Airscope 无线介观显微镜实现自由活动小鼠全皮层成像
研究团队发布 Airscope 无线介观显微镜，重 1.0 克，在 6 mm 视野内实现 4 μm 横向分辨率、12.5 Hz 成像。其非球面透镜设计使总光程比此前微型显微镜缩短 2.84 倍，单只动物可无缆记录超过 8,500 个神经元的钙信号，较此前提升 25 倍。
推荐理由：1.0 克无线介观显微镜把视野扩到 6 mm 并支持自由活动小鼠成像，为系统神经科学提供可迁移的硬件方案。
#论文/研究
Nature精选AI 评分7171 Bluesky：Vivek Mutalik (@vivekmutalik.bsky.social)AI 评分2727 CompoRes 工具揭示抗生素对宿主的直接作用
一项发表于 Nature Microbiology 的研究发现，抗生素并非只杀灭致病菌，还可能对宿主产生直接影响，为此开发了工具 CompoRes 用于识别这类宿主直接效应。
Medical XpressAI 评分5858 新型 CRISPR 方法靶向约两成癌症中出现的基因融合
澳大利亚 Peter Mac 的研究团队开发出一种用 CRISPR-Cas13b 精准靶向并沉默致癌基因融合的方法，在实验室细胞模型中成功靶向并沉默了包括 BCR-ABL1 在内的 9 种基因融合。
Bluesky：Cameron Thrash (@jcamthrash.bsky.social)AI 评分4242 优化流式细胞分选-测序流程可减少分选微生物群落中的储存、分选与提取偏差
一套优化的流式细胞分选-测序流程可减少分选微生物群落中的储存、分选与提取偏差。该流程针对分选微生物群落的三个偏差来源进行优化，相关结果发表于 journals.asm.org。
Bioinformatics AdvancesAI 评分5252 scfdr：用经验贝叶斯控制稀疏相关矩阵的 FDR
研究提出一种基于经验贝叶斯框架的阈值策略，在构建稀疏相关矩阵时控制非零相关中的 FDR，并估计非零相关里的预期假阳性数。该方法兼容任意相关度量，作者称其在保留真实生物学相关上比基于 Frobenius 范数最小化的交叉验证阈值更灵敏；相关 R 包 scfdr 已在 github.com/ariefgusnanto/scfdr 开放。
Journal of Chemical Information and ModelingAI 评分5252 MBFGNK：可解释多肽毒性预测的多模态几何学习框架
研究提出 MBFGNK，一个用于多肽毒性预测的可解释多模态几何学习框架，融合预训练蛋白语言模型的序列表征、基于等变图神经网络（EGNN）的 3D 结构特征，以及刻画全局、局部与残基协同作用的理化超图表征。
Phys.orgAI 评分5858 韩国研究团队用 AI 设计 DHPS 抑制剂，3 个预测活性片段均获实验验证
韩国大学研究团队开发了一套 AI 引导的药物发现流程，以人源酶 DHPS 为靶点，系统评测了 13 个分子结合打分模型和 10 种分子生成方法，其中 OOF-Stacking 在预测模型中综合表现最好，RL-Design 的预测命中率最高，达 92.02%。
公众号：单细胞天地AI 评分6767 scFlowReport 发布单细胞下游分析统一工作流
韩国建国大学和釜山国立大学医院团队在《Biomolecules》发表 scFlowReport，一个配置驱动的单细胞 RNA-seq 下游分析工作流，代码开源于 https://github.com/ibclab-hub/scFlowReport。
Genomics, Proteomics & BioinformaticsAI 评分5252 APR-Score：识别并评分蛋白序列中易聚集区域的机器学习方法
APR-Score 是一种基于机器学习的计算方法，用于识别蛋白序列中易发生聚集的区域，并综合序列与结构特征进行预测。该方法经训练集交叉验证和独立测试集验证，在区分聚集倾向区域与非聚集区域时取得 MCC 0.77、精确率 0.89、F1 0.87。工具代码已在 https://github.com/TII-BRC/APR-Score 开放。
Journal of Chemical Information and ModelingAI 评分4040 SF-GA：将预测的 P-glycoprotein 底物重设计为可合成非底物的协同引导片段遗传算法
研究提出协同引导片段遗传算法 SF-GA，将片段协同分析嵌入遗传算法突变阶段，使片段替换偏向与非底物分类相关的共现子结构，从而把 P-gp 底物改造为预测的非底物。在固定函数评估预算下，SF-GA 优化性能与遗传算法和强化学习基线相当，且所生成分子的逆合成可及性在所有测试方法中最高。对两个人类 P-gp 结构的对接显示，预测非底物概率更高的分子预测结合更弱。
