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Questo studio integra un'analisi sistemica a cinque livelli per dimostrare che la differenziazione dello stadio in *Leishmania* è governata da meccanismi post-trascrizionali, in particolare dal turnover dell'mRNA e dalla degradazione proteica, piuttosto che da adattamenti genomici.
Questo studio dimostra che l'integrazione dell'organizzazione spaziale intracellulare, come la geometria dei cromosomi e la localizzazione dei ribosomi, nei modelli di regolazione genica del lievito altera qualitativamente le previsioni dinamiche rispetto ai tradizionali modelli omogenei, evidenziando la necessità di architetture cellulari realistiche per una modellazione accurata.
Questo articolo presenta un modello basato su agenti implementato in NetLogo che replica con successo la dinamica della polimerizzazione dell'actina, ricreando sia le fasi del processo che i fenomeni emergenti di treadmilling globale e competizione tra nucleazione ed allungamento.
Il paper presenta NEWT, un framework di deep learning multimodale che integra conoscenze biologiche eterogenee per migliorare la previsione dei bersagli farmacologici e ricostruire le gerarchie di lignaggio cellulare, colmando così il divario tra analisi farmacogenomiche e trascrittomica a singola cellula.
Questo studio presenta un framework guidato dall'intelligenza artificiale che integra dati multi-omici e analisi genetiche causali per identificare nuovi bersagli terapeutici condivisi tra l'invecchiamento e diverse malattie correlate, evidenziando il ruolo centrale dell'infiammazione cronica e la possibilità di riproposizione di farmaci.