FPNuNet：面向免疫组化图像细胞核分割与分类的频率感知提示引导网络
FPNuNet 通过 4 个并行编码器（冻结的 SAM 结构编码器、冻结的 UNI 语义编码器、小波特征编码器和多尺度上下文编码器）提取多源特征，并用基于离散余弦变换的提示生成器与频率感知融合颈整合特征，在 CD47-IHCNuSC 数据集（86 张 CD47 染色食管癌图像块、18,483 个手工标注细胞核、7 个亚型）上取得所评估方法中最佳的实例分割与亚型分类性能。
#论文/研究
GigaScienceAI 评分4040
Arc InstituteAI 评分6262 研究揭示哺乳动物细胞内的支链氨基酸发酵通路
Arc Institute 的 Jain 实验室在小鼠缺氧代谢组中发现，支链氨基酸（BCAA）发酵可作为哺乳动物细胞中不依赖乳酸的替代电子受体途径。研究显示，在缺氧条件下，LDHA 会以催化混杂的方式将支链酮酸还原为支链羟酸（BCHA），小鼠尿液中的 BCHA 水平升高；在人类中，BCHA 在抗阻运动、重症 COVID-19 和饮酒三种状态下升高，主要作为还原应激的生物标志物。
Biohub精选AI 评分7878 Biohub 用 AI 揭示肿瘤细胞状态异质性，预测联合用药延长 DMG 小鼠生存
Biohub 与哥伦比亚大学等机构合作在 Nature Genetics 发表两篇论文，提出“cancer quantum biology”假说：同类型肿瘤在患者间拥有几乎相同的恶性细胞状态集合，这些状态可相互转换从而逃避单靶点药物。
推荐理由：两篇 Nature Genetics 论文提出肿瘤细胞状态在患者间高度保守，并用 AI 预测针对多状态的联合用药，在 DMG 小鼠模型中延长生存。
Biohub精选AI 评分7575 Biohub 用全基因组 CRISPR 筛选结合 AI 发现银屑病新药靶点
Biohub 团队对原代人成年皮肤角质形成细胞完成全基因组 CRISPR 筛选，并用基于文献训练的大语言模型 VirtualCRISPR 筛出文献中未被关注的靶点，相关结果发表于 Nature Communications。
推荐理由：用离心递送绕过角质形成细胞转染难题，完成全基因组 CRISPR 筛选，再以语言模型筛出文献未覆盖的靶点。