617 papers
Biologie en natuurkunde vloeien in dit vakgebied samen om het complexe leven onder de microscoop te ontrafelen. Van hoe moleculen bewegen tot de krachtlijnen in een cel, hier wordt de fysica van het leven verkend zonder onnodig jargon. Het is een wereld waar de wetten van de natuurkunde worden toegepast om biologische mysteries op te lossen.
Op Gist.Science vinden we elke nieuwe preprint uit deze categorie direct op bioRxiv. Onze team verwerkt deze publicaties zodat u zowel een heldere samenvatting in gewone taal als een diepgaande technische analyse krijgt. Dit maakt de meest recente inzichten toegankelijk voor iedereen, ongeacht uw achtergrond.
Hieronder vindt u de nieuwste artikelen over biofysica, zorgvuldig geselecteerd en samengevat voor u.
Dit paper presenteert een hybride numeriek model dat aantoont hoe membraanstijfheid en celvorm de vervorming en migratie van kankercellen in microkanalen beïnvloeden, wat cruciale inzichten biedt voor het begrijpen van metastase en het ontwerpen van biomimetische microfluidische systemen.
De functie van chromatinegrenzen wordt niet alleen bepaald door de aanwezigheid van CTCF, maar door een aanpasbaar ensemble van DNA-gebonden conformaties die probabilistisch bepalen of cohesine wordt vastgehouden of passeert.
Deze paper beschrijft de recente methodologische verbeteringen aan de Life Science X-ray Scattering (LiX) beamline bij de NSLS-II, die door middel van hoogwaardige en snelle röntgendiffractie onderzoek naar de organisatie van sarcomere eiwitten in spierweefsel versnelt.
AlignPCA-2D is een nieuwe, efficiënte methode voor 2D-classificatie in cryo-EM die gebruikmaakt van PCA-reductie en Euclidische afstand om nauwkeurige structurele analyse te bieden met aanzienlijk lagere computationele kosten.
Dit onderzoek toont aan dat het melkeiwit bèta-lactoglobuline PFAS-stoffen bindt in zijn centrale holte via hydrofobe interacties en elektrostatische krachten, waardoor het eiwit mogelijk fungeert als een transportmiddel dat de toxiciteit van deze "eeuwige chemicaliën" kan versterken.
DynMoCo is een nieuw deep learning-framework dat moleculaire dynamica-simulaties analyseert door eiwitten te modelleren als tijdsevoluerende grafen, waardoor functionele, modulaire substructuren en hun bewegingen door de tijd heen automatisch kunnen worden geïdentificeerd.
Met behulp van een nieuwe computationele methode (dynamic mode decomposition) laat dit onderzoek zien dat cholesterol de calciumsignalen in menselijke astrocyten stimuleert, terwijl oxysterolen dit effect juist remmen.