长期运动的多组学图谱
研究构建了涵盖22种组织的长期运动多组学图谱，揭示全身转录组、表观遗传、蛋白质组及代谢层面的协同重塑。该图谱刻画了随组织、性别和时间变化的分子适应，以及骨骼肌中细胞类型特异性的表观遗传重塑。
#蛋白/代谢组
Cell · In PressAI 评分4343
Science Translational MedicineAI 评分2626 基于集成学习的代谢组衰老与死亡时钟在18,476人中识别全生命周期的系统性衰老风险
一项涉及18,476人的研究基于集成学习构建代谢组衰老与死亡时钟，识别人类全生命周期的系统性衰老风险。研究发表于Science Translational Medicine，所提供内容未列出具体效应量或预测性能数据。
Nature MethodsAI 评分4747 MassNet：支持蛋白质组学可扩展深度学习的十亿级AI就绪质谱语料库
MassNet汇集涵盖35个物种的1.5 billion条MS/MS谱图，为蛋白质组学深度学习提供大规模AI就绪语料库。该资源配套标准化存储格式Mass Spectrometry DDA Tensor（MSDT）。基于该资源构建的非自回归Transformer模型XuanjiNovo用于肽段从头测序，表现大幅优于既往方法。