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10月10日周六
10月9日周五
  1. Bioinformatics Advances47

    1100 个用于细胞过程动态建模的合成基准问题

    研究构建了 1100 个合成建模问题,基于 22 个已发表建模问题的常微分方程组与实验设计生成,并扩展了近期一种针对随机观测函数的时间序列数据模拟方法,使其覆盖多种实验条件下的真实测量模式。对数据与模型特征、优化性能和参数可识别性的分析显示,该合成问题集在真实性和多样性上扩展了现有问题空间。基准问题与算法已公开。

  2. Nature Computational Science62

    主动学习结合几何深度学习提升数据稀缺药物发现中的化学反应预测

    研究提出一套闭环工作流,将高效反应数据获取与高精度深度学习结合,用于数据稀缺条件下的化学反应结果与区域选择性预测。作者用基于树集成的主动学习策略挑选信息量最大的实验,由此获得一个多样化的 C–H 硼化基准数据集,并在此基础上训练和评测几何图神经网络。结果显示,为这类对称性感知模型加入自监督辅助任务后,反应结果预测和区域选择性预测的表现均稳定提升。在含 N-杂芳基等难处理基团的未见底物上前瞻测试中,该流程全部定位到正确的硼化位点,作者据此认为其可用于高效的药物优化。

10月8日周四
  1. Molecular Systems Biology78

    Bits to Binders 竞赛验证并分析 12,000 个 AI 设计的 CAR-T 结合域

    Bits to Binders 全球竞赛以 CAR-T 为场景评估 de novo 结合域设计,来自 42 个国家的团队提交了 12,000 个靶向人 CD20 的 80 氨基酸 minibinder 设计。

    推荐理由:这项竞赛把 1.2 万个 AI 设计的 CAR-T 结合域放进细胞功能筛选,而非只看亲和力,为评估蛋白设计提供了更接近功能的检验方式。

  2. Ensembl Blog72

    Ensembl 上线全基因组 Cactus 比对集中仓库

    Ensembl 建立全基因组 Cactus 比对集中仓库,在 https://ftp.ensembl.org/pub/misc/compara/multi/hal_files/ 提供鸟类、哺乳动物、昆虫、甲壳类、线虫、禾谷类、鱼类和 SARS-CoV-2 等类群的比对文件与元数据。

    推荐理由:Ensembl 把多类群全基因组 Cactus 比对集中到统一 FTP 目录,做比较基因组和共线性分析的读者可据此直接取用。

  3. Bioinformatics42

    FA-MFMR:通过因子增广处理相关纵向暴露的多变量功能孟德尔随机化方法

    FA-MFMR 通过整合遗传工具变量、暴露轨迹的功能表示与低维因子结构,估计多个纵向暴露的时变因果效应。模拟显示其估计误差低于对比方法、不确定性量化更高效,尤其适用于高度相关且稀疏观测的纵向暴露。在帕金森病队列的纵向生物标志物上,该方法刻画了轨迹水平系数函数的年龄依赖模式,并提示局部效应的不确定性;R 包与复现代码已公开。

10月7日周三
  1. Bioinformatics52

    ProDTI:用先验引导的正样本-未标注学习提升药物-靶点相互作用预测

    ProDTI 是一个先验引导的正样本-未标注(PU)学习框架,用于药物-靶点相互作用(DTI)预测,作者称其在五个基准上稳定优于现有基线。该框架把显式生化相似性与大规模预训练模型的隐式语义表示组合成混合先验,驱动软标签蒸馏以稳定优化轨迹,并用硬锚点正则惩罚可靠负样本、锐化决策边界。

  2. Matthias Mann Lab72

    SPARCS 平台在 Cell 发表:结合激光显微切割与全基因组 CRISPR 筛选

    SPARCS 平台在 Cell 发表,将 AI 图像分析、自动激光显微切割与全基因组 CRISPR 筛选结合,可从大型突变文库中按细胞形态分离目标细胞并用质谱做蛋白组分析。Matthias Mann Lab 转述称,该平台用于发现复杂细胞表型背后的基因,论文 DOI 为 10.1016/j.cell.2026.09.021。