Nucleic Acids ResearchAI 评分5858 PAZy 数据库扩展至 450 多个经实验验证的塑料活性酶并开放 REST API
PAZy 塑料活性酶数据库发布扩展版本，收录超过 450 个经实验验证能作用于合成或生物基塑料的酶，并补充更详细的元数据与更广的底物覆盖。新版改为关系型数据库，引入大语言模型辅助整理活性数据，网页界面支持按蛋白或塑料底物浏览，并提供公开 REST API 供程序化调用。该资源用于区分实验验证的塑料活性酶与仅计算预测的候选，可免费访问 https://www.pazy.eu。
科学网精选AI 评分8888 生成式AI系统 RFdiffusion3 可从原子层面设计蛋白质与核酸
包括戴维·贝克在内的团队开发出生成式AI系统 RFdiffusion3（RFD3），可直接从原子层面设计蛋白质和核酸，生成蛋白质结构的速度约为前代系统 RFdiffusion2 的10倍。在41个已有酶的活性位点计算测试中，RFD3 有37个案例的设计表现优于 RFdiffusion2；实验上设计出可分解对氧磷的酶和可切割特定肽段的蛋白酶，均完成预期化学反应。设计范围还扩展到 RNA 等核酸分子。
推荐理由：RFD3 把蛋白质设计条件细化到原子位置和氢键，并给出与前代的速度和活性位点对比，可据此判断原子级设计的能力边界。
公众号：BioArtAI 评分6060 张帅等团队开发维C化生物正交探针，绘制候选靶标图谱并鉴定GSTP1调控作用
华中农业大学张帅、浙江大学朱成梁和上海交通大学医学院附属瑞金医院何吓俤等团队在Angew发表论文，开发维生素C生物正交探针平台研究赖氨酸维C化修饰。团队合成炔丙基报告探针VC-1及O-乙酰化前体探针VC-2，用VC-2开展活细胞定量化学蛋白质组学，获得1615个竞争敏感的维C化候选靶标，并在FTO、ALDH1B1、GSTO1、IMPDH1等蛋白上鉴定到探针来源的赖氨酸加合物。
Nature CommunicationsAI 评分5858 DNA-SaM 编解码系统提升 DNA 数据存储可扩展性
研究提出 DNA-SaM 系统，整合高效编码、严格的生化约束检查和两级索引的存储单元分布架构，用于可扩展的 DNA 数据存储。计算分析显示其编码时间复杂度为线性，编码时间较代表性方法明显缩短，并主动排除同聚物重复、串联重复和潜在启动子基序等可能干扰下游生化过程的序列。该系统在体外和体内实际存储中均取得 100% 成功率，按其编码方案与序列设计空间理论上可存储超过 2^70 PB 数据。
Nature Machine IntelligenceAI 评分4242 可复用性报告：多样本组学网络推断受先验知识与数据可得性制约的稳健性区间
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。
PatternsAI 评分3838 利用 Venn-Abers 预测器在无标签条件下估计选择性分类器的准确率
该研究提出用 Venn-Abers 预测器在无真实标签时估计选择性分类器的性能，给出校准的区间估计与实用下界，用于量化不确定预测转人工复核时分类器的可靠程度。
Phys.orgAI 评分4040 手摇离心芯片一分钟内同时测血型与红细胞压积
台湾大学 Chien-Fu Chen 团队开发出一种手摇离心驱动的塑料芯片，仅需约 3 微升指尖血、约一分钟即可同时判定 A/B/Rh 血型并读取红细胞压积。在 21 例医院患者样本上，结果与标准医院分析仪高度一致，且读数不受摇柄转速影响。该研究发表于 Biosensors and Bioelectronics，目标是让急救人员在无电力和无专业培训条件下完成这两项血液检测。
Bluesky：Asaf Levy (@asaflevylab.bsky.social)AI 评分3838 Netanel Tzarum 开发高毒性细菌蛋白表达纯化模块化平台，成果发表于 Microbial Biotechnology
Netanel Tzarum 开发出一种基于瞬时毒素中和的模块化重组生产平台，可对高毒性细菌蛋白进行可扩展的表达与纯化，结合天然毒素-抗毒素系统实现中和。该方法适用于毒素-抗毒素及效应物-免疫系统研究，成果已发表于 Microbial Biotechnology。
ScienceDailyAI 评分6060 斯坦福大学开发 iISM 显微镜，无需荧光标记即可观察活细胞内部结构
斯坦福大学团队开发出干涉图像扫描显微镜（iISM），将干涉散射显微与阵列探测器结合，在无需荧光标记的条件下实现约 120 纳米分辨率，可实时观察活细胞内多种结构同时运动与相互作用。
