Mechanosensitive Remodeling Sustains Rigidity Homeostasis and Elastic Memory in Actin Cortex Models
本文提出了两种互补的弹性网络模型,证明了以低张力下的优先拆解和能量注入下的组装为特征的力学敏感重构动力学,使肌动蛋白皮层网络能够在持续的结构周转中保持刚性稳态和长期的弹性记忆。
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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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本文提出了两种互补的弹性网络模型,证明了以低张力下的优先拆解和能量注入下的组装为特征的力学敏感重构动力学,使肌动蛋白皮层网络能够在持续的结构周转中保持刚性稳态和长期的弹性记忆。
本研究结合了八个突触结合蛋白(Synaptotagmin)C2结构域的分子动力学模拟,揭示了虽然环(loop)净电荷主要控制PIP2的结合,但静电电荷和局部苯丙氨酸富集对于驱动膜穿透都是必需的;其中,单个苯丙氨酸残基的作用相当于四个额外正电荷的效应,这一结论应理解为对拟合回归系数的解释,而非直接的实验比较。
本研究对新发现的早期分化 KCNE 亚基 kcne0 在无颌类七鳃鳗中的功能进行了表征,证明了其能够组成型激活七鳃鳗 KCNQ1 通道,并揭示了跨脊椎动物间物种特异性的兼容性以及通道调控的结构决定因素。
本研究确定了 MTCL1 是一种许可因子,它通过在组装过程中利用分子模拟将微管稳定化与微管蛋白乙酰化相耦合,这一机制对于正常的神经元功能至关重要,MTCL1 缺失的斑马鱼表现出的运动缺陷和癫痫易感性增加证明了这一点。
本文介绍了 ACCEST,这是一种利用手风琴光谱技术(accordion spectroscopy)从单个二维实验中获取完整化学交换饱和转移(CEST)剖面的加速核磁共振(NMR)方法,从而与传统的多谱图方法相比,提供了显著的时间节省并能够研究非平衡系统。
本文提出了一种新型高通量表面等离子体共振(SPR)阵列,能够定量分析 16 种不同糖胺聚糖制剂与蛋白质之间的相互作用,成功验证了已知的结合特异性,并发现了此前未报道的相互作用,例如 Slit2 与软骨素硫酸盐及皮肤素硫酸盐的结合。
本文表明,在基于化学图谱数据训练的 RNet 基础模型的指导下,深度学习工具能够成功地从头设计出具有准确二级结构和有序三维折叠的 RNA 假结,在无需预先解决通用 RNA 三维结构预测问题的情况下,达到了 Eterna 竞赛中的人类水平。
本文提出了一种使用开源自监督深度学习工具 spIsoNet 来减轻冷冻电镜重建中择优取向伪影的实用方案,该方案通过两种互补的工作流实现:图各向异性校正和颗粒错位校正。
该论文介绍了 cryoGO,这是一种简单且可扩展的机械方法,用于直接在电子显微镜(EM)载网上开启细胞,从而能够以极少的样品量,在原生细胞环境中对多种内源性大分子进行高分辨率、时间分辨的结构分析。
通过利用共进化和机器学习来推导出一个序列无关的集体变量,本研究建立了一种统一的、进化保守的 A 类 GPCR 激活机制,从而能够实现对包括孤儿受体在内的多种家族成员构象转变及配体效应的预测。