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值得读的期刊论文与预印本：新方法、新发现与重要结果。
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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 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。
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。