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Este estudo utiliza uma análise integrativa de cinco camadas para demonstrar que a diferenciação de estágio em *Leishmania* é governada principalmente por mecanismos pós-transcricionais, incluindo a degradação proteica e a modificação de rRNA, em vez de adaptações genômicas.
Este estudo demonstra que a incorporação de arquiteturas celulares tridimensionais realistas e heterogeneidade espacial em modelos computacionais altera qualitativamente as previsões da dinâmica da rede de galactose em leveduras, destacando a necessidade de integrar a organização intracelular em futuros modelos de regulação gênica eucariótica.
Este artigo apresenta um modelo baseado em agentes, implementado na plataforma NetLogo, que replica com sucesso a dinâmica da polimerização da actina, incluindo a distribuição temporal do comprimento dos filamentos, o "treadmilling" global e a competição entre nucleação e alongamento, validando assim a ferramenta para simular mecanismos moleculares complexos.
O artigo apresenta o NEWT, um framework de aprendizado profundo multimodal que integra diversos tipos de conhecimento biológico para criar representações unificadas de genes, melhorando a previsão de alvos terapêuticos e a reconstrução de linhagens celulares.
Este estudo desenvolveu uma estrutura de descoberta de alvos terapêuticos impulsionada por inteligência artificial que integra dados multi-ômicos para identificar alvos genéticos causais e reutilizáveis que conectam o envelhecimento a 12 doenças relacionadas à idade, destacando o papel central da inflamação crônica e de genes como IL6 e IL6R.