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systems biology

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La biologie des systèmes explore comment les composants d'un organisme interagissent pour créer des comportements complexes, passant de l'étude isolée des gènes à une vision globale du vivant. Cette approche multidisciplinaire révèle les réseaux invisibles qui régulent la santé et la maladie, transformant notre compréhension fondamentale de la biologie.

Sur Gist.Science, nous parcourons quotidiennement bioRxiv pour repérer les tout nouveaux prépublications dans ce domaine. Pour chaque article, nous produisons à la fois une explication claire pour le grand public et un résumé technique détaillé, rendant ces recherches de pointe accessibles à tous sans sacrifier la rigueur scientifique.

Vous trouverez ci-dessous les dernières publications sélectionnées, prêtes à être découvertes et comprises.

Multi-Omics Mapping of Human Kidney Reveals Complement-Mediated Cellular Dynamics During Progression of Focal Segmental Glomerulosclerosis

En utilisant des approches multi-omiques sur des biopsies rénales humaines, cette étude révèle que l'activation du complément, en particulier via le facteur D, déclenche des altérations de signalisation dans les podocytes et les cellules épithéliales pariétales qui propagent l'inflammation et la fibrose, offrant ainsi de nouvelles perspectives pour des interventions spécifiques au stade de la glomérulosclérose focale et segmentaire.

Hayashi, S., Takeuchi, M., Nakano, T., Setoyama, D., Singh, S. A., Sonawane, A. R., Iwamoto, T., Kishimoto, H., Tsuchimoto, A., Yamada, S., Kang, D., Ago, T., Kitazono, T., Aikawa, M., Kunisaki, Y.2026-02-20📄 systems biology

A versatile method to pattern surfaces within microfluidic devices

Les auteurs présentent une méthode photolithographique polyvalente utilisant des réactifs commerciaux pour créer des motifs biomoléculaires précis sur des surfaces de dispositifs microfluidiques scellés, permettant ainsi la localisation d'arrays de détection, la catalyse enzymatique et l'expression génique sur des matériaux variés comme le verre et le PDMS.

Collins, K., Stanley, C. E., Ouldridge, T. E.2026-02-20📄 systems biology

Modeling and Tracking of Heterogeneous Cell Populations via Open Multi-Agent Systems

Cet article présente un algorithme de suivi cellulaire amélioré basé sur des systèmes multi-agents ouverts et un filtre de Kalman étendu, permettant de modéliser et de suivre avec précision la dynamique, les interactions et les lignées de populations cellulaires hétérogènes, telles que les cellules ostéosarcomateuses et les cellules stromales mésenchymateuses, dans des modèles de co-culture complexes.

Tramaloni, A., Testa, A., Avnet, S., Massari, S., Di Pompo, G., Baldini, N., Notarstefano, G.2026-02-18📄 systems biology

Spatial Rewiring of Enterocyte Identity in Celiac Disease

En combinant la transcriptomique spatiale et monocellulaire, cette étude révèle que la maladie cœliaque provoque une réorganisation de l'identité des entérocytes due au rapprochement des cellules mésenchymateuses productrices de BMP et WNT, entraînant une co-expression aberrante de programmes zonals et l'apparition de cellules métaplasiques de type cellulaire gastrique.

Barkai, T., Frieman-Sharabi, R., Bahar Halpern, K., Novoselsky, R., Korem Kohanim, Y., Shir, S., Golani, O., Goliand, I., Addadi, Y., Kedmi, M., Keren-Shaul, H., Prichislov, L., Guz-Mark, A., Nissim (…)2026-02-17📄 systems biology

Agent-Based Model Replication of Global Treadmilling and Competition in the Actin Polymerization System

Cet article présente un modèle à base d'agents implémenté sous NetLogo qui reproduit avec succès la dynamique de polymérisation de l'actine, notamment le phénomène de « treadmilling » global et la compétition entre nucléation et élongation, en simulant l'évolution temporelle des filaments à partir d'un pool de monomères G-actine.

Tarantino, R., Contino, S., Gugliotta, L., Indelicato, G., Panunzi, G., Bertolazzi, G., Romano, V.2026-02-16📄 systems biology

Cell cycle-dependent protein dynamics in budding yeast resolved by deconvolution of bulk proteomics

Les auteurs ont développé une méthode computationnelle de déconvolution appliquée à des données de protéomique de population de levure pour reconstruire avec précision la dynamique des concentrations protéiques au cours du cycle cellulaire, permettant d'identifier 563 protéines dont l'abondance varie de manière cyclique, notamment dans les processus métaboliques.

Zylstra, A. J., Rovetta, M., Vedelaar, S., Bleischwitz, C., Fülleborn, J. A., van Oppen, Y. B., Markus, H. P., Korbeld, K. T., Milias-Argeitis, A., Buczak, K., Schmidt, A., Heinemann, M.2026-02-13📄 systems biology