FA-MFMR：通过因子增广处理相关纵向暴露的多变量功能孟德尔随机化方法
FA-MFMR 通过整合遗传工具变量、暴露轨迹的功能表示与低维因子结构，估计多个纵向暴露的时变因果效应。模拟显示其估计误差低于对比方法、不确定性量化更高效，尤其适用于高度相关且稀疏观测的纵向暴露。在帕金森病队列的纵向生物标志物上，该方法刻画了轨迹水平系数函数的年龄依赖模式，并提示局部效应的不确定性；R 包与复现代码已公开。
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BioinformaticsAI 评分4242 Nature GeneticsAI 评分5656 热量限制降低小鼠体细胞突变负荷
Nature Genetics 的一则 Research Highlight 介绍，热量限制可降低小鼠的体细胞突变负荷。
Bluesky：Igor Brodsky (@brodskyigorlab.bsky.social)AI 评分5555 NIH 就同行评审结果报告方式变更征集意见，拟隐藏影响分数与百分位
NIH 正在就同行评审结果报告方式的变更征集公众意见，提议隐藏影响分数（impact scores）和百分位，意见登记还剩 6 天。发帖人认为这会让资助决策失去透明度，呼吁在截止前通过 rfi.grants.nih.gov 提交评论。
Bluesky：Sarah Crome (@sarahcrome.bsky.social)AI 评分4545 新研究：时间分辨单细胞图谱揭示移植肾功能延迟恢复的供受体免疫程序
一项时间分辨单细胞分析研究在 Kidney International 正式发表前在线发布，识别出与移植肾功能延迟恢复相关的供体和受体免疫程序。该并发症与排斥反应和移植物丢失风险升高相关。论文 DOI 为 10.1016/j.ki。
Bluesky：Matt Olm (@mattolm.bsky.social)AI 评分6767 Nature 论文：肠道微生物随人类走出非洲共同迁移
Matt Olm 的博士后项目在 Nature 发表，显示微生物与人类一同走出非洲，三种独立方法结论一致，时间与考古学和遗传学证据吻合（Fig. 4c）。
Bluesky：Aditya Kunjapur (@kunjapur.bsky.social)AI 评分3434 组合敲除硝基还原酶基因使 E. coli 保留并合成多种硝基芳烃
通过组合敲除硝基还原酶基因，E. coli 可保留并生物合成多种硝基芳烃，相关成果发表于 Nature Chemistry。研究利用基因缺失解析细菌硝基还原酶的特异性，并获得可用于全细胞生物催化、代谢工程和遗传密码扩展的工程菌株。
中国科学院遗传与发育生物学研究所AI 评分5050 鲁非团队合作揭示小麦面筋品质关键遗传机制
中国科学院遗传与发育生物学研究所鲁非团队与山东省农业科学院曹新有团队合作，以济麦44、济麦229及271份重组自交系为材料，完成济麦229染色体水平基因组组装，鉴定到27个与SDS沉降值相关的QTL。
中国科学院遗传与发育生物学研究所AI 评分6060 遗传发育所合作解析十倍体长穗偃麦草40 Gb基因组
中国科学院遗传与发育生物学研究所贺飞研究组联合西北农林科技大学吉万全研究组等，构建了十倍体长穗偃麦草同源染色体组分辨率的高质量参考基因组，成果于2026年9月30日在线发表于 Molecular Plant。
Ensembl BlogAI 评分4242 Ensembl 2015 年及更早的四个归档版本即将退役
Ensembl 将退役 2015 年及更早的四个归档站点，包括 Ensembl 80（小鼠 GRCm38 注释）、Ensembl 77（斑马鱼 Zv9 注释）、Ensembl 75（人 GRCh37 注释）和 Ensembl 54（人 NCBI36、斑马鱼 Zv8 注释）。这些站点及其工具（含 BioMart 访问）将不再可用，但对应数据文件仍可通过 FTP 获取。
Max JaderbergAI 评分4242 Isomorphic Labs 加入虚拟生物学计划
Max Jaderberg 表示，Isomorphic Labs 以创始成员身份加入 Virtual Biology Initiative，将参与生成可用于预测性生物学模型的 AI-ready 数据；其药物设计引擎 IsoDDE 已开发 5 年。
Genomics, Proteomics & BioinformaticsAI 评分4040 坦桑尼亚与荷兰人群中血浆炎症蛋白的遗传决定因素存在显著差异
基于人类功能基因组学计划的286名坦桑尼亚健康人和340名荷兰人队列，对Olink Target 96 Inflammation panel检测的72种炎症蛋白进行全基因组pQTL分析，两个人群各鉴定出10个全基因组显著pQTL，但重叠不足2%，共定位分析仅确认9个共享位点。
