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。

Gist.Science 致力于让前沿科学触手可及。我们每天自动追踪 bioRxiv 上发布的最新生物物理学预印本,并由专家团队为每一篇论文提供通俗易懂的科普解读与深度的技术分析。无论您是资深学者还是科学爱好者,都能在这里快速把握研究核心。

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。

FraCeMM - A Framework for Cell-Matrix Mechanotransduction

本文提出了名为 FraCeMM 的物理优先模拟框架,通过耦合随机配体 - 整合素 - 踝蛋白结合与可变形软体细胞模型,在无需预设极性、方向线索或迁移规则的情况下,仅凭局部力平衡、有限的粘附资源及机械结合机制,成功复现了刚度依赖性铺展、牵引力增强、粘着斑不对称性及定向 durotaxis 等关键机械生物学行为。

Cruz, I. N.2026-03-19⚛️ biophysics

Thermodynamic principles of enzymatic regulation in biomolecular condensates from reaction-coupled molecular modeling

该研究通过引入热力学约束下的最小分子模型,揭示了酶促反应调控生物分子凝聚体组装的非单调稳定性规律,并发现化学活性在凝聚体界面处发生空间局域化,从而阐明了活性凝聚体在分子尺度上的调控原理。

Lavagna, E., Delfino, F., Koniukov, G., Paloni, M., Ciandrini, L., Barducci, A.2026-03-18⚛️ biophysics

Large scale prospective evaluation of co-folding across 557 Mac1-ligand complexes and three virtual screens

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。

Kim, J., Correy, G. J., Hall, B. W., Rachman, M. M., Mailhot, O., Togo, T., Gonciarz, R. L., Jaishankar, P., Neitz, R. J., Hantz, E. R., Doruk, Y. U., Stevens, M. G. V., Diolaiti, M. E., Reid, R., Gop (…)2026-03-18⚛️ biophysics