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这项研究通过整合单细胞RNA测序（scRNA-seq）和CRISPR激活（CRISPRa）等功能基因组学方法，确定了三体性21（唐氏综合征）相关先天性心脏缺陷（CHDs）的潜在致病基因。研究发现，编码在21号染色体上的表观遗传调节因子HMGN1的过量表达是导致房室管（AVC）心肌细胞向心室心肌细胞状态转化的关键因素。通过在唐氏综合征小鼠模型中将Hmgn1的剂量减少到两个等位基因，研究人员成功挽救了转录异常和心脏间隔缺损的发生率，证实了HMGN1是...

这篇文章描述了一项新技术，该技术利用一个 机器人非线性光学系统 进行 迭代多光子显微镜和光微加工 ，从而实现了异质组织的 原位组织学 。该技术通过 时空聚焦激光烧蚀 ，将加工效率提高了 100 倍，解决了对 颅脑系统 等大型、不均匀样本进行 亚微米分辨率三维成像 的挑战。该系统整合了先进的 流体控制 和 智能软件 ，确保了数天自主操作期间的稳定性和精度，最终在完整的鼠类颅脑系统中展示了 全光学连续切片双光子显微镜 的潜...

这篇文章介绍了 CaCoFold-R3D，这是一种用于 RNA 结构预测的新型概率语法模型。该方法独特地将 RNA 三维 (3D) 基序的预测与 RNA 二级结构（包括规范螺旋和假结）的预测 “同步进行”。CaCoFold-R3D 通过利用 进化信息（特别是比对中的共变）来可靠地识别规范螺旋，并进一步限制通常不共变的 3D 基序的位置。这种计算高效的模型可以识别大量已知的 3D 基序，并适用于各种环区域，为 全原子结构预测和 指导药物靶点设计提供了有价值的...

该文章介绍了一种名为 META-SiM 的新型基础模型，它是一个基于 Transformer 的模型，旨在提高单分子时间追踪数据中生物发现的效率。单分子荧光显微镜 (SMFM) 可以揭示重要的生物学见解，但识别罕见但关键的中间体通常需要耗时的人工检查；META-SiM 通过在各种 SMFM 分析任务 上进行预训练，解决了这一挑战，其性能可与顶尖算法相媲美。该模型通过生成可封装详细信息的嵌入，使得通过 META-SiM Projector 这个在线工具实现高效的整...

这篇文章介绍了 OrganoidTracker 2.0，这是一种用于延时成像细胞追踪的先进算法，它结合了 神经网络 和 统计物理学 的概念，以确定细胞轨迹并提供准确的错误概率。不同于现有方法只能输出单个追踪方案且缺乏量化不确定性的统计基础，OrganoidTracker 2.0 能够为轨迹中的每一步分配错误概率，这些概率可作为分析细胞周期和谱系树等追踪特征的P值。这种新方法通过将人工校正限制在极少数低置信度步骤，极大地提高了追踪分析的速度，...

这篇文章详细介绍了 癌细胞如何利用器官间的神经免疫回路来逃避免疫监视 ，特别是针对头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者的临床数据以及小鼠口腔癌模型进行研究。研究表明， 癌细胞在免疫压力下会分泌一种配体（SLIT2） ，通过触发肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）的内质网应激反应， 激活伤害感受性神经元 ，从而在引流淋巴结（TDLNs）中建立免疫抑制环境。通过 光遗传学和化学遗传学 等方法，该研究还证实了 抑制伤害感受性神经元的活动 可...

这篇文章系统地对 用于整合单细胞多模态组学数据 的计算方法进行了基准测试 。研究人员 评估了四十种方法 在七个关键任务上的表现，包括降维、聚类和批次校正， 将这些方法分为 垂直、对角、马赛克和交叉四种整合类别。报告详细介绍了评估管道、使用的 数据集和指标 ，并根据方法的 性能、稳健性和计算效率 提供了 指导方针和建议 。结果显示，方法的性能 取决于评估指标、任务和数据集 ，凸显了 多标准评估 的重要性。 References...

该文章介绍了 CELLECT，这是一种用于大规模高效细胞追踪的对比嵌入学习方法，旨在解决在实际应用中实现高性能和高效率细胞追踪的挑战。CELLECT 模型通过对不同细胞结构的潜在嵌入进行对比学习，仅用单个公共数据集进行预训练 即可广泛应用于不同的成像模式和物种，展示出强大的泛化能力。文章通过在秀丽隐杆线虫数据集上的基准测试以及在免疫学、病理学和神经科学 等生物学应用中的实验验证，证明了CELLECT在准确性和处理速度上均...

