329 पेपर
यह शोध पत्र अनुकूलित प्रायोगिक वर्कफ़्लो प्रस्तुत करता है जो क्रायो-वॉल्यूम इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी (cvEM) की प्रमुख चुनौतियों, जैसे कि नमूना तैयार करना और बीम डैमेज, को दूर करने के लिए, एकल कोशिकीय और बहुकोशिकीय जीवों की उनकी निकट-मूल अवस्था (near-native state) में उच्च-रिज़ॉल्यूशन 3D इमेजिंग प्राप्त करने हेतु है।
यह शोध पत्र एक भौतिकी-आधारित व्युत्क्रमण ढांचे (inversion framework) को प्रस्तुत करता है जो जीवित पादप कोशिका भित्तियों के नैनोस्केल गतिशील AFM मापों को स्थानिक रूप से विभेदित यांत्रिक क्षेत्रों में परिवर्तित करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि स्थानीय विश्रांति समय (relaxation times) भंडारण और अपव्यय (storage and dissipation) के बीच युग्मन में कैसे समाहित हैं ताकि आणविक गतिविधि को निरंतरता विकास नियमों (continuum growth laws) के साथ जोड़ा जा सके।
यह अध्ययन प्रकट करता है कि जीवाणु कोशिका आयतन वृद्धि जैविक नियामक कार्यक्रमों के बजाय पेप्टिडोग्लाइकन कोशिका भित्ति के विस्कोइलास्टिक (viscoelastic) यांत्रिक गुणों द्वारा संचालित उपविसरणात्मक (subdiffusive) गतिकी प्रदर्शित करती है, जो मानक व्हाइट-नॉइज़ वृद्धि मॉडलों को चुनौती देती है।
वर्टेक्स मॉडल्स और ज़ेब्राफिश मेसेनडर्म डेटा का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि विषम ऊतकों में इष्टतम सामूहिक प्रवासन एक मध्यवर्ती आसंजन शक्ति पर होता है जो क्लस्टर सामंजस्य और आगे बढ़ने के लिए आवश्यक इंटरफेशियल रीमॉडलिंग के बीच संतुलन बनाता है।
यह व्यवस्थित समीक्षा और मेटा-विश्लेषण चाल विश्लेषण (गैट एनालिसिस) में दीर्घकालिक विचलन घातांकों (लॉन्ग-टर्म डाइवर्जेंस एक्सपोनेंट्स) की पुनर्व्याख्या स्थिरता के माप के रूप में नहीं, बल्कि "एट्रैक्टर कॉम्प्लेक्सिटी इंडेक्स" के रूप में करता है, जो एक बायोमार्कर है जो चाल की जटिलता और स्वायत्तता को दर्शाता है और जो ध्यान संबंधी मांगों और मोटर-संज्ञानात्मक नियंत्रण पुनर्गठन के प्रति संवेदनशील है।
यह शोध पत्र 3SPN.2 DNA मॉडलों और उन्नत DNA-प्रोटीन इंटरैक्शन को सपोर्ट करने के लिए GPU-त्वरित (accelerated) OpenCafeMol सिम्युलेटर का एक विस्तार प्रस्तुत करता है, जो महत्वपूर्ण गति-वृद्धि (speed-ups) प्राप्त करता है जो SMC-मध्यस्थता वाले DNA लूप एक्सट्रूज़न जैसी जटिल जैविक प्रक्रियाओं के दीर्घ-समय-सीमा वाले सिमुलेशन को सक्षम बनाता है।
ChironRNA एक E(3)-इक्विवैरिएंट डिफ्यूजन मॉडल है जो स्टेरिक क्लैश (steric clashes) को प्रभावी ढंग से हल करने और आरएनए (RNA) संरचनाओं में लापता परमाणुओं के पुनर्निर्माण के लिए एक पदानुक्रमित ऑल-एटम और कोर्स-ग्रेन्ड दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जो पारंपरिक रिफाइनमेंट विधियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह अध्ययन एक इन सिलिको मॉडल और इन विवो प्रयोगों को संयोजित करके यह प्रदर्शित करता है कि प्रवासी कोशिकाओं और उपकला सबस्ट्रेट्स (epithelial substrates) के बीच हेटरोटाइपिक आसंजन (heterotypic adhesion), ट्रान्सएपिटेलियल माइग्रेशन दक्षता को एक गैर-एकल-चरणीय (non-monotonic) तरीके से ट्यून करता है, जिससे एक इष्टतम आसंजन शासन (optimal adhesion regime) की पहचान होती है जो कोशिका के निकास को त्वरित करता है।
यह अध्ययन एक बड़े पैमाने पर भावी मूल्यांकन प्रस्तुत करता है जो यह दर्शाता है कि जबकि अल्फाफोल्ड3 (AlphaFold3), बोल्ट्ज़-2 (Boltz-2) और चाय-1 (Chai-1) जैसे डीप लर्निंग को-फोल्डिंग तरीके लिगैंड-बाउंड प्रोटीन संरचनाओं की सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं और प्रयोगात्मक क्षमता के साथ कुछ सहसंबंध दिखाते हैं, वे प्रमुख संरचनात्मक परिवर्तनों को दोहराने में विफल रहते हैं, जो यह सुझाव देता है कि ड्रग डिस्कवरी में हिट प्रायोरिटाइजेशन (hit prioritization) में सुधार करने के लिए इन डीप लर्निंग दृष्टिकोणों को पारंपरिक भौतिकी-आधारित डॉकिंग स्कोर के साथ एकीकृत करना सबसे आशाजनक रणनीति है।
यह शोधपत्र एक फिलामेंट-रिज़ॉल्व्ड कम्प्यूटेशनल मॉडल प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे Arp2/3-मध्यस्थता वाले ब्रांचिंग और fascin-मध्यस्थता वाले बंडलिंग के बीच की परस्पर क्रिया विशिष्ट एक्टिन आर्किटेक्चर (लैमेलिपोडिया, फिलोपोडिया और रेटिकुलेटेड नेटवर्क) के स्व-संगठन और कोशिका के आकार को नियंत्रित करने के लिए उनके बाद के झिल्ली विरूपण (मेम्ब्रेन डेफॉर्मेशन) के साथ उनके युग्मन को संचालित करती है।