Deep Learning-Enhanced TopoStats for the Automated Quantification of DNA and Complex Biomolecular Structures
本文介绍了深度学习增强的 TopoStats,这是一个开源 Python 软件包,可自动化 DNA 和复杂生物分子的原子力显微镜(AFM)数据的定量分析,从而将 AFM 从一种定性可视化工具转变为能够区分细微结构差异的稳健、高通量分析框架。
364 篇论文
生物物理学是一门迷人的交叉学科,它像一座桥梁,将物理学的精密原理与生命的复杂奥秘连接起来。在这里,研究者利用物理工具去解码细胞如何运作、蛋白质怎样折叠,甚至探索意识背后的物质基础,让抽象的生命现象变得清晰可测。
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以下为您呈现该领域最新发布的论文列表,带您即刻开启探索之旅。
本文介绍了深度学习增强的 TopoStats,这是一个开源 Python 软件包,可自动化 DNA 和复杂生物分子的原子力显微镜(AFM)数据的定量分析,从而将 AFM 从一种定性可视化工具转变为能够区分细微结构差异的稳健、高通量分析框架。
本文介绍了一个最小化的二维计算模型,证明间充质细胞迁移(其特征为持续性随机游走和多样的形态)可以仅由细胞内牵引力与动态黏附循环之间的力学相互作用而产生,而无需施加极化或方向性偏倚。
本研究引入了CAAMO,这是一个集计算与实验于一体的框架,成功优化了针对SARS-CoV-2的RNA适配体,使其结合亲和力达到与中和抗体相当的水平,从而为开发基于高亲和力适配体的治疗与诊断手段提供了一条稳健的途径。
本研究证明,通过中等范围的自亲和力平衡聚合与cofilin驱动的解聚,zyxin和VASP的液 - 液相分离凝聚体能够驱动肌动蛋白束持续、类似踏车式的运动,该机制已通过体外重构和基于智能体的模拟得到验证。
本研究证明,阳离子和阴离子聚电解质涂层通过诱导细胞外基质中卷曲淀粉样纤维的数量与结构质量之间的权衡,从而调节大肠杆菌生物膜的宏观特性。
本研究提供了生物化学和结构证据,表明 TFAM 在较长的 DNA 片段上寡聚化,将线粒体基因组压缩成均一 yet 动态灵活的高级核样结构,从而超越了以往基于短 DNA 片段所获得的见解。
该研究通过建立耦合线粒体运动、形态与生命周期动力学的智能体模型,揭示了线粒体因形状和机械特性差异引发的交通堵塞会通过力平衡机制导致轴突肿胀,并阐明线粒体分裂加剧而融合缓解这一堵塞过程,从而建立了连接线粒体动力学与轴突完整性的物理框架。
该研究利用新型 DIB-Pipette 技术发现,百日咳杆菌腺苷酸环化酶毒素(CyaA)的两个肽段(P454 和 P233)分别以不依赖和依赖膜电位的方式跨膜,而两者通过共价连接后能协同作用,在无膜电位条件下实现高效跨膜转运,从而揭示了该毒素跨膜机制的新见解。
该研究报道了一种可调节重复频率的增益管理非线性光纤放大器,其产生的近红外飞秒脉冲在保持高质量的同时实现了高达 150 nJ 的脉冲能量,成功应用于多种无标记多光子显微成像,并证实了降低重复频率可有效减少光损伤,从而为生物显微成像提供了兼顾速度、深度与样本安全性的优化方案。
该研究提出了一种基于智能体的计算模型,通过模拟刚度介导的轴突生长轨迹并与斑马鱼幼体实验数据对比,证实了脊髓损伤微环境中瞬态刚度变化是调控轴突再生模式的关键机制。