Синергетическая сборка, разборка и защита сложных форм пучкового F-актина.

Эректильная дисфункция (ЭД), связанная с длительным потреблением высокожирной пищи (ВЖП), все больше рассматривается как проявление системных метаболических и сосудистых нарушений. Настоящее исследование направлено на оценку терапевтического действия классической уйгурской медицинской формулы Бах (BAKHF) на ЭД, вызванную ВЖП, у крыс, а также на выяснение ее механизмов действия. Самцы крыс с ЭД, вызванной ВЖП, были случайным образом распределены на группы: модель, Yimusake (YMSK, положительный контроль) и BAKHF. YMSK служил фармакологической эталонной группой для валидации модели и оценки эффектов BAKHF на эректильную функцию, гистологию и гематологию. Эдектильную функцию оценивали по максимальному интракавернозному давлению к среднему артериальному давлению (ICP/MAP), тестам сексуального поведения и биохимическим анализам. Основным исходом была эректильная функция, оцененная по ICP/MAP, а вторичными исходами стали метаболические, эндокринные, молекулярные и гистопатологические параметры. Потенциальные механизмы действия BAKHF были раскрыты с помощью интегрированных трансктомных, протеомных и сетевых фармакологических анализов, в сочетании с химическим профилированием сывороточно-абсорбированных соединений, молекулярным докингом, RT-qPCR и Western blot. Как BAKHF, так и YMSK улучшили эректильную функцию, характеризующуюся повышенными соотношениями ICP/MAP и улучшенными параметрами сексуального поведения. Гистологически обе формулы восстановили кавернозную структуру полового члена, уменьшили отложение коллагена и увеличили содержание гладкомышечных клеток, что подтверждает роль YMSK как надежного фенотипического эталона для модели. Однако BAKHF продемонстрировала более высокую эффективность в восстановлении системного метаболического и эндокринного гомеостаза, включая нормализацию потребления пищи и сывороточных липидных профилей. Последующие механистические анализы сосредоточились на BAKHF и выявили ее регуляторную роль в АМПК-связанных метаболических и цитоскелетных путях. Были идентифицированы пять сывороточно-абсорбированных соединений, включая розмариновую и феруловую кислоты, как потенциальные биоактивные компоненты, нацеленные на ключевые узлы, такие как GAPDH, PPARγ и ESR1. Эти результаты предполагают, что BAKHF действует через многокомпонентный, многотаргетный и многопутевой синергизм, потенциально вовлекая сигнализацию AMPK для регуляции метаболического и тканевого гомеостаза при ЭД, вызванной ВЖП. Интеграция многоомных анализов с экспериментально подтвержденными сывороточно-абсорбированными соединениями и механистической валидацией укрепляет биологическую правдоподобность результатов. Однако существуют ограничения, включая отсутствие специфических генетических или фармакологических вмешательств и нерешенные вклады отдельных компонентов.

Современные подходы машинного обучения (МО) в области открытия новых материалов сильно зависят от известных структурных баз данных, что ограничивает их способность выявлять совершенно новые типы структур. В данной работе мы разработали многоминимальный итеративный генетический алгоритм (MMIGA), который интегрирует межатомный потенциал, основанный на искусственной нейронной сети (ANN-ML), с итеративной схемой наказаний, вдохновленной метадинамикой. Мы демонстрируем надежность этого метода на сложной тернарной системе La-Co-Pb, характеризующейся несовместимостью Co-Pb и сложным энергетическим ландшафтом. Алгоритм MMIGA, улучшенный с помощью МО, успешно предсказывает основнойPbam структуру недавно синтезированной антагонистической пары фаз La4Co4Pb, новую структуру, упущенную в предыдущих предсказаниях, зависящих от баз данных МО, одновременно выявляя несколько метастабильных конкурирующих фаз. Кроме того, мы поставили задачу предсказать структуру антагонистической пары фаз La5CoPb2, нового соединения, найденного в ходе предыдущих попыток синтезировать предсказанную фазу La3CoPb. Имея всего лишь информацию о составе, наш подход MMIGA успешно предсказывает орторомбическую структуру La5CoPb2, точно совпадая со структурой, независимо определенной с помощью рентгеновской дифракции. Эффективно сопоставляя как глобальный минимум, так и соответствующие конкурирующие метастабильные состояния, этот подход предоставляет критически важные теоретические понимания выбора фаз для новых квантовых и магнитных материалов.

Соляной стресс серьезно ограничивает рост пшеницы, нарушая фотосинтез, осмотический баланс и клеточный редокс-гомеостаз. В данном исследовании оценивалось, могут ли агматин и N-гидроксипипеколовая кислота, применяемые отдельно или в комбинации, улучшить толерантность пшеницы при стрессе от 200 мМ NaCl. Пшеница выращивалась в тепличных условиях и подвергалась обработке агматином (100 мкМ), N-гидроксипипеколовой кислотой (0,01 мкМ) или их совместным применением. Соляной стресс снижал рост, площадь листьев, относительное содержание воды в листьях, содержание хлорофилла, газообмен, активность Рубиско и накопление биомассы, одновременно увеличивая уровень перекиси водорода, перекисное окисление липидов и утечку электролитов. Оба вещества улучшали характеристики пшеницы при засолении, но их комбинированное применение дало наилучший результат по всем измеренным параметрам роста, фотосинтетическим, осмотическим и антиоксидантным признакам. Комбинированная обработка повысила рост корней и побегов, поддерживала более высокое содержание хлорофилла и активность Рубиско, способствовала газообмену и увеличивала накопление растворимого сахара. Также было снижено окислительное повреждение за счет увеличения активности каталазы, пероксидазы, супероксиддисмутазы и глутатионредуктазы. Кроме того, комбинированное лечение увеличивало накопление пролина и активировало ключевые ферменты, участвующие в метаболизме пролина, что указывает на улучшение осмотической регуляции при солевом стрессе. Эти результаты свидетельствуют о том, что агматин и N-гидроксипипеколовая кислота действуют через взаимодополняющие физиологические и биохимические пути для улучшения солеустойчивости пшеницы. Комбинированное лечение может предложить полезную фольярную стратегию для улучшения характеристик пшеницы в условиях солености, однако перед практическим применением необходимо провести валидацию в полевых условиях и оптимизацию дозировки.

