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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.
Découvrez ci-dessous les toutes dernières études en biophysique, prêtes à être explorées et comprises par tous.
Cette étude démontre que la dynamique d'orientation membranaire de la petite GTPase Rheb, caractérisée par des simulations moléculaires et des expériences de FRET, régule fonctionnellement l'activation de mTORC1, révélant ainsi un mécanisme de contrôle clé pour les GTPases prénylées localisées sur les endomembranes.
Cette étude présente la première mise en œuvre de l'analyse phasore sur la cytométrie en flux spectrale (phSFC), démontrant que cette méthode à haut débit permet de caractériser avec précision l'ordre membranaire et la dynamique des cellules, en complément et en continuité avec les techniques de microscopie hyperspectrale existantes.
Cette étude combine la diffusion dynamique de la lumière et des simulations de dynamique moléculaire pour démontrer que la diffusion anormale des nanoparticules dans les solutions d'acide hyaluronique semi-diluées dépend fortement du rapport entre la taille des particules et la maille du réseau polymère, ainsi que de la viscosité effective locale.
Bien que les i-motifs d'ARN soient globalement dépliés à pH neutre en solution, des expériences à l'échelle de la molécule unique révèlent qu'une petite fraction (1 %) reste repliée, suggérant leur pertinence biologique potentielle dans les cellules.
DeepSRFusion est un cadre d'apprentissage profond auto-supervisé qui permet une fusion de particules en super-résolution tridimensionnelle avec une haute fidélité et une rapidité exceptionnelle, même dans des conditions d'imagerie difficiles, afin de révéler l'organisation spatiale des complexes macromoléculaires dans leur contexte cellulaire natif.
Cette étude établit les principes fondamentaux pour la conception de capteurs quantiques protéiques robustes en reliant, par des simulations avancées, la structure, l'électrostatique et la dynamique des variants d'AsLOV2 à leurs propriétés de détection magnétique améliorée.
Cette étude révèle que l'aromatase/cyclase TcmN régule la biosynthèse des polykétides par un mécanisme de « respiration » dépendant du ligand, où les intermédiaires successifs modulent l'équilibre conformationnel entre des états ouvert et fermé pour optimiser la catalyse tout en prévenant l'agrégation.
Cette étude propose une méthode de FRAP basée sur des simulations pour déterminer quantitativement les coefficients de diffusion des protéines dans les bactéries hélicoïdales, en démontrant que la protéine fluorescente mNeonGreen diffuse dans *Paramagnetospirillum magneticum* AMB-1 à une vitesse comparable à celle observée dans *Escherichia coli*.
LUNAR est un cadre d'apprentissage auto-supervisé combinant modèles physiques et réseaux de neurones qui permet une localisation 3D précise de molécules denses dans des échantillons biologiques complexes, même en présence d'aberrations optiques sévères et sans calibration préalable.
Cette étude démontre que des gradients de tension auto-alignés et dépendants de la polarité suffisent à générer une circulation cellulaire antiparallèle et une séparation de phases dans les tissus actifs, un mécanisme validé par des observations sur des agrégats de *Dictyostelium discoideum*.