英国国家物理实验室（NPL）联合萨里大学、牛津大学、弗朗西斯·克里克研究所和 IONTOF GmbH，开发出一种可直接从表面成像区分同分异构分子的技术，成果于 10 月 19 日发表在 Nature Communications。该方法基于 NPL 自研的 Orbitrap 二次离子质谱（OrbiSIMS），利用结构依赖的离子解离与离子传输中的气相效应构建新的分析维度，无需额外样品制备即可获得结构敏感的分子成像。团队以棉子糖、麦芽三糖和松三糖三种同分异构三糖验证了方法。该能力可用于糖组学、脂质与代谢物成像、生物材料与生物界面研究，并有望支持生物标志物、药物与疗法的发现和验证。
研究团队发布 OmicsBench v1，从八个既有基准中汇总 784 项分子数据分析任务，覆盖空间组学、单细胞转录组、表观基因组、变异分析、微生物监测和蛋白功能。
Kenny Workman 等人发布 OmicsBench v1，这是一个由八个基准共 784 个任务组成的元基准，聚焦分子（组学）数据分析，用于从高层观察模型进展。
人类生殖与发育数据库 HRD 发布 1.0 版，整合了生殖、妊娠和发育相关的公开多组学数据。该版本收录 814 条组学记录，包括 432 条 bulk 转录组、144 条单细胞或单核转录组、156 条表观基因组、52 条代谢组和 30 条蛋白质组记录，另有 702 条临床试验记录、293 条暴露与结局关联和 779 个先证 SNP 及其表型关联。
ImmunEscpMap 是一个以基因为中心的知识库，把肿瘤与病毒感染中的免疫逃逸证据放进统一框架。
研究团队对 Metabolomics Workbench 中所有使用 Orbitrap 或 QTOF 质谱的人体血液代谢组研究做了基于元数据的系统重分析，共纳入 44 165 个样本。作者用 PubChem 标识符统一代谢物、以 SMILES 表示做嵌入，构建了包含 6752 个血液代谢物、25 个结构簇的图谱，并分析这些簇与生物标志物、药物之间的相关性。在至少 10 项研究中检测到的 337 120 对代谢物中，结构相关的簇丰度呈相关（ρ 最高 0.6）；已知临床生物标志物之间也出现候选代谢关联，部分 ρ > 0.7。
推荐理由：作者对 Metabolomics Workbench 全部人体血液代谢组数据做系统重分析，给出可复用的方法与开源软件。
对多样本约束网络推断框架 CORNETO 的可复用性评估显示，多样本推断总体提升稳健性与可重复性，但预测性能增益取决于生物学背景和先验网络的完整性。研究在动态造血与稳定皮层数据集上系统评估四种网络重建范式，并引入 bootstrap 聚合与选择性再扩展策略以提升共识稳健性。结果揭示由样本量、先验知识和正则化共同界定的不同推断区间。
Metacontextify 通过 Copernicus Marine Service 数据，为海洋宏基因组样本自动检索温度、盐度、pH、营养盐等环境属性，可连接 ENA 和 MGnify 标识或采样坐标与日期。
研究团队开发了可解释多模态模型 FAME，以血浆 cfDNA 甲基化单倍型块（MHB）为单位整合甲基化与片段组学特征用于癌症检测和组织来源预测，并扩展出加入全基因组特征的 FAME-GW。
Ha 等人用短读长与长读长全基因组测序，对低变异等位基因频率（VAF）嵌合突变的检测策略做多机构基准评测。研究由五家机构构建细胞系混合样本，以 PacBio HiFi 数据交叉验证 Illumina 平台的变异检测结果，据此构建分层参考集、界定现实检出下限，并为非癌组织中低 VAF（<2%）变异的全基因组分析给出最佳实践。
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。
作者提出一个框架，通过同时要求细胞类型特异性保守和跨多物种 scRNA-seq 数据集表达保守，来提取浓缩的标志基因特征。来自四种小鼠物种的骨髓微环境与造血祖细胞特征，能在两个外群灵长类物种中稳健解析细胞身份，捕获高度保守且具生物学意义的信息。
Xiao 等建立了一个整合肠道吸收、肝脏代谢和肿瘤反应的多类器官系统，用于评价抗肿瘤药物。该系统能捕捉仅用肿瘤培养时被忽略的药物活化与失活过程，为预测药物疗效和毒性提供了更接近生理条件的途径。
Sara Mostafavi 转发 Tu Xinming 等人的 NeurIPS Oral 论文，该工作提出半监督神经网络 CLUE，用于跨模态表征。CLUE 通过模态特异子空间和交叉/自编码器同时保留共享信息与模态特异信息，作者称其适合 ATAC/RNA 等共测数据集的联合分析。