该文章介绍了一个名为 scooby 的新型计算框架，它能够利用DNA序列在单细胞分辨率下对多模式基因组图谱进行建模，包括单细胞 RNA 测序覆盖率和染色质可及性。scooby 通过对预训练的多组学模型 Borzoi 进行精细调整并配备一个细胞特异性解码器来实现这一目标。研究人员表明，scooby 能够准确预测细胞特异性基因表达水平，识别谱系特异性调控因子，并且比现有方法更有效地推断转录因子活性。此外，scooby 在将批量表达数量性状位点（e...

该文本介绍了一种名为 PHLOWER 的新型计算方法，该方法利用 Hodge 拉普拉斯分解 处理 单细胞多模态数据，以推断复杂、多分支的细胞分化轨迹。通过在一系列模拟和真实单细胞 RNA 测序数据集上进行 基准测试，研究人员证明了 PHLOWER 在恢复复杂树拓扑结构和准确分配细胞位置方面的 优越性能。此外，该方法被应用于 肾脏类器官 的多模态和空间单细胞数据，成功识别了主要的细胞谱系和与 非靶向神经元细胞 相关的关键转录因子，随后通...

这篇文章介绍了 SpaceSequest，这是一个统一的计算管道，旨在简化和标准化来自各种平台的空间转录组学 数据分析、可视化和发布，这些平台包括10x Genomics的 Visium、Visium HD、Xenium，以及NanoString的 GeoMx和CosMx。该管道通过解决不同平台数据格式多样化带来的挑战，实现了从数据质量控制到关键分析（如 空间聚类、细胞类型解卷积和差异表达分析）的端到端处理。SpaceSequest 利用了先进的计算工具，并与 Cellxgene VIP 和 Q...

这篇文章介绍了 BioinfoMCP 平台，这是一个旨在解决生物信息学工具与新兴 AI 代理框架 集成障碍的统一解决方案。该平台由两大部分组成：BioinfoMCP Converter 使用大型语言模型（LLMs）自动从工具文档中生成符合 Model Context Protocol (MCP) 标准的服务器，从而实现了生物信息学工具的自动化转换；BioinfoMCP Benchmark 则系统地验证这些转换后的 MCP 服务器在各种计算任务和不同 AI 代理平台（如 Claude Desktop 和 Cursor）上...

这篇文章介绍了一个名为 PhenoProfiler 的创新模型，它旨在高效且有效地从图像中提取细胞的形态表征，以推进基于图像的药物发现。不同于现有需要复杂多步骤流程的方法，PhenoProfiler 作为一个端到端的工具，可以直接处理多通道全玻片图像，并利用多目标学习模块来增强鲁棒性和泛化能力。该模型在超过 230,000 张图像的大型公共数据集上进行了严格评估，结果显示其在生物匹配任务中性能显著优于现有技术，最高提升达 20%。此外，Ph...

这篇文章是 关于研究人员如何制定出高质量、富有创意且引人入胜的研究问题 的指导。作者概述了一个四阶段的迭代过程： 第一阶段 是批判性的头脑风暴，鼓励自我对话和好奇心驱动的探索； 第二阶段 是建立背景和联系，要求研究人员广泛阅读并主动批判现有文献； 第三阶段 是将想法提炼成核心问题，通过设想对现有研究的“替代做法”来完善问题； 第四阶段 是确定最终产品，即一个具体、新颖的问题以及解决它的最佳方法。文章还警示了研...

该研究介绍了 EpiAgent，这是首个专为单细胞表观基因组数据（scATAC-seq）设计的基础模型，旨在克服现有方法在可推广性和大规模数据利用方面的局限性。EpiAgent 采用了一种新颖的细胞语句建模方法，通过对大约五百万个细胞进行预训练，捕捉细胞异质性和调节网络。该模型在各种下游任务中表现优越，包括 无监督特征提取、监督细胞注释和数据填补，并且能够准确预测细胞对外部刺激和基因扰动的反应。此外，EpiAgent 还促进了参考数据...

这篇文章介绍了名为 sosta 的开源 Bioconductor 软件包，该软件包专为空间组学数据中的结构化分析而设计。作者指出，现有方法大多关注单个细胞，而 sosta 则专注于多细胞解剖结构的直接分析，以更好地理解生物学功能。通过使用结直肠恶性肿瘤转化和人类扁桃体生发中心的数据集，作者展示了 sosta 如何量化结构变化并识别解剖学相关的基因表达梯度。sosta 采用基于密度的重建方法来识别和表征这些结构，从而弥合了经典组织病理学和...

这篇文章介绍了C2S-Scale，这是一个基于大型语言模型（LLMs）的家族，专为下一代单细胞分析而设计。C2S-Scale通过将单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据转化为文本格式的“细胞句子”，从而能够利用LLMs处理超过十亿个转录组数据、生物学文本和元数据的语料库。通过将模型扩展到270亿个参数，C2S-Scale在预测和生成能力上表现出持续的改进，并在细胞类型注释、多细胞上下文推理、自然语言解释以及扰动反应预测等多样化任务中超越了现有的...

