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。

⚛️ biophysics

Large-scale exploration of protein space by automated NMR

この論文は、タンパク質設計、自動生産、NMR 分光法を統合したスケーラブルな実験パイプラインを開発し、数百の設計タンパク質の構造とダイナミクスを原子分解能で高スループットに解析することで、配列・構造・運動性の関係をデータ駆動で理解する新たな統計的構造生物学の基盤を確立したことを報告しています。

Muentener, T., Abramson, D., Stern, E., Hertel, I., Jankevicius, G., Mas, G., Folkers, G. E., Wicky, B. I. M., Hiller, S (…)2026-02-17
⚛️ biophysics

Multi-barrier unfolding of the double-knotted protein, TrmD-Tm1570, revealed by single-molecule force spectroscopy and molecular dynamics

単分子力分光法と AI 支援分子動力学シミュレーションを組み合わせることで、二重ノット構造を持つタンパク質 TrmD-Tm1570 の機械的・熱的安定性および展開経路を解明し、その完全な自己折りたたみにはシャペロンの助けが必要である可能性を示唆しました。

Bruno da Silva, F., Niewieczerzal, S., Lewandowska, I., Fortunka, M., Sikora, M., Silbermann, L.-M., Tych, K. M., Sulkow (…)2026-02-16
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A multistable slow-fast model of affective state switching under circadian drive

本論文は、HPA 軸フィードバックに基づく多安定な遅速ダイナミクスモデルを提案し、概日リズムの駆動と確率的擾乱が正常な気分の日内変動から双極性障害のような病的な気分の極端な状態への遷移をどのように引き起こすかを解明する概念枠組みを提供している。

Will, V. W.-T., Magioncalda, P., Martino, M., Myung, J.2026-02-14
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Exploring the effects of Golgi Reassembly and Stacking Proteins in lipid membranes

本研究では、ミリストイル化されたヒト GRASP65 および GRASP55 を脂質モデル膜に再構成するプロトコルを開発し、これらのタンパク質が膜動態に影響を与えることを示すことで、これまで見落とされてきた脂質修飾の重要性と、その無秩序な SPR ドメインの役割を明らかにしました。

Kava, E., Malacrida, L. S., Diaz, M., Itri, R., Costa-Filho, A. J.2026-02-14
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Chromatin boundary permeability is controlled by CTCF conformational ensembles

クロマチン境界の機能は、CTCFの占有率のみによって決まるのではなく、DNAに結合したCTCFがとり得る動的な構造アンサンブル(形態の集合体)が調整されることで、コヒーシンによる捕捉を確率的に制御している。

Rudnizky, S., Murray, P. J., Sorensen, E. W., Koenig, T. J. R., Pangeni, S., Merino-Urteaga, R., Chhabra, H., Caccianini (…)2026-02-12
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DynMoCo: a Novel AI Framework to Reveal Modular Substructures of Protein From Molecular Dynamics

本論文は、分子動力学(MD)シミュレーションの膨大なデータから、タンパク質の機能に直結する局所的かつ動的な構造単位(コミュニティ)を、グラフ畳み込みネットワークと回帰モデルを統合した深層学習フレームワーク「DynMoCo」を用いて自動的に抽出・追跡する手法を提案しています。

Mao, L., Kwak, M., Ashkezari, A. H. K., Li, Z., Chen, Y., Cong, P., Phee, J. H., Kang, S., Li, J., Zhu, C.2026-02-10