Bluesky：One Health Microbiome Center (@psumbiome.bsky.social)AI 评分2727 鸡肠道抗菌素耐药基因：年龄影响或大于日粮
宾夕法尼亚州立大学研究发现，鸡肠道耐药基因组受年龄的影响强于受饲料添加剂的影响。给肉鸡饲喂抗生素、益生菌或精油均未显著改变耐药基因的总体多样性。
Isomorphic LabsAI 评分2828 Isomorphic Labs 加入虚拟生物学计划
Isomorphic Labs 宣布以创始成员身份加入 Virtual Biology Initiative（VBI），将参与建设面向全球科研社区的开放资源，以加速对疾病的理解与治疗。
Alex Rives精选AI 评分6868 Isomorphic 与 DeepMind、Meta 等联合发起虚拟生物学计划，与美国 DOE 和 NIH 合作构建细胞 AI 模型
Isomorphic 宣布与美国能源部（DOE）和 NIH 建立重大合作，目标是生成构建准确细胞 AI 模型所需的数据。
推荐理由：美国能源部与 NIH 联合多家机构启动虚拟生物学计划，读者可了解细胞预测模型的数据来源与参与方。
Bioinformatics AdvancesAI 评分2020 Fusobacterium nucleatum ATCC 25586 三个保守致病相关基因组区域的计算表征
对 Fusobacterium nucleatum ATCC 25586 基因组的整合计算分析识别出三个含溶血素产生、代谢适应、毒素-抗毒素系统、定植与免疫逃逸相关基因的基因组区域，15 个 Fusobacterium 基因组的比较分析提示这些区域广泛保守且垂直遗传。
Biohub精选AI 评分8888 Biohub 联合 DOE、NIH 与产业伙伴投入 18 亿美元扩展虚拟生物学计划
Biohub 与美国能源部、NIH 及新资助伙伴宣布扩展虚拟生物学计划（Virtual Biology Initiative），合计投入 18 亿美元的资金、数据、算力和新测量技术。
推荐理由：这项跨机构投入给出了资金分配与数据标准化分工，可看清虚拟细胞所需开放数据从哪来、由谁整合。
ScienceDailyAI 评分3030 不杀灭有益菌对抗牙周病：干扰群体感应信号重塑牙菌斑群落
2025年发表于 npj Biofilms and Microbiomes 的研究发现，用 lactonases 降解口腔细菌的 AHL 群体感应信号，可使牙菌斑群落向与口腔健康相关的菌种偏移。
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。
PatternsAI 评分6060 SABER 用基础视频模型把少量专家标注扩展为大规模 CryoET 三维分割
Schwartz 等提出 SABER 工作流，将二维切片上的稀疏专家标注转化为完整的三维语义分割。该方法把简单分类器与基础分割模型配对，在达到密集监督质量的同时将专家标注时间压缩到不足一小时，并可跨光镜与电镜模态扩展定量分析。
Bluesky：Mo Khalil (@mokhalil.bsky.social)AI 评分4242 团队获 NIH Director's Pioneer Award，拟打造蛋白质组功能扰动与图谱工具
一个团队入选 2026 年 NIH Director's Pioneer Award，将开发可在规模上扰动并绘制蛋白质组功能的工具，目标是“为蛋白质做 CRISPR 为基因做过的事”。NIH 本轮高风险研究奖项总额超过 2.37 亿美元。
Bluesky：Daphne O. Martschenko, PhD (@daphmarts.bsky.social)AI 评分2222 用 LLM 作为评判者评估 GWAS Catalog 中群体描述符的使用
一项预印本工作以 LLM 作为评判者，评估了 GWAS Catalog 中群体描述符的使用情况，覆盖 2007-2025 年发表的约 4,000 篇论文。该工作由 Stephanie Gogarten 主导，Daphne O. Martschenko 与 @nasalab 等参与。
Bluesky：Guillaume Méric (@gmeric.bsky.social)AI 评分5858 Science 文章探讨慢性疼痛的性别特异性机制
Guillaume Méric 在 Bluesky 转发 Science 文章《Sex-specific mechanisms of chronic pain》，指出数十年来已知女性尤其年轻女性受肠易激综合征、子宫内膜异位症、月经性偏头痛、纤维肌痛、骨关节炎和神经病理性疼痛等疼痛疾病影响的比例过高，这些疾病都会降低生活质量。帖子附有该文的 Science 链接。
Matthias Mann LabAI 评分7272 SPARCS 平台在 Cell 发表：结合激光显微切割与全基因组 CRISPR 筛选