BMC BioinformaticsAI 评分5858 ParaDISM 发布：面向高度同源基因区域的短读段精确比对流程
ParaDISM 是一个用于精化标准比对结果的流程，通过参考序列的多序列比对识别可区分位点，仅在有无歧义的序列特异性证据时才把读段或读段对分配到某条序列，证据不足的读段报告为未分配。
BMC BioinformaticsAI 评分5858 Genes2Reg 通过异构图注意力网络融合多源生物知识构建基因耦合先验
Genes2Reg 提出用异构图注意力网络（HGAT）把蛋白互作、通路共属、调控靶向等异质生物网络融合为单一对称的基因-基因耦合矩阵，形成可正则化任意基因索引模型的任务无关先验。
Genome MedicineAI 评分6262 中国人群冠状动脉疾病跨族裔多基因风险评分的开发与验证
研究用 PRS-CSx 整合欧洲与东亚的冠状动脉疾病 GWAS 汇总数据，构建跨族裔多基因风险评分，并在中国慢性病前瞻性队列（CKB）的 72,782 人中外部验证。
BMC BioinformaticsAI 评分3838 结合深度表示学习的混合束搜索框架用于多序列最长公共子序列问题
一种融合深度表示学习的混合束搜索框架被提出用于求解多序列最长公共子序列（MLCS）问题，由轻量 Transformer 编码器结合对比学习、非支配过滤与双准则评估、多维评分模型三个模块构成。
Journal of Chemical Information and ModelingAI 评分5252 面向真菌过氧化物酶发现与酶–底物预测的计算–实验整合流程
研究提出一套计算–实验整合流程，用于在数据稀缺条件下优先筛选、表征并建模真菌非特异性过氧化物酶（UPO）。从 3000 多条候选序列中筛出 59 个推定 UPO，在大肠杆菌中分两批表达并用比色底物检测，得到 27 个表达与活性一致的 UPO；随后用 15 个新 UPO 和 4 个参考酶对 27 种底物做活性筛选，构建酶–底物活性数据集。
Science AdvancesAI 评分4747 CellDiffusion：通过精准推断细胞间关联增强 scRNA-seq 数据整合
CellDiffusion 是一个无监督图模型，通过扩散过程传播细胞特征、学习细胞间注意力网络，在整合 scRNA-seq 数据时自适应识别跨批次对应细胞群并进行细胞特异性校正。该模型在包括人子宫内膜在内的多个数据集上验证，生成的细胞嵌入在跨批次对齐细胞的同时保留固有细胞类型与发育轨迹，并提升了标签转移、聚类和轨迹推断等分析。
Medical XpressAI 评分4242 悉尼科技大学团队开发 AI 工具，用 transformer 模型提升缺血性卒中遗传风险预测
悉尼科技大学（UTS）团队开发了一款基于 transformer 的 AI 模型，通过分析 DNA 中遗传变异的位置与相互作用来预测缺血性卒中风险，在 UK Biobank 和美国 All-of-us 数据库上比既往遗传风险工具更准确。
PLOS Computational BiologyAI 评分6262 CLIMB 与 CLIFF 框架通过单细胞到 bulk 转录组映射计算解卷积药物敏感性
作者提出 CLIMB 和 CLIFF 两步机器学习框架，将 bulk RNA-seq 解卷积为细胞类型组成与表达，再把 bulk 药物敏感性测量解析为细胞亚型和单细胞特异的图谱。
Journal of Chemical Information and ModelingAI 评分5858 COMPRESS 框架用网格优化构建物理可解释的压缩化学空间
研究提出 COMPRESS（Compression Of Molecular Physical fields into Reduced Spatial Sites）框架，用固定数量的物理参数化空间位点表示小分子，每个位点由三个空间坐标和三个相互作用参数定义。
Journal of Chemical Information and ModelingAI 评分4242 CMA-DTI：面向冷启动药物–靶点相互作用预测的跨模态语义对齐框架
CMA-DTI 通过双向跨模态对齐模块建模药物官能团与蛋白结合区域的相互作用，提升冷启动药物–靶点相互作用预测的泛化能力。该框架先用预训练序列模型提取药物与蛋白表征，再以双通道编码器捕捉局部功能模式与全局上下文依赖。在四个基准数据集上，CMA-DTI 在热启动场景保持有竞争力表现，并在靶点冷启动与盲启动场景改善泛化，消融实验与结构可视化支持各模块贡献并提供残基级可解释性。
BMC BioinformaticsAI 评分4747 GenPerturb：用预训练基因组模型从序列出发解读扰动转录组
