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。
#开源/仓库
Bioinformatics AdvancesAI 评分5252
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。
Genome BiologyAI 评分5858 ROMET-RNA 用多预测器与比对策略评测并筛选 RNA 三维结构
ROMET-RNA 是一个自动化基准评测框架与元选择工具包，在标准化流程中评测 11 个 RNA 结构预测器，并比较 rMSA、RNAcmap3 MARS 和 Infernal RNAcentral 三套 MSA 流程。
Bioinformatics AdvancesAI 评分4242 pycircdb：面向计算工作流的整合型 circRNA 数据库注释工具
pycircdb 是一个 Python 命令行工具，可输入人类 circRNA 基因组坐标，快速查询多个经整理的 circRNA 数据库并输出可复现注释。各数据库已统一为 0-based 表示并在 hg19 与 hg38 组装间交叉映射，兼容 0-based 和 1-based 坐标输入，采用容错匹配策略。
BioinformaticsAI 评分5858 Seumetry 发布开源 R 工具包，衔接 Seurat 分析高维流式与质谱流式数据
Seumetry 是一个开源 R 工具包，把流式与质谱流式数据的专用分析方法与 Seurat 的单细胞 RNA 测序分析能力结合起来。它提供高级质控、可视化和细胞群体丰度与蛋白表达的差异分析，作者用自建的人肠道不同层免疫细胞数据集验证其能识别不同免疫细胞群体，并在公开数据集上与人工门控结果一致。
BioinformaticsAI 评分5252 hpci 将 CI 平台与 HPC 集群集成以提升计算生物学研究的可复现性
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。
BioinformaticsAI 评分5555 PhyloZoo：Python 系统发育网络分析统一框架发布
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。
BioinformaticsAI 评分5252 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。
Seurat：GitHub Releases精选AI 评分7272 Seurat v5.6.0 发布，新增线程控制并加速核心分析步骤
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。
ColabFold：GitHub ReleasesAI 评分6262 ColabFold 1.6.3 发布：支持 pip 安装并新增接口评分
ColabFold 1.6.3 发布，现在可以完全通过 pip 安装，本地安装不再需要 conda，kalign、hhsearch 和 openmm 也可从 pip 获取。