RNA fingerprinting 方法正式发表,可解读单细胞扰动实验
David A Knowles 宣布 RNA fingerprinting 方法正式发表,该方法利用大型参考数据集解读单细胞扰动实验,并在分析中考虑基线异质性、扰动强度、离群点和相关结构。
David A Knowles 宣布 RNA fingerprinting 方法正式发表,该方法利用大型参考数据集解读单细胞扰动实验,并在分析中考虑基线异质性、扰动强度、离群点和相关结构。
David Kelley 团队本周发布预印本,探索用状态空间模型做长序列基因组预测,并同步开源基于该工作的 Cerberus PyTorch 模型集。预印本已上线 bioRxiv,链接为 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.02.756377v1。
NYGC、纽约大学和哥伦比亚大学的研究团队在 Cell 出版社期刊提出 RNA fingerprinting,一种把基因活性模式与其潜在成因联系起来的计算方法。帖子给出了论文链接和 NYGC 的新闻解读页面,作者标注为 @satijalab 和 @david_a_knowles。
Rahul Satija 与 David Knowles 在 Cell 发表 RNA fingerprinting 方法,利用已知因果扰动的 Perturb-seq 实验,推断新数据集中驱动细胞反应的因素。论文链接为 https://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674(26)01119-0。
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。
一份面向植物组织冷冻电镜断层扫描(cryoET)的详细实验方案已在 Bio-protocol 发表,供希望深入该技术细节的研究者使用。原文未披露方案涉及的具体植物物种、样本量或数据公开情况。
hpci 是一个平台无关的开源工具,把 GitHub Actions、GitLab CI 等 CI 平台与 Slurm、PBS 等常见 HPC 作业调度器集成,用于自动测试分析流程和模型。
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。
PhyloZoo 是一个开源 Python 框架,用于系统发育网络分析,提供覆盖该领域主要网络表示的数据结构与算法、专用可视化工具,以及对主要系统发育文件格式的 I/O 支持。
Ensembl 宣布新版 FTP 空间中按物种名组织的目录结构将在两周内停用,此前发布的全部基因组文件仍可在 GCA 或 GCF 子目录下访问。官方同时提供 JSON manifest 文件,列出基因组注释数据及其位置,目录结构与文件类型的说明见 FTP 下载文档。
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。
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。
Romain Lopez 介绍其组内 Rushil Gupta 提出的 FractAL,一种用于批量模式主动学习的软策略选择方法,可避免在标注前就固定单一采集策略,相关预印本已在 arXiv 发布。
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。
Ensembl 将退役 2015 年及更早的四个归档站点,包括 Ensembl 80(小鼠 GRCm38 注释)、Ensembl 77(斑马鱼 Zv9 注释)、Ensembl 75(人 GRCh37 注释)和 Ensembl 54(人 NCBI36、斑马鱼 Zv8 注释)。这些站点及其工具(含 BioMart 访问)将不再可用,但对应数据文件仍可通过 FTP 获取。
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。
Schwartz 等提出 SABER 工作流,将二维切片上的稀疏专家标注转化为完整的三维语义分割。该方法把简单分类器与基础分割模型配对,在达到密集监督质量的同时将专家标注时间压缩到不足一小时,并可跨光镜与电镜模态扩展定量分析。
一项预印本工作以 LLM 作为评判者,评估了 GWAS Catalog 中群体描述符的使用情况,覆盖 2007-2025 年发表的约 4,000 篇论文。该工作由 Stephanie Gogarten 主导,Daphne O. Martschenko 与 @nasalab 等参与。
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。
Pranam Chatterjee 介绍 PepRePs,一种基于其团队此前为 E3 泛素连接酶和 DUB 生成的 pLM 肽引导(uAbs、duAbs)发展而来的肽重定向磷酸酶,可实现任意靶标的可编程去磷酸化,相关预印本已发布于 bioRxiv。
Google Research 以 Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model(PDFM)为概念验证,展示无需任务微调的位置嵌入可直接接入现有流行病学模型。
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。
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。
研究提出 shotgun genetic engineering(SGE)多元工程策略,可在单次实验中筛选数百万种组合方案,并通过选择策略找出有效设计,用于快速改造哺乳动物细胞的复杂生物学功能。作者称该方法有望用于将复杂表型工程化到哺乳动物细胞中。
Fukatsu 等开发了 OPTIC,一个无需编程的工具箱,将图像配准与最优传输匹配结合,用于在多次成像会话间追踪同一批神经元、星形胶质细胞、boutons 和小胶质细胞。作者称其追踪准确率高于现有工具,目标是解决纵向钙成像中跨会话细胞对应这一主要瓶颈。
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。
bwa-mem3 现在比原版 bwa 快 6-8 倍,速度已与 minibwa 相当。作者 Nils Homer 以此询问读者为何还没有改用 bwa-mem3,帖中未给出测试数据、版本号或代码链接。
Elham Azizi 团队发布 SHERLOCK,将单细胞扰动的表征学习与下游转录效应的因果推断结合,并有理论可识别性结果支撑。该工作由 @mingZedh、Josh Myers、@joselmcfaline 与 @elhamazizi 共同完成,作者称其为团队最新工作,并附有介绍链接 https://lnkd.in/g34C6UpQ。
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。
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。
Juan Inda 将在 MVIF 52 讨论 ARG 注释工具的选择如何影响宏基因组数据得到的 resistome 图谱。EMBARK 项目由此出发,发现不同 ARG 注释流程不仅给出不同的 ARG 数量,还会得到不同的 resistome 图谱。
Bushnell、Schulz 和 Villada 推出 RandomReadsMG,一款可生成宏基因组测序数据集的快速模拟器,能控制群落丰度、不均匀基因组覆盖度以及平台特异的读段特征。该软件可扩展到 50,000 个基因组的群落规模,并支持可复现的基准评测与病原检测研究设计。
Wei 等人在 Cell Reports Methods 描述 CFAR,一种无需扩增、可及性较好的高通量方法,用于检测内源基因表达,弥补报告基因 assay 只能测启动子活性的局限。用 CFAR 做化学筛选,在结直肠癌细胞中筛出靶向致癌基因 MYC 表达的 FDA 已批准药物。
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。
Seurat 发布 v5.6.0,新增 setThreads 和 getThreads 控制支持的 C++ 内核与 uwot UMAP 后端线程。
推荐理由:新版本把归一化、降维、聚类和整合等常用步骤改为多线程 C++ 实现,并修复了 BPCells 磁盘型数据的打分问题,做单细胞分析的读者可据此判断是否升级。
Anthony Gitter 等人发布预印本,探讨如何从既往定向进化实验中提取更多蛋白工程信息,并以 SadX 的位点选择性 C-H 叠氮化反应进行测试。
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。
Sundar 等人在 Cell Systems 提出 FLIGHTED,一种通过从含噪高通量实验生成概率化适应度地形、来建模蛋白适应度测量不确定性的贝叶斯方法。该方法被应用于选择实验和一项高通量碱基编辑实验,并提升了蛋白适应度模型的性能。
Long 等人整合人类胚胎发育过程的单细胞转录组构建参考,并用互补指标评估四种 blastoid 协议。分析揭示了不同协议在细胞身份、发育时序和谱系结构上的差异,为比较和改进 blastoid 模型提供了系统依据。
MTB-KB 是一个文献整理型知识库,系统整合结核研究八个主要方向的高影响力发现,当前版本收录来自 1246 篇文献的 75,170 条关联,覆盖 18,439 个经权威数据库和 WHO 认可分类标准化的实体。