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。
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Nature Biotechnology精选AI 评分7575 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。
中国科学院遗传与发育生物学研究所精选AI 评分7878 李响团队开发空间三维基因组学技术 SpaceA 并绘制小鼠胚胎染色质构象图谱
中国科学院遗传与发育生物学研究所李响研究组在 Developmental Cell 在线发表论文，将微流控空间条形码技术与 SPRITE-like 无连接酶接触检测策略结合，开发出空间三维基因组学技术 SpaceA，可在组织切片原位高置信度解析远距离染色质互作。
推荐理由：SpaceA 把空间条形码与无连接酶接触检测结合，让染色质远距离互作能在组织切片原位测量，为空间三维基因组学提供了新手段。
Alice Ting精选AI 评分8282 Mitocarta Tree of Life 联盟在 Cell 系列期刊连发 9 篇线粒体蛋白组研究
Vamsi Mootha 与 Mitocarta Tree of Life 联盟在 Cell 及 Cell 系列期刊连发 9 篇研究论文和 2 篇观点文章，表征了从 Giardia、Leishmania 到 Arabidopsis 等 6 个物种的线粒体蛋白组。
推荐理由：Mitocarta Tree of Life 联盟在 Cell 系列期刊连发 9 篇论文，系统比较 6 个物种的线粒体蛋白组，并据此提出跨寄生虫药物靶点。
Cell Genomics精选AI 评分7878 九种哺乳动物脑单细胞多组学比较揭示细胞类型特异的调控保守性
Anderson 等对九种哺乳动物的脑组织开展单细胞多组学比较，发现增强子的保守性不止体现在 DNA 序列上，还体现在细胞类型特异性和靶基因上。功能实验进一步显示，古老调控元件与人类特异调控元件共同影响脑生物学和神经系统疾病的易感性。
推荐理由：跨九种哺乳动物比较脑内基因调控，把增强子保守性从序列层面延伸到细胞类型与靶基因层面。
公众号：达摩院DAMO精选AI 评分7878 阿里达摩院发布食管癌 AI 模型 DAMO EAGLE，用平扫 CT 识别早期与癌前病变
阿里达摩院发布食管癌 AI 模型 DAMO EAGLE，尝试在不插管的情况下，从胸部平扫 CT 中识别早期食管癌和癌前病变。研究团队把内镜报告和增强 CT 上的病灶位置配对到平扫 CT 上训练模型；在机会性筛查场景下，模型对食管癌的敏感性为 90%，对癌前病变为 52.5%，真实场景特异性为 99.2%，在低剂量 CT 上性能未见下降。
推荐理由：在机会性筛查场景下，该模型对食管癌的敏感性达到90%，并给出了癌前病变与特异性的具体数字，可供关注影像 AI 早筛的读者对照。
Molecular Systems Biology精选AI 评分6767 整合空间信息的正常与癌症相关结肠成纤维细胞图谱
研究结合大规模单细胞 RNA 测序、空间验证和功能实验，构建了人正常结肠成纤维细胞与间质亚群的参考图谱，并以小鼠结肠为参照。
推荐理由：该研究以小鼠结肠为参照，用单细胞与空间验证构建人正常结肠和结直肠癌成纤维细胞参考图谱，为 CAF 分型提供统一坐标。
公众号：达摩院DAMO精选AI 评分8282 达摩院 DAMO RADAR 登上《科学》：一个模型识别 146 种腹部病症
达摩院发布通用医疗影像模型 DAMO RADAR，可覆盖含恶性肿瘤在内的腹部病症，研究团队评估了其中 146 种、涉及 18 个器官。该模型采用视觉-语言学习与器官级细粒度对齐策略，在近 4 万次真实世界检查中 AUC 达 0.913；与 26 名影像科医生的人机对比中，其平均准确率超过其中 23 名，AI 提示下医生识别疾病的敏感性提高 10%、用时减少 30% 以上。
推荐理由：该模型用器官级细粒度对齐把腹部 CT 与报告文本对齐，并给出与 26 名影像科医生的人机对比结果，可供做医学影像基础模型的人参考。
Mohammed AlQuraishi精选AI 评分7878 OpenFold3p2 联合 Apheris 用五家药企内部数据训练蛋白-配体共折叠模型
