系统生物学不再将生命视为孤立零件的堆砌,而是试图理解细胞内无数分子如何像交响乐般协同运作。这一领域通过整合海量数据,揭示基因、蛋白质与环境之间复杂的互动网络,让我们从整体视角去解读生命的奥秘,而非仅仅关注单一环节。

在 Gist.Science 上,我们持续追踪并处理来自 bioRxiv 的最新预印本,确保您能第一时间接触到这些前沿探索。每一篇入选的系统生物学论文,都经过我们团队的深度解读,提供通俗易懂的科普摘要与详尽的技术解析,让专业研究变得触手可及。

下方为您呈现该领域最新的预印本列表,带您走进从数据到生命图景的精彩旅程。

📄 systems biology

Multi-layered regulatory networks driving human dopaminergic neuron differentiation

通过在 LUHMES 模型中整合多组学图谱分析与增强子-启动子相互作用图谱绘制,本研究阐明了驱动人类多巴胺能神经元分化的协同调控网络,并确定了关键转录因子(如作为关键成熟驱动因子的 MYT1、ISL2 和 NHLH2,以及作为负调节因子的 LCOR)。

Malaymar Pinar, D., Jing, Y., Li, H., Liu, X., Coschiera, A., Kere, J., Yoshihara, M., Swoboda, P., Sahlen, P., Varjosal (…)2026-07-09
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Identifying Novel Targets of the Stringent Response in Plants and Cyanobacteria using chemoproteomics

本研究利用化学蛋白质组学技术鉴定出植物和蓝细菌中新型的 ppGpp 结合靶点,揭示了诸如叶绿体中嘧啶代谢受抑制以及蓝细菌中糖原合成和羧体聚集被激活等截然不同的调节机制,从而扩展了我们对光合生物如何适应环境应激的理解。

Karlsson, A., Rillema, R., Sporre, E., Englund, E., Vogiatzi, N., Llavina Ramirez, J., Gurdap, C. O., Sezgin, E., Edfors (…)2026-07-09
📄 systems biology

Representation Learning of Human Diseases for Indication Expansion and Investment Decisions

本文介绍了 Dis2Vec,这是一种表示学习框架,它通过遗传和表型数据生成具有生物学依据的疾病嵌入,以实现系统的知识重用、提高用于投资决策的治疗可迁移性预测,并促进罕见与非罕见疾病的无监督聚类。

Ravandi, C. B., Mowrey, W., Chatterjee, A., Khanshan, F., Haddadi, P., Ughetto, M., Barrett, I., Ding, W., Guillermo, D. (…)2026-07-07
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Organizing principles in the Nitrogen-Carbon Landscape of Marine Heterotrophic Bacteria

通过对海洋异养细菌库进行表型分析,本研究揭示了尽管在多种碳源和氮源上的生长与系统发育联系较弱,但其生长是围绕着诸如碳氮比(C:N stoichiometry)和还原程度等底物特性,以及挑战简单产量预测的菌株特异性性状而组织的,并为模拟全球生物地球化学循环提供了新的原则。

Kratzl, F. P., Scott, H., Jayasinghe, S., Huges, K., Osborne, M., Sher, D., Segre, D.2026-06-09
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TabularQual: A spreadsheet-based format for annotating and curating logical models in SBML-qual

本文介绍了 TabularQual,这是一种基于电子表格的格式及其双向转换器,旨在通过连接人类可读的逻辑模型表示与标准化的 SBML-qual XML 格式,来增强调控和信号传导模型的注释、策展、交换与互操作性。

Li, L. X., Bleker, C., Soliman, S., Calzone, L., Hiroi, N., Helikar, T., Konig, M., Ladeira, L., Monteiro, P. T., Noel (…)2026-06-03
📄 systems biology

Study on Liver Sinusoidal Endothelial Cell Fenestrations Based on Cellular Omics-Structure Integration Technology and Its Application in Metabolic Diseases

本研究引入了一种新型细胞组学 - 结构整合(COSI)平台,该平台能够同时绘制单细胞基因表达图谱和超分辨率超微结构,以识别调控肝窦内皮窗孔的特定基因集,从而为评估和治疗非酒精性脂肪性肝炎和糖尿病等代谢疾病提供新的分子标志物。

Wei, Z., Chen, J., Aronova, M. A., Leapman, R. D.2026-05-28