AmpliconSuite：分析癌症基因组局灶性扩增的端到端工作流程
AmpliconSuite 是用于分析癌症基因组局灶性扩增的端到端工作流程。原文正文未能加载，无法核实其具体方法、验证数据及适用范围。
#肿瘤
Nature MethodsAI 评分1313
预印本 · 单细胞与空间组学AI 评分3939 Alpha Spatial：语言引导的基于组织学图像的单细胞空间基因表达预测
Alpha Spatial通过语言引导，从组织学图像预测细胞级基因表达，表现优于所评估方法。匹配的生物学背景与多组织联合学习改善预测；在乳腺癌中，该框架重现了POSTN相关基质程序及HER2相关分子与空间差异。探索性患者分析显示，CXCL14相关空间状态的丰度与含曲妥珠单抗（trastuzumab）治疗无应答及更大残余浸润性肿瘤相关。
Cell GenomicsAI 评分3131 NeoBridge：基于生物物理学的新抗原优先级排序与胰腺癌克隆结构分析
Lana Mediavilla等提出NeoBridge，这一融合生物物理学信息的机器学习集成模型用于优先筛选具有免疫原性的新抗原。在胰腺癌中，亚克隆而非克隆性新抗原负荷与较差生存相关，提示疫苗靶点选择应考虑克隆结构。
Genome MedicineAI 评分4343 解码循环游离DNA中耦合的表观遗传与片段组学信号，用于可解释的癌症诊断
研究者开发FAME框架，仅用甲基化测序数据整合循环游离DNA甲基化与片段组学特征，用于癌症检测和组织来源预测。研究纳入2,018份健康对照及七类癌症样本，比较不同测序平台的片段组学信息保留情况，并扩展构建FAME-GW；所给正文未呈现诊断性能结果。
预印本 · 单细胞与空间组学AI 评分4949 B细胞淋巴瘤跨平台整体转录组数据的2,234种协调方案比较：ComBat在跨批次预测质量上更优
一项涵盖7,174份B细胞淋巴瘤转录组的基准研究比较2,234种协调方案，ComBat家族在跨批次预测指标筛选的前112种方案中占84种。不同质量指标选出的最佳方案重叠有限，提示协调方案的优劣高度依赖评价指标，且各类指标之间存在权衡。
Cell SystemsAI 评分3636 通过多类器官系统模拟生理性吸收与代谢，评估抗肿瘤药物
Xiao等建立了整合肠道吸收、肝脏代谢和肿瘤反应的多类器官系统，用于评估抗肿瘤药物。该系统可捕捉单纯肿瘤培养所忽略的药物活化与失活过程，为预测药物疗效和毒性提供更符合生理情况的方法。