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Cette étude démontre que la reconstruction active d'habitats via l'apprentissage automatique peut compenser les mutations génétiques en augmentant la fitness bactérienne de manière équivalente, remettant ainsi en cause la vision exclusive de l'adaptation par le seul biais génétique.
HiMaLAYAS est un logiciel Python qui permet d'enrichir et d'annoter statistiquement des matrices hiérarchiquement clusterisées au-delà des données d'expression génique, en traitant les clusters comme des unités statistiques pour visualiser les annotations significatives.
Cette étude démontre qu'un anticorps monoclonal ciblant CD160, qui épuise les cellules NK et d'autres lymphocytes T cytotoxiques, prévient efficacement la détérioration de la fonction myocardique dans un modèle murin de myocardite auto-immune en inhibant plusieurs voies inflammatoires.
En utilisant une approche de systèmes basée sur l'apprentissage non supervisé appliqué aux réseaux d'interactions hydrogène dérivés de simulations de dynamique moléculaire, cette étude révèle que des modifications au niveau du codon adjacent au site A du ribosome induisent des changements comportementaux allostériques à distance au niveau du site P.
Cette étude utilise une approche MultiOmiques intégrative pour révéler comment les stress anthropiques affectent la santé respiratoire des marsouins communs en identifiant des signatures moléculaires spécifiques dans les poumons et les muscles qui éclairent leurs mécanismes d'adaptation physiologique et de résilience.
Chez la levure, une compétition entre la synthèse protéique mitochondriale et cytosolique génère un interrupteur métabolique bistable qui détermine si la cellule adopte un état de fermentation (arresteur) ou de respiration (récupérateur).
Cette étude évalue l'impact de l'incertitude profonde des paramètres sur la variabilité des prédictions de disposition tissulaire dans les modèles pharmacocinétiques physiologiques (PBPK), révélant des écarts significatifs de prédiction, en particulier pour les molécules lipophiles et protonées, et mettant en lumière les hypothèses modèles qui exacerbent cette variance.
En s'inspirant du principe de répartition de l'eau en ingénierie des communications, cette étude démontre que les systèmes biologiques optimisent leur fonctionnement en alternant dynamiquement entre des modes de couplage synchronisé (économes en énergie) et désynchronisé (priorité fonctionnelle), comme le montrent les variations de la synchronisation cœur-respiration et le couplage oscillatoire des îlots pancréatiques.
Cet article présente un cadre d'analyse de la « portée » des glycanes qui, en se basant sur le principe du goulot d'étranglement appliqué aux données de transcriptomique, permet d'inférer avec une précision quantitative la capacité biosynthétique tissulaire des glycanes, surpassant ainsi les approches binaires traditionnelles.
L'essai randomisé contrôlé RENEWAL-NAD+ démontre que l'administration orale de LNAD+ augmente rapidement les niveaux intracellulaires de NAD+ et le flux métabolique chez les adultes en bonne santé sans élever le NAD+ circulant, le tout avec un profil de sécurité favorable.
Cette étude propose une nouvelle approche intégrée et pragmatique pour analyser de manière unifiée des données hétérogènes sur l'agoniste du récepteur GLP-1R exénatide, permettant ainsi de mieux relier la biologie in vitro aux mécanismes cliniquement pertinents et d'améliorer la découverte de médicaments précliniques.
Cette étude révèle que la composition en acides aminés des enzymes métaboliques humaines ne suit pas un simple principe de minimisation des coûts, mais se structure en quatre archétypes distincts reflétant des stratégies économiques complexes — économie, échange et internalisation des externalités — qui émergent spécifiquement chez les organismes multicellulaires.
En utilisant la théorie des graphes extrémale, cette étude démontre que la prédominance des jonctions tripartites dans les réseaux mitochondriaux rend statistiquement probable l'émergence d'une grande composante connectée, suggérant ainsi que cette structure peut servir de modèle nul sans nécessiter d'explication biologique spécifique.
Cette étude présente une analyse protéogénomique pan-cancéreuse du système ubiquitine-protéasome intégrant des données multi-omiques harmonisées pour identifier des ligases E3 cliniquement pertinentes et leurs réseaux de régulation, tout en introduisant la plateforme interactive UbiDash pour explorer ces altérations.
Le papier présente MINGL, un cadre probabiliste qui transforme les annotations de voisinages cellulaires en mesures continues de l'architecture tissulaire pour quantifier les gradients, les hétérogénéités et les interfaces dans les tissus multicellulaires.
En intégrant l'analyse de trajectoires cellulaires et de réseaux d'interactions protéiques dans des modèles de tumeurs pancréatiques 3D, cette étude identifie un goulot d'étranglement émergent médié par l'axe CDK1-CDKN1A-WEE1 qui régit la persistance en phase S et la résistance à la gemcitabine, une découverte corroborée par l'analyse d'un atlas clinique de plus de 726 000 cellules.
Le papier présente VIOLIN, un cadre de réconciliation modulaire et configurable qui compare systématiquement les interactions moléculaires extraites de la littérature scientifique à des graphes de connaissances structurés pour les classer en corroboration, contradiction, cas signalé ou extension, tout en démontrant sa robustesse et sa précision via des évaluations sur divers modèles de langage et corpus.
Cette étude révèle que le foie de souris maintient une robustesse thermodynamique remarquable de son métabolisme glucidique face au jeûne et à l'obésité, en maintenant des profils de variation d'énergie libre de Gibbs stables grâce à des coûts enzymatiques élevés qui permettent une commutation efficace entre la glycolyse et la néoglucogenèse.
Le package R NeighborFinder propose une méthode efficace et interprétable pour inférer des réseaux microbiens locaux centrés sur une espèce d'intérêt, offrant une alternative computationnellement optimisée aux approches de réseaux globaux pour les études exploratoires.
Cette étude présente une approche d'apprentissage automatique basée sur des graphes capable de prédire avec précision les effets des perturbations génétiques sur divers phénotypes moléculaires, offrant ainsi une méthode efficace pour prioriser les expériences et réduire les coûts de criblage à grande échelle.