开发报告评估工具的十条简单规则
针对报告指南虽有助于作者写作却不适合同行评审与编辑评估的问题，Kyle Morrison 与 Malgorzata Lagisz 提出开发"报告评估工具"——专门用于核查论文是否报告了研究最低必要要素的可操作工具，并给出十条简单规则指导其开发。
#综述/观点
PLOS Computational BiologyAI 评分2828 Journal of Chemical Information and ModelingAI 评分3030 深度学习抗生素筛选中跨划分 AUPRC 差异的解释局限
在深度学习抗生素筛选中，跨数据划分的 AUPRC 差异无法单独量化结构差异对性能变化的贡献，因为 AUPRC 依赖测试集阳性率，而分子划分会改变训练集与测试集的结构相关性和类别组成。跨划分比较应报告测试集大小、阳性数、阳性率、划分方法和精确率-召回率汇总指标，模型直接比较应尽量使用同一固定独立测试集。关于实际筛选价值的结论还应考虑 top-k 性能、早期富集指标或在预设预算下的前瞻性实验命中率。
Nature MethodsAI 评分2626 跨学科洞见驱动的荧光蛋白与生物传感器新进展
Nature Methods 发表综述，梳理荧光蛋白工程与荧光生物传感器设计的最新进展，重点讨论提升光稳定性与延长波长的思路，并以 mScarlet 为案例。文章还总结筛选、定量成像、空间分辨率与多重检测方面的改进，并展望下一代荧光蛋白与生物传感器的发展方向。
PLOS Computational BiologyAI 评分3030 从提示词到基因组：面向生命与病毒的 AI 序列设计约束优先框架
一个面向 Bacteria、Archaea、Eukaryota 与病毒的“prompt-to-genome”AI 设计框架被提出，主张序列生成不等于生物学可行，约束应界定功能、遗传、生命周期一致性与安全使用的可检验边界。
Cell SystemsAI 评分3838 从代码到临床的 CAR T 细胞：以当前转化研究目标框定建模方法
一篇发表于 Cell Systems 的视角文章梳理了 CAR T 细胞治疗的数学建模如何支撑预测性设计与临床决策。文章按 CAR T 治疗的关键转化难题对现有模型进行分类定位，并指出机器学习、多尺度建模、控制理论和替代细胞类型等新兴方向在模型引导的下一代细胞疗法设计中的机会。
Europe PMC精选AI 评分4545 AI 驱动的 RNA 药物设计综述：从分子优化到系统级评估
这篇综述从分子优化与系统级评估的衔接角度梳理 AI 驱动的 RNA 药物设计，比较 siRNA、反义寡核苷酸、适配体、mRNA 和翻译导向 circRNA 各自的设计约束，并评估序列模型、生成模型和结构感知模型的能力与局限。
推荐理由：综述把 RNA 药物设计从分子优化延伸到系统层面评估，梳理了不同 RNA 模态的设计约束与虚拟细胞的定位。
Nature Computational Science精选AI 评分4040 人工智能时代的流行病学建模
Nature Computational Science 刊文讨论人工智能正让流行病模型能够跨多次疫情暴发进行学习，而接下来的挑战是确保这些模型学到并迁移的不只是统计模式，还包括流行病学机制。
推荐理由：文章把跨疫情暴发的模型学习与机制迁移问题摆在一起，适合关注传染病建模与 AI 结合方向的读者了解这一领域当前的讨论焦点。
Nature Computational Science精选AI 评分4242 研究提出以性质为先的计算策略调控复杂振荡器
一项研究报道了以性质为先的计算策略，能识别可同时调节复杂振荡器多个特征的协同参数变化。该文为 Nature Computational Science 的简短介绍，未给出具体振荡器系统、参数规模或代码数据开放情况。
推荐理由：介绍一种以性质为先的计算策略，可同时调节复杂振荡器的多个特征，适合关注动力系统参数调控思路的读者。
Molecular Systems Biology精选AI 评分6767 从生成式 AI 众包功能性细胞治疗结合域：Bits to Binders 竞赛的评测与启示
Molecular Systems Biology 这篇评论以 CASP 为参照，评述 Bits to Binders 竞赛对 AI 设计蛋白作为 CAR-T 识别结构域的评测。
推荐理由：文章以 CASP 为参照，梳理 Bits to Binders 竞赛对 1.2 万个 AI 设计 CAR-T 结合域的评测结果与局限，为判断生成式蛋白设计的真实功能水平提供参照。
Europe PMCAI 评分3636 预测性虚拟细胞中的显式机制算子：证据、失效模式与单细胞扰动预测的最小证伪框架
这篇 Perspective 提出用最小证伪框架检验生物机制算子能否提升单细胞扰动预测：在统一锁定评测下，与晚期融合、容量匹配静态模型、容量匹配学习动力学算子及拓扑重连对照比较。
Europe PMC精选AI 评分4040 理论在生命科学中的力量
文章指出，高通量生物学与基因组学近二十年的快速扩张已编目出多种细胞类型和条件下基因功能的多个方面，人工智能与深度学习的进展也让功能基因组学测量预测更准确。作者认为，把实验编目和准确预测等同于对生物过程理论理解的增长，最终会误导人。
推荐理由：文章区分实验编目、预测能力与理论理解，为评估功能基因组学与深度学习进展提供概念框架。
Europe PMCAI 评分3838 超越以药物为中心的视角：推进用于环境扰动建模的 AI 虚拟细胞平台
一篇综述指出，当前 AI 虚拟细胞（VC）框架侧重遗传与药物扰动，环境扰动因数据可得性、化学空间覆盖和表征设计的结构性限制而建模不足。文章梳理了扰动预测模型从数学模型到深度学习与基础模型的演进，评估了基因组、转录组、蛋白组、代谢组和表型组等多模态 VC 进展，并提出标准化环境扰动数据集、多模态架构、不确定性感知评估指标和面向监管的基准框架，以推动计算模拟扰动与替代动物测试的 3Rs 范式。
Europe PMCAI 评分3838 面向肝病学的 AI 虚拟细胞：单细胞模型中的表征、生成、动力学与干预
这篇综述将肝脏 AI 虚拟细胞（AIVC）的建模路径归纳为三类：生成模型表征细胞状态，动力学与转运模型推断状态转换，预训练或基础模型检验表征能否跨供体、病因、疾病阶段和平台迁移，并以扰动响应预测作为贯穿性评估。
Europe PMCAI 评分2929 解码血管重塑中的PVAT复杂性：多模态单细胞技术揭示新治疗靶点
多模态单细胞技术（scRNA-seq、空间转录组与AI整合）正以空前分辨率解析血管周围脂肪组织（PVAT）生态系统，构建出揭示不同血管床细胞结构、表型可塑性与空间互作的整合图谱。综述据此提出Dpp4+前脂肪细胞、BMP4诱导的棕色化等新生物标志物与可干预疗法，并给出以人类PVAT生物样本库、CRISPR谱系追踪和AI建模为优先的转化路线图。
Biohub精选AI 评分6060 Biohub 联合创始人 Priscilla Chan 回顾蛋白建模、细胞成像与患者驱动研究进展
Biohub 联合创始人 Priscilla Chan 发文回顾今年上半年进展，包括 5 月发布基于下一代 ESM 的蛋白质生物学世界模型，可预测蛋白折叠、相互作用与功能并设计新蛋白，已有科学家用它设计抗体候选并在早期实验室测试中针对癌症和免疫相关靶点显示初步结果。
推荐理由：Biohub 联合创始人以第一人称复盘半年进展，把蛋白世界模型、激光相位板与虚拟细胞计划串成一条开放科学路线。