Rheb membrane orientation dynamics and functional consequences elucidated by molecular simulations, single-molecule-FRET and signaling assays
该研究结合分子动力学模拟、单分子 FRET 及信号通路实验,揭示了膜结合 Rheb 蛋白在两种主要取向态间动态转换的分子机制,并证实这种取向动力学通过影响 mTORC1 激活而发挥关键功能调控作用。
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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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该研究结合分子动力学模拟、单分子 FRET 及信号通路实验,揭示了膜结合 Rheb 蛋白在两种主要取向态间动态转换的分子机制,并证实这种取向动力学通过影响 mTORC1 激活而发挥关键功能调控作用。
该研究首次将光谱相量分析应用于光谱流式细胞术(phSFC),建立了与高光谱显微镜分析框架统一的无拟合分析方法,成功实现了对从脂质体到炎症小鼠肺组织来源的原代白细胞等复杂样本中膜物理状态的高通量、高统计效力检测,并有效解决了自发荧光干扰下的信号解混问题。
该研究结合动态光散射实验与粗粒化分子动力学模拟,揭示了纳米颗粒在具有不同分子量和浓度的透明质酸半稀溶液中的反常扩散行为,并指出其扩散特性主要取决于颗粒尺寸与网络网格尺寸的比值及局部有效粘度。
该研究利用生物物理方法发现,尽管 RNA i-基序在生理 pH 下整体呈解折叠状态,但单分子实验揭示了仍有约 1% 的分子保持折叠构象,提示其在细胞内可能具有生物学功能。
DeepSRFusion 是一种基于高斯混合模型表示和自监督预训练的深度学习框架,它通过两阶段优化策略有效克服了旋转扰动和稀疏标记等挑战,实现了比现有方法快 100 倍且空间分辨率达 1.60 纳米的三维超分辨率粒子融合,从而能够在天然细胞环境中高精度解析大分子复合物的精细结构。
该研究通过整合分子动力学、量子化学计算及自旋弛豫理论,阐明了 AsLOV2 衍生蛋白变体中局部微环境重组与偶极相互作用对量子传感性能的关键影响,从而为设计高性能工程化蛋白质量子传感器奠定了原理基础。
该研究通过整合核磁共振、量热法及分子动力学模拟等多学科手段,揭示了 TcmN 芳香化酶/环化酶通过配体门控的“呼吸”机制,利用不同中间产物诱导的构象平衡转换(如纳林宁稳定闭合态、中间体 INT12 促进开放态)来调控底物结合与产物释放,从而在保障催化效率的同时防止聚酮中间体聚集。
该研究通过结合模拟与实验,建立了一种适用于螺旋形细菌的 FRAP 定量分析框架,成功测定了其中荧光蛋白 mNeonGreen 的扩散系数,并证明了该方法可推广至其他复杂几何形态的细胞。
本文提出了一种名为 LUNAR 的自监督神经物理学习框架,通过联合优化物理点扩散函数模型与神经网络,实现了在复杂生物样本及大成像深度下无需校准、抗像差且能处理高密度分子重叠的三维超分辨显微定位。
该研究通过最小顶点模型和盘基网柄菌实验证实,极性依赖的自对齐张力梯度无需基底牵引即可驱动细胞形成稳定的反平行循环流,从而在多细胞系统中引发动态微观图样形成及运动与非运动细胞的相分离。