SPARCS 平台在 Cell 发表，将 AI 图像分析、自动激光显微切割与全基因组 CRISPR 筛选结合，可从大型突变文库中按细胞形态分离目标细胞并用质谱做蛋白组分析。Matthias Mann Lab 转述称，该平台用于发现复杂细胞表型背后的基因，论文 DOI 为 10.1016/j.cell.2026.09.021。
Pranam ChatterjeeAI 评分5050 PepRePs：肽重定向磷酸酶实现可编程去磷酸化
Pranam Chatterjee 介绍 PepRePs，一种基于其团队此前为 E3 泛素连接酶和 DUB 生成的 pLM 肽引导（uAbs、duAbs）发展而来的肽重定向磷酸酶，可实现任意靶标的可编程去磷酸化，相关预印本已发布于 bioRxiv。
Isomorphic LabsAI 评分2222 Isomorphic Labs 称 AI 生成设计可攻克 85% 难成药靶点
Isomorphic Labs 表示，此前约 85% 与人类疾病相关的蛋白因形状和功能不适合传统化学筛选而被视为难以成药；改用计算机上的 AI 生成设计后，这些靶点展现出以原子精度设计分子的潜力，可治疗疾病的范围随之扩大。
Google Research BlogAI 评分6262 Google Earth AI 的 PDFM 地理空间基础模型在五类公共卫生任务中完成独立评估
Google Research 以 Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）为概念验证，展示无需任务微调的位置嵌入可直接接入现有流行病学模型。
Google Health Blog精选AI 评分6767 Google Earth AI 联合全球卫生伙伴，用地理空间模型预测疾病暴发
Google Research 与 Google Health 发布与全球卫生伙伴合作的新研究论文，展示 Google Earth AI 结合卫星影像、移动数据和 AlphaEarth Foundations、Population Dynamics Foundation Model（PDFM）等基础模型，用于疾病预测与公共卫生决策。
推荐理由：Google Earth AI 与 WHO、INRB 等机构合作，把地理空间模型用于埃博拉、霍乱、登革热等疾病预测，展示了公共卫生从被动响应转向主动预防的路径。
Bluesky：Anne Carpenter (@drannecarpenter.bsky.social)AI 评分4242 Anne Carpenter 团队 Encore 项目获 NIH 主任变革性研究奖：光学条形码与细胞成像并行测试 160 万+ 药物-疾病组合
Anne Carpenter 团队宣布其 Encore 项目获得 NIH 主任变革性研究奖，该项目结合光学条形码与细胞成像，可并行测试 160 万+ 药物-疾病组合，目标是为罕见遗传病重新利用现有药物。团队称这是其基础技术的结合，希望直接惠及患者，并感谢 VISTA Consortium 与 Ladders to Cures Scientific Accelerator 的早期资助。
Bluesky：Oliver Harschnitz (@harschnitz.bsky.social)AI 评分6060 COSCO 用条形码狂犬病毒追踪与 scRNA-seq 绘制脑类器官单神经元连接网络
预印本 COSCO 利用条形码单突触狂犬病毒追踪结合 scRNA-seq，在 hPSC 来源的脑类器官中研究单神经元连接与分子状态，绘制了超过 10,000 个网络。研究报道了细胞类型内在的接线偏好、可重复的网络形成、反复出现的连接基序、接线的分子特征，以及在 TSC 中出现的异常连接。
Bluesky：One Health Microbiome Center (@psumbiome.bsky.social)AI 评分4040 食物分子在肠道中经历什么？肠道细菌与肝脏修饰色氨酸衍生分子
一项由 Penn State 研究人员主导的新研究发现，人体肠道细菌与肝脏会修饰食物中的色氨酸衍生分子，生成可能影响生物信号传导和肠道健康的代谢物。这些代谢物可激活或抑制一系列基因，涉及 OHMC 成员参与。
Broad InstituteAI 评分2525 Broad Institute 三位研究员获 NIH 高风险高回报项目资助
Broad Institute 核心成员 Erin Chen、Sam Peng 获 NIH Director's New Innovator Award， institute scientist JT Neal 获 NIH Director's Transformative Research Award，三人是该项目 58 位获奖研究者之一。
Bluesky：EMBL-EBI (@ebi.embl.org)精选AI 评分6060 EMBL-EBI 获欧盟 5700 万欧元支持 GENCODE、UniProt 与 Europe PMC
