609 件の論文
生命の謎を物理の法則で解き明かすのが生物物理学です。細胞の動きからタンパク質の形まで、目に見えない微观の世界を数式や実験で可視化し、生きている現象そのものを理解しようとする分野です。
Gist.Science は、この分野の最新研究成果を bioRxiv から収集し、すべてを網羅的に処理しています。専門用語の壁を越えるため、各論文の平易な要約と、技術的な詳細なまとめの両方を提供し、誰でも最新の知見に触れられるようにしています。
以下に、bioRxiv から新たに公開された生物物理学の論文一覧を掲載します。最新の発見をぜひご確認ください。
この研究では、深層学習と生物物理学的モデリングを統合したパイプラインを開発し、マイクロプラスチックの除去に有用な、高い親和性、水溶性、および特定のプラスチックに対する選択性を兼ね備えたペプチドを効率的に発見しました。
本研究は、分子動力学シミュレーションを用いて、SF3A1 の ULD 領域と U1 snRNA の SL4 領域との非古典的認識が、RGGR モチーフによる配列特異的相互作用と UUCG テトラループによる構造的認識の二重メカニズムによって支えられ、スプライソソームの初期組み立てを安定化していることを解明した。
本論文は、88 枚の画像と 4,131 件の注釈からなる位相コントラスト顕微鏡画像データセットを用いて、Detectron2 および YOLO v10 に基づく 15 種類の物体検出モデルを構築・評価し、リアルタイムでのアメーバ監視に最適なモデルを特定する研究を報告している。
この論文は、肝線維症における従来の ADC 値の低下が T2 シャインスルー効果によるものであり、その影響を排除した「遅延拡散係数（SDC）」を用いることで、肝線維症の進行に伴う実際の拡散増加（特に高度な線維症において）を捉え、早期から高度な段階までの病態変化をより正確に評価できることを示したものである。
分子動力学シミュレーションと深層学習を統合することで、著者らはラッソペプチドの普遍的な「上り坂」型のフォールディングエネルギー地形と、ループの安定性や酵素による空間閉じ込めがフォールディング効率に決定的な役割を果たすというメカニズムを解明し、その合理的な設計指針を確立しました。
本論文は、2 次元レプリカ交換分子動力学法を用いてアブルキナーゼと基質ペプチドの結合経路を解明し、結合に至るまでの一連の中間状態や、結合を誘導する重要な疎水性・静電的パッチの役割を明らかにしたものである。
本論文は、ランダムな RNA と天然の非コード RNA のボルツマン分布を比較し、両者の構造集合の性質がほぼ類似していることから、ncRNA のアンサンブル特性は主に遺伝子型 - 表現型のマッピングの生物物理学的制約によって決定されていると結論付けています。
この論文は、根や茎などの棒状植物器官における組織レベルの成長と弾性の違いが、器官全体の形状変化や残留応力、および屈曲運動にどのように影響するかを記述する新たな理論枠組みを提示し、表皮による成長制御仮説や自動屈性などの現象を解析するものである。
本論文は、頭部からの超微弱光子放出が脳活動の非侵襲的バイオマーカーとして検出可能とする近年の主張に対し、背景光の混入や組織による光の減衰、検出器の感度限界などの重大な問題点を指摘し、その解釈に疑問を呈するものである。
本研究は、Mpipi-Recharged 粗視化モデルを用いて、タンパク質凝縮体における分子レベルの結合・解離の速さと、凝縮体内でのタンパク質再構成や拡散の遅さというスケーリング依存性の動力学の分離を明らかにし、それが凝縮体の巨視的物性へとどのように結びつくかを示す予測的枠組みを確立した。