Mohammed AlQuraishi 与 Apheris 合作，用五家药企内部的蛋白-配体复合物数据库训练 OpenFold3p2。作者称由于 PDB 中类药化合物相对稀少，这批数据使相关结构数据量增加 3-4 倍，并带来精度的大幅提升。引用内容提到，五家药企在数据不出内网的前提下共同训练了这一个共折叠模型，其表现明显优于最好的公开模型，Nature News 对此做了报道。
推荐理由：OpenFold3p2 在五家药企内部蛋白-配体结构数据上联合训练，为私有数据能否提升共折叠模型精度提供了一个可参照的案例。
Stephen Quake精选AI 评分7878 Tabula Sapiens 2.0 在 Cell 上线，细胞数扩至逾 110 万
Tabula Sapiens 2.0 在 Cell 上线，数据集规模翻倍至 28 个组织、逾 110 万个细胞。作者团队还绘制了人类转录因子的表达，并分析了细胞衰老程序，图谱开放获取。
推荐理由：Tabula Sapiens 2.0 把细胞数扩到 110 万并新增转录因子表达与衰老程序分析，做单细胞图谱比较的读者可据此了解数据规模变化。
Manolis Kellis精选AI 评分8585 跨物种单细胞图谱绘制人脑纹状体，定位精神疾病遗传风险细胞类型
研究团队发布人脑纹状体跨物种单细胞图谱，覆盖 109 个样本、69 名供体、67 万个细胞核，鉴定出 31 个神经元亚群，其中包括 9 类中型多棘神经元（MSN）。
推荐理由：这份跨物种纹状体图谱把 124 项 GWAS 的遗传风险定位到特定神经元亚群，并显示小鼠与人存在分区差异。
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。
公众号：中国科学院分子细胞卓越中心精选AI 评分8484 周斌组在Science揭示心肌缺血后新生冠状侧支动脉主要来源于毛细血管
中国科学院分子细胞卓越中心周斌研究组与香港中文大学吕爱兰研究组合作，在Science在线发表研究，发现心肌梗死后新生冠状侧支动脉主要来源于毛细血管内皮细胞，而非原有动脉内皮细胞的重新装配。
推荐理由：研究用新型谱系追踪工具推翻原有动脉重排假说，把侧支动脉来源指向毛细血管，并给出VEGFA到YY1的表观通路。
Quaid Morris精选AI 评分7878 Codebook Project 在 Nature 发布 300 多个未表征人类转录因子的 DNA 结合基序
Codebook Project 这项国际合作在 Nature 发布结果，为 300 多个此前未表征的人类转录因子（TF）鉴定了准确的 DNA 结合基序和基因组结合位点。论文链接为 https://www.nature.com/articles/s41586-026-10798-9。
推荐理由：这项国际合作给出了 300 多个此前未表征的人类转录因子的 DNA 结合基序与基因组结合位点，可供做调控基因组分析的读者参考。
Stephen Quake精选AI 评分8080 Universal Cell Embedding 模型基于 3600 万细胞训练，可研究训练集外物种
Stephen Quake 介绍 Universal Cell Embedding 模型，该模型在来自多种物种和组织的 3600 万细胞数据集上训练，可研究远超训练集范围的生物体。相关成果来自 Rosen 等人的 Nature 论文，DOI 为 10.1038/s41586-026-10689-z。
推荐理由：Universal Cell Embedding 在 3600 万细胞上训练，可外推到训练集之外的物种，为跨物种细胞研究提供参考。
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。
Nicolas Altemose精选AI 评分7878 T2T 联盟发布人类基因组着丝粒周边卫星序列详细分析
端粒到端粒（T2T）联盟的着丝粒周边卫星序列团队发布了对人类基因组中 6.2% 序列的详细分析，这部分序列此前约 20 年几乎完全缺失于参考序列。相关预印本已发布在 bioRxiv，链接为 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.07.12.452052v1。
推荐理由：T2T 联盟对长期缺失的着丝粒周边卫星序列做了系统分析，可了解人类参考基因组补全的具体进展。