Logic of optimal collective migration in heterogeneous tissues
该研究通过顶点模型与斑马鱼实验数据相结合,揭示了异质组织集体迁移中存在一个由粘附强度决定的最优平衡点,即适中的粘附既能维持细胞团簇的完整性,又能允许必要的界面重组,从而实现高效的集体入侵。
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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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该研究通过顶点模型与斑马鱼实验数据相结合,揭示了异质组织集体迁移中存在一个由粘附强度决定的最优平衡点,即适中的粘附既能维持细胞团簇的完整性,又能允许必要的界面重组,从而实现高效的集体入侵。
这项系统综述通过整合 62 项研究及荟萃分析证据,提出应将步态分析中的长期发散指数重新诠释为反映步态复杂性与自动性的“吸引子复杂度指数”,而非传统的稳定性指标,揭示了其数值降低意味着步态控制从自动化的皮层下机制转向受注意力调节的执行功能机制。
本文介绍了将支持 3SPN.2 DNA 模型及新型氢键势能的 GPU 加速粗粒化模拟器 OpenCafeMol 扩展至染色质研究,该实现显著提升了计算效率,并成功模拟了 SMC 复合物在障碍存在下的 DNA 易位与环挤出过程。
ChironRNA 是一种基于 E(3) 等变扩散模型的 RNA 结构精修工具,通过分层扩散策略有效解决了实验结构中常见的立体冲突和原子缺失问题,显著提升了 RNA 结构的几何精度。
该研究通过结合计算机模拟与果蝇体内实验,揭示了异型细胞间粘附以非单调方式调控细胞跨上皮迁移效率,并证实存在一个最优粘附区间,其中适度增强 E-钙粘蛋白表达可加速生殖细胞从中肠上皮迁出。
该研究通过大规模前瞻性评估发现,尽管 AlphaFold3、Boltz-2 和 Chai-1 等深度学习共折叠方法在预测 SARS-CoV-2 Mac1 复合物结构方面表现优异且能部分反映结合亲和力,但未能重现关键构象变化,且其置信度在区分虚拟筛选中的假阳性方面不如传统对接分数,表明将物理方法与深度学习相结合有助于优化基于结构的药物发现。
该研究通过开发一种显式模拟肌动蛋白单体、Arp2/3 复介导的分支以及 fascin 介导的交联的纤维级计算模型,成功复现了片状伪足、丝状伪足及网状网络等三种肌动蛋白自组织形态,并揭示了分子相互作用如何通过调控网络应力分布进而驱动细胞膜形态变化。
本文提出了 MorphCurveVAE 框架,通过多分支卷积变分自编码器学习形态潜流形并结合主曲线提取技术,成功从静态 3D 显微图像中重建出连续且生物学合理的细胞形态演化轨迹。
本研究建立了一种计算框架,通过模拟肺切除手术后的肺动脉形态学变化,成功验证了该模型能够准确捕捉术后肺动脉波强度改变及血流重新分布,从而证实术后波强度的变化主要归因于肺动脉形态的改变。
该研究发现,转录因子 ComK 通过其内在无序区(IDR)放大 DNA 结合位点远处微秒级的结构涨落,从而调控 DNA 的变构效应,而去除 IDR 则会导致 DNA 刚性化、变构失效及复合物功能丧失。