrations d'Arp2/3 et de fascin, établissant ainsi un lien entre les interactions moléculaires et la morphodynamique cellulaire.