GenPerturb 通过拟合预训练序列嵌入的条件特异性线性读出，将 Perturb-seq 的 pseudobulk 表达与顺式调控元件和转录因子基序关联起来，无需目标实验配套染色质数据。
Genome BiologyAI 评分4242 GenoCLAMP：从基因组尺度数据中整合序列基序
GenoCLAMP 是一种整合基序聚类与比对的算法，可将冗余的转录因子结合基序合并为高质量矩阵表示。该工具能可靠还原结合共同基序的已知转录因子复合物，并发现此前未表征基序的证据，为大规模转录因子–DNA 结合数据的计算分析与生物学解读提供高效框架。
BMC BioinformaticsAI 评分3838 DHF-DTI：面向药物–靶点相互作用预测的双模态混合融合框架
DHF-DTI 是一个整合药物与蛋白序列信息和图结构的双模态神经网络模型，用于药物–靶点相互作用（DTI）预测。其 CABFusion 模块通过交叉注意力与双线性融合实现模态间细粒度特征融合，并引入监督对比学习优化特征空间分布。在域内、跨域和冷启动场景实验中，该模型在预测性能与泛化能力上显著优于现有方法。
BMC BioinformaticsAI 评分3131 连续免疫组成在小儿白血病纵向模型中保留超越粗粒度生态背景标签的信息
研究用贝叶斯框架在连续时间 Ornstein–Uhlenbeck 模型中检验协调后的单细胞免疫组成是否比粗粒度生态背景标签携带更多纵向信息。重新处理两个 ScPCA 白血病项目后，104 名可评估参与者中 k=2 聚类可复现；在 99 名 B-ALL 参与者中分出 73 例 TNK 主导与 26 例 B/髓系偏移，但原始组成与中心对数比赋值一致性差。
Medical XpressAI 评分5858 EpiPred 模型可识别 STXBP1 相关癫痫致病错义变异
美国西北大学医学院等机构开发出基因特异性机器学习模型 EpiPred，用于预测 STXBP1 错义变异是否致病，相关研究发表于 Journal of Clinical Investigation。
Bluesky：Victor Javier (@vjsanchez.bsky.social)AI 评分5858 NeoBridge 在 Cell Genomics 发表，用机器学习为新抗原优先级排序
NeoBridge 是一个结合生物物理信息的机器学习集成工具，用于按触发免疫应答的可能性为新抗原排序，作者称其可用于胰腺癌（PDAC）这类优质靶点稀缺的场景。论文还报告克隆架构携带预后信息，其中亚克隆新抗原负荷而非克隆负荷与预后相关，代码已开放。该工作由 Lana Mediavilla 等人在 Cell Genomics 发表。
PLOS Computational BiologyAI 评分5555 CtDToolkit 发布：为神经活动动力学模型提供合成数据集与质量指标
作者团队发布 Computation-through-Dynamics Toolkit（CtDToolkit），为神经动力学模型提供三类资源：反映生物神经回路计算特性的合成数据集、量化模型性能的可解释指标，以及支持有或无已知外部输入时训练与评估模型的标准化流程。
Bluesky：Dr. Ahna Skop (@ahnaskop.bsky.social)AI 评分4242 Waldo：对同一细胞进行活细胞成像与单细胞测序的基因条码方法
一种名为 Waldo 的基因条码方法可对显微镜下观察到的同一批细胞先做活细胞成像、再做单细胞测序。相关预印本已发布在 bioRxiv，作者称其目标是让研究者能测序显微实验中关注的那一个细胞。
Nature Computational ScienceAI 评分6262 HDOCK-Multimer 框架提升大型蛋白复合物结构预测精度
研究提出自动化框架 HDOCK-Multimer（HDM），将从头对接与组合组装结合用于大型蛋白复合物结构预测。在三个基准评测中，HDM 在大型蛋白组装建模上的准确度和稳健性优于现有组装方法和基于深度学习的方法。
Genome MedicineAI 评分6262 FAME：整合血浆 cfDNA 甲基化与片段组学信号的可解释癌症诊断模型
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。
Genome BiologyAI 评分6060 TraSPIN：用语言模型引导的图学习推断转运蛋白底物特异性
研究提出 TraSPIN，一个几何深度学习框架，同时建模转运蛋白蛋白与小分子底物，用于推断底物特异性。作者称其在基准上优于现有方法，可泛化到未见底物和序列差异较大的转运蛋白，并揭示转运蛋白与底物识别的结构决定因素和序列基序。跨物种推断和对未表征 solute carrier 蛋白的去孤儿化进一步展示了该框架在功能注释上的用途。