TMEM16A является анионным каналом, активируемым Ca2+, который обеспечивает прямую электрическую обратную связь с плазматической мембраной в ответ на внутренний Ca2+. Его проводящее состояние остается неясным, что порождает вопросы о открытии, проницаемости для Cl- и модуляции со стороны Ca2+, деполяризации и липидов. Чтобы исследовать открытое состояние, мы провели молекулярно-динамические симуляции TMEM16A, связанного с предполагаемым блокатором открытого состояния 1PBC. После удаления ингибитора предполагаемая спираль, образующая пору TM4, развила изломы в двух местах: верхнем, который открывает пору для проницаемости Cl-, и более глубоком, вызывающем сужение. Сохранившаяся гидрофобная сеть между TM3 и TM4 присутствовала в большинстве открытых структур, но разъединилась во время экстремального расширения, что позволило липидам временно блокировать пору. Записи с использованием метода патч-кламп показывают, что целостная сеть способствует активации. Дополнительные симуляции выявили более 60 событий проницаемости для Cl- и одноканальную проводимость, совпадающую с экспериментом. Дополнительное электростатическое и кинетическое моделирование показало, что переход TMEM16A от выхода rectification к омической проводимости с увеличением Ca2+ обусловлен слабой зависимостью напряжения от связывания ионов Ca2+, которые действуют кооперативно, чтобы открыть пору.

Несмотря на увеличение масштаба и разрешения, многие биологические измерения остаются разрушительными, раскрывая лишь пространственную информацию, а не динамику, которую они кодируют. Совмещая гибкие представления с механистическими ограничениями, физически обоснованное машинное обучение предлагает многообещающий путь для вывода этих динамик из статических снимков. Исходя из субклеточной визуализации экспрессии генов, мы задаемся вопросом, когда статический пространственный паттерн молекул может идентифицировать пространственно изменяющуюся диффузию, создание, разрушение и обмен на границе, и как различные схемы вывода выполняют эту задачу. Структурный анализ идентифицируемости показывает, что распределенные источники не могут быть идентифицированы, тогда как точечный источник, такой как место транскрипции, может восстановить идентифицируемость. Эти ограничения дополнительно формируются, казалось бы, безобидными выборами моделей: граничные условия, пространственная регулярность базовой динамики и даже конвенция стохастического исчисления. Затем мы адаптируем несколько схем, основанных на физических принципах, отличающихся тем, как они представляют решение и учитывают управляющие уравнения, и демонстрируем эффективный вывод из одного снимка. Таким образом, подходы, основанные на физических принципах, могут восстановить пространственные гетерогенности биологических динамик из статических данных, но их использование должно сопровождаться и направляться тщательным анализом идентифицируемости для значительной интерпретации результатов.

Квантово-механические (КМ) кластерные модели предоставляют эффективную платформу для механистических исследований ферментативных реакций, но остаются вычислительно сложными. Нейронные сетевые потенциалы (НСП) предлагают многообещающий путь для снижения этих затрат, однако ферменты предъявляют требования, отличные от маломолекулярных соединений, включая большие размеры систем, условия с неявным растворителем, значительную поляризацию и перенос заряда. В данном исследовании мы представляем интегрированную программную платформу для эффективного обучения НСП для механистических исследований ферментов, продемонстрированную на КМ моделях S-аденозил-L-метионинзависимых метилтрансфераз (MTases). Наш код Enerzyme вводит модульные архитектуры НСП, учитывающие электростатики, и сочетает автоматизированное строительство КМ с генерацией реактивных наборов данных. Пакет Enerzymette автоматизирует исследование реакционных путей как на уровне НСП, так и на уровне DFT. Мы показываем, что итеративные гибкие сканирования и расчеты с использованием сдвинутых эластичных линий накладывают более строгие требования на НСП, чем традиционные метрики наборов данных. Тем не менее, НСП, обученные на менее чем 1000 специфичных для системы точках данных, воспроизводят энергетические характеристики реакций и структуры переходного состояния для кластеров MTase, содержащих до 545 атомов, с близкой к химической точностью. Прямое управление атомными зарядами и постоянное диэлектрическое экранирование значительно улучшают стабильность и точность симуляций, в то время как заряды, обученные в режиме многозадачности, захватывают тенденции переноса заряда и поляризации и предоставляют химически значимые дескрипторы реактивности. Наконец, переносимость на химически разнообразные субстраты катехол O-метилтрансферазы указывает на то, что НСП учат универсальные паттерны реактивности по мере расширения учебных данных на несколько ферментов. В целом, эти результаты устанавливают основу для ускорения механистических исследований ферментов и направляют дальнейшую разработку НСП для биомолекулярной реактивности.