10月6日周二
  1. GigaScience55

    MCMNA:单细胞水平构建帕金森病多尺度转录组网络模型

    研究团队提出基于 metacell 的多尺度网络分析方法 MCMNA,用于系统解析帕金森病黑质 snRNA-seq 数据中的细胞类型特异基因调控结构。该方法通过 metacell 聚合缓解单细胞数据的稀疏性,构建稳健的基因调控网络,并结合基因共表达模块、metacell 差异表达与贝叶斯因果网络,推断候选驱动基因及其层级关系。作者称该多尺度网络模型可为疾病机制研究和治疗靶点优先级排序提供框架。

  2. Nature Biotechnology75

    shotgun 遗传工程实现哺乳动物代谢通路的高通量多重筛选

    研究团队开发 shotgun genetic engineering(SGE),用递送大量带条形码小构建替代单个大构建,让每个细胞携带一条合成通路作为独立实验,再通过测序筛选具有目标表型的细胞。

    推荐理由:用大量带条形码的小构建替代单个大构建,把哺乳动物代谢通路的组合筛选扩展到数百万种,为复杂性状工程提供可迁移策略。

  3. Nature Biotechnology72

    Visionary AI 用视网膜图像与血管建模预测妊娠期高血压疾病

    研究团队提出可解释人工智能平台 Visionary AI,将视网膜图像与基于图的血管建模结合,在临床发病前预测妊娠期高血压疾病。该平台把视网膜图像转换为微血管结构的拓扑与几何表示,依据有生物学基础的血管特征而非通用图像嵌入或临床变量进行风险预测。在 1,267 例妊娠的前瞻性开发队列中,Visionary AI 对子痫前期在全人群对照设置下取得 AUC = 0.91、AP = 0.81;经稳定性优化的模型无需重新训练即迁移至独立外部验证队列,取得 AUC = 0.81、AP = 0.68,并优于临床与深度学习基准。

    推荐理由:该框架把视网膜微血管拓扑与几何特征用于妊娠高血压疾病的早期预测,并在独立外部队列中验证了迁移能力。

  4. 中国科学院遗传与发育生物学研究所78

    李响团队开发空间三维基因组学技术 SpaceA 并绘制小鼠胚胎染色质构象图谱

    中国科学院遗传与发育生物学研究所李响研究组在 Developmental Cell 在线发表论文,将微流控空间条形码技术与 SPRITE-like 无连接酶接触检测策略结合,开发出空间三维基因组学技术 SpaceA,可在组织切片原位高置信度解析远距离染色质互作。

    推荐理由:SpaceA 把空间条形码与无连接酶接触检测结合,让染色质远距离互作能在组织切片原位测量,为空间三维基因组学提供了新手段。

10月5日周一
  1. Bluesky:Maria Dzunkova (@dzunkovam.bsky.social)42

    Ana Conesa 团队在 Nature Communications 发表长读长 RNA-seq 转录本检测策略比较论文

    Ana Conesa 团队在 Nature Communications 发表长读长 RNA-seq 研究,比较"先合并 reads 再检测转录本(Join & Call)"与"逐样本检测再合并(Call & Join)"两种策略。研究使用 PacBio 与 ONT 数据、6 款工具并设置多个重复,结论是策略优劣取决于所用工具。

  2. Cell Reports Methods62

    研究团队开发结核分枝杆菌基因表达报告系统,在单细胞层面解析宿主环境中的表达动态

    Aylan 等开发了一套针对结核分枝杆菌(Mtb)的报告系统,可在感染过程中可视化细菌的基因表达。结果显示,Mtb 在免疫细胞内呈现多种基因表达模式,且这些模式受细菌所处胞内环境的影响。该研究以方法开发为核心,论文发表于 Cell Reports Methods。

10月3日周六
10月2日周五
  1. NAR Genomics and Bioinformatics58

    泛基因组图中倒位的表示与检测方法研究

    研究评估了当前主流泛基因组图流程对倒位这类平衡型结构变异的处理能力。作者识别出倒位气泡的两种拓扑模式,一种由路径显式表示,另一种由比对补救,并开发工具从气泡检测工具的输出中注释倒位。研究用模拟数据和真实数据、经四套主流流程构建泛基因组图,考察倒位长度、基因组分化程度和变异密度对倒位表示与准确性的影响。结果显示,模拟图中不同流程差异明显,部分倒位被错误表示或丢失;真实人类数据集中的恢复率尤其低,说明用泛基因组方法分析倒位仍面临较大挑战。

10月1日周四