EMBL-EBI 表示，欧盟委员会提供的 5700 万欧元将用于支持 GENCODE、UniProt 和 Europe PMC 等开放数据资源。该机构称开放数据资源对现代生物学和加速 AI 创新不可或缺，更多细节见其官网新闻页。
推荐理由：欧盟 5700 万欧元投入 GENCODE、UniProt 与 Europe PMC，可了解公共生物数据基础设施的资金来源与覆盖范围。
EMBL News精选AI 评分6060 欧盟委员会向 GENCODE、UniProt 和 Europe PMC 拨款 5700 万欧元
欧盟委员会宣布通过 Horizon Europe 的三项资助，向 EMBL-EBI 与国际伙伴共同管理的 GENCODE、UniProt 和 Europe PMC 提供 5700 万欧元。
推荐理由：欧盟委员会通过 Horizon Europe 向 EMBL-EBI 管理的三个开放数据资源拨款，可了解各资源的具体分配额度。
GigaScienceAI 评分5555 MCMNA：单细胞水平构建帕金森病多尺度转录组网络模型
研究团队提出基于 metacell 的多尺度网络分析方法 MCMNA，用于系统解析帕金森病黑质 snRNA-seq 数据中的细胞类型特异基因调控结构。该方法通过 metacell 聚合缓解单细胞数据的稀疏性，构建稳健的基因调控网络，并结合基因共表达模块、metacell 差异表达与贝叶斯因果网络，推断候选驱动基因及其层级关系。作者称该多尺度网络模型可为疾病机制研究和治疗靶点优先级排序提供框架。
insitro精选AI 评分6060 insitro 与礼来共建的小分子体内 PK 预测模型上线 Lilly TuneLab
insitro 宣布，Lilly TuneLab 网络内的生物技术公司现在可以部署 insitro 与礼来共同构建的机器学习模型，用于预测小分子的体外性质以及关键的体内性质。
推荐理由：礼来 TuneLab 网络内生物技术公司可直接调用 insitro 与礼来共建的小分子体内性质预测模型，了解 AI 药物发现合作模式的一个样本。
Nature Biotechnology精选AI 评分7575 shotgun 遗传工程实现哺乳动物代谢通路的高通量多重筛选
研究团队开发 shotgun genetic engineering（SGE），用递送大量带条形码小构建替代单个大构建，让每个细胞携带一条合成通路作为独立实验，再通过测序筛选具有目标表型的细胞。
推荐理由：用大量带条形码的小构建替代单个大构建，把哺乳动物代谢通路的组合筛选扩展到数百万种，为复杂性状工程提供可迁移策略。
Nature BiotechnologyAI 评分6060 shotgun genetic engineering 实现哺乳动物细胞高通量代谢工程
研究提出 shotgun genetic engineering（SGE）多元工程策略，可在单次实验中筛选数百万种组合方案，并通过选择策略找出有效设计，用于快速改造哺乳动物细胞的复杂生物学功能。作者称该方法有望用于将复杂表型工程化到哺乳动物细胞中。
Nature BiotechnologyAI 评分6262 Shotgun 基因工程加速哺乳动物细胞代谢通路设计
Nature Biotechnology 刊发的研究介绍 shotgun 基因工程策略，通过大规模测试随机基因组合，在哺乳动物细胞中发现新的高产代谢通路，包括合成两种必需氨基酸的方案。该工作把随机组合筛选用于哺乳动物代谢设计，具体基因数量与筛选规模未在摘要中给出。
Cell Reports MethodsAI 评分5555 OPTIC 工具箱实现多细胞钙成像跨会话 ROI 自动追踪
Fukatsu 等开发了 OPTIC，一个无需编程的工具箱，将图像配准与最优传输匹配结合，用于在多次成像会话间追踪同一批神经元、星形胶质细胞、boutons 和小胶质细胞。作者称其追踪准确率高于现有工具，目标是解决纵向钙成像中跨会话细胞对应这一主要瓶颈。
Nature Biotechnology精选AI 评分7272 Visionary AI 用视网膜图像与血管建模预测妊娠期高血压疾病
研究团队提出可解释人工智能平台 Visionary AI，将视网膜图像与基于图的血管建模结合，在临床发病前预测妊娠期高血压疾病。该平台把视网膜图像转换为微血管结构的拓扑与几何表示，依据有生物学基础的血管特征而非通用图像嵌入或临床变量进行风险预测。在 1,267 例妊娠的前瞻性开发队列中，Visionary AI 对子痫前期在全人群对照设置下取得 AUC = 0.91、AP = 0.81；经稳定性优化的模型无需重新训练即迁移至独立外部验证队列，取得 AUC = 0.81、AP = 0.68，并优于临床与深度学习基准。
推荐理由：该框架把视网膜微血管拓扑与几何特征用于妊娠高血压疾病的早期预测，并在独立外部队列中验证了迁移能力。