这篇文章概述了神经元活动如何强有力地驱动包括成人和儿童高级别胶质瘤在内的 脑癌的发生、生长、侵袭和治疗抵抗 。这些机制包括 神经元活动调控的旁分泌信号 和 神经元-胶质瘤突触 的直接电化学通讯。此外，文章还探讨了 脑癌如何反过来重塑神经回路 ，增加兴奋性，从而加剧肿瘤的促进效应，并讨论了这些原则对 其他原发性和转移性脑癌 的影响，强调了从神经科学角度研究癌症的重要性。 References: Monje, Michelle. "The neuros...

这篇文章探讨了 胶质母细胞瘤（GBM） 的 空间结构 如何影响其细胞特性。作者利用 单细胞分辨率空间转录组学 研究了 GBM 肿瘤，发现癌细胞组织成 同型簇（homotypic clusters）时，其细胞特性 保持稳定 （locks tumor cell identity），而 分散的细胞 （dispersed cells）则表现出更强的 可塑性 （plasticity），并与 更差的预后 相关。该研究进一步揭示， 同型聚集和分散 是癌症细胞的一般特征，并通过 实验模型 验证了 细胞粘附机...

这份研究探讨了 T 细胞免疫监视在预防肉瘤早期发生中的作用。作者使用荧光新抗原标记的自生性小鼠肉瘤模型，发现 T 细胞显著降低了肿瘤的穿透率和发生时间 。研究表明，T 细胞通过 干扰素-γ（IFNγ）非依赖性机制清除表达新抗原的癌细胞 ，并通过 IFNγ 依赖性旁观者效应消除邻近的非免疫原性癌细胞 ，从而实现对新生肉瘤的有效免疫编辑。这些发现揭示了 T 细胞在肿瘤早期消除免疫原性和非免疫原性细胞方面所起的双重作用，解释了肿...

这篇研究探讨了肿瘤微环境（TME）中细菌的作用，特别是具核梭杆菌（Fusobacterium nucleatum）如何影响癌细胞的行为。通过结合人类肿瘤的空间成像和单细胞空间转录组学、3D共培养以及小鼠模型，研究发现细胞外细菌会破坏癌上皮细胞间的连接，诱导细胞进入静止状态（G0-G1期停滞）。这种细菌诱导的静止状态降低了癌细胞对化疗药物（如5-FU）的敏感性，从而提供了具核梭杆菌与结直肠癌（CRC）复发和不良病理反应相关联的机制性见解。...

这篇文章主要探讨了TET2突变型克隆性造血（CH）在实体瘤免疫治疗中的作用。研究人员使用小鼠模型和人类患者队列数据，发现具有TET2突变的巨噬细胞在干扰素-γ（IFNγ）存在下表现出更强的抗原呈递能力，并能更有效地交叉启动CD8+ T细胞。这些发现表明，TET2-CH通过促进促炎性肿瘤免疫微环境，显著改善了对免疫检查点疗法的反应，特别是对非小细胞肺癌和结直肠腺癌患者而言，TET2-CH可作为预测治疗效果的潜在生物标志物。 References:...

这份研究介绍了一种名为 wellDR-seq 的高分辨率、高通量单细胞测序方法，该方法能够同时分析单个细胞的 全基因组和转录组 。研究人员将这项技术应用于 雌激素受体阳性（ER+）乳腺癌 样本，以探究拷贝数变异（CNAs）与基因表达之间的复杂关系。通过对12名患者的分析，研究确定了 Luminal 激素反应性细胞 是某些 ER+ 乳腺癌的潜在起源细胞，并揭示了近 56% 的拷贝数变异片段与基因表达存在近似线性相关性，从而区分出 剂量敏感和剂量...

这篇文章介绍了 THREADS，这是一个用于肿瘤病理学的新的基础模型，旨在解决计算病理学中数据稀疏性的挑战。THREADS 是一个通用编码器模型，通过多模态对比学习进行预训练，利用 下一代测序获得的分子图谱 来指导幻灯片表示学习。作者集合了迄今为止最广泛的多模态训练数据集 MBTG-47K（包含超过 47,000 个样本），并将 THREADS 的性能与多个基线模型进行了比较，显示其在 癌症分级、突变预测、IHC 状态预测、治疗反应和生存预测 等...

这篇文章研究了 IL-25 诱导的 2 型天然淋巴细胞（ILC2s） 如何在小肠中建立并维持长期的 粘膜免疫。研究人员发现，IL-25 治疗能够导致小肠的持续适应性变化，这种适应性是通过具有 效应记忆特性 的 ILC2s 来维持的。这些 效应记忆 ILC2s 与增强对各种粘膜病原体的抵抗力有关，并且在 没有警报素（alarmins）或 簇状细胞（tuft cells）的情况下依然能保持其激活状态和功能。通过单细胞 RNA 测序和 ATAC 测序，文章揭示了这些 ILC2s...