TraSPIN：通过语言模型引导的图学习推断转运蛋白特异性
TraSPIN联合建模转运蛋白与小分子底物，预测表现优于现有方法，并可泛化至未见底物及序列差异较大的转运蛋白。该几何深度学习框架揭示了转运蛋白识别底物的结构决定因素与序列基序，并通过跨物种推断和未表征溶质载体蛋白的功能解析，展示其功能注释用途。
#方法/工具
Genome BiologyAI 评分3737 Genome BiologyAI 评分4141 人源DCM-time machine揭示原始肠管分化过程中的细胞状态变化
研究者将DCM-time machine引入人诱导多能干细胞，解析其向定形内胚层及原始肠管分化时的基因与增强子活性动态。该系统以可在S期传递的DCM甲基化标记，实现全基因组转录活性的回溯追踪，并可整合转录因子网络与CpG甲基化谱。
Genome BiologyAI 评分4848 Amira：利用基因空间 de Bruijn 图直接从长读长测序数据中检测单拷贝和多拷贝抗微生物药物耐药基因
Amira利用基因空间 de Bruijn 图直接从长读长测序数据中检测耐药基因，并将读段精准关联至不同基因拷贝以实现准确组装。在模拟数据、经整理的样本和公共数据集中，Amira的拷贝数召回率和核苷酸准确性均优于现有方法。
FDA · What's New Related to DrugsAI 评分2828 解读 FDA 贝叶斯方法指南草案：临床试验设计、分析与审评考量
FDA 的 CDER SBIA 举办线上活动，解读药物和生物制品临床试验采用贝叶斯方法的指南草案及设计、分析与审评考量。内容涵盖成功标准、运行特征、先验分布中外部信息的使用、缺失数据及分析报告要求。贝叶斯方法可能适用于利用既往研究信息或采用适应性设计的情境，常见于儿科和罕见病临床试验。
Nature MethodsAI 评分1313 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。
Genome BiologyAI 评分3838 GenoCLAMP：整合基因组规模数据中的序列基序
GenoCLAMP算法将基序聚类与比对相结合，把基因组规模数据中的冗余序列基序整合为高质量的合并矩阵。该算法可可靠识别结合共同基序的已知转录因子复合物，并发现此前未表征基序的证据，有助于大规模转录因子–DNA结合数据的计算分析与生物学解读。
Cell · In PressAI 评分4040 Azo-morphine-3：用于可逆光控镇痛的阿片效能开关
光开关配体Azo-morphine-3（AM-3）可在低效能与高效能状态间切换，实现对镇痛的可逆光控。AM-3可在体外及体内调控脑和外周的μ阿片受体活性，在多种疼痛模型中实现时空精准镇痛，且较全身用药副作用更少。
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 BiologyAI 评分5353 ROMET-RNA整合多种预测器与比对策略，改进RNA三维结构模型选择
ROMET-RNA是一套开源自动化基准评测与元选择工具，在涵盖205条RNA的4个非冗余测试集上，选出的结构模型比单独使用各预测方法更准确。该框架统一评测11种RNA结构预测器及rMSA、RNAcmap3 MARS和Infernal RNAcentral三种多序列比对流程，结合基于TM-scoreRNA的结构相似性与深度学习统计势lociPARSE进行共识评分。
Genome BiologyAI 评分3636 基于PacBio高保真测序的10种被子植物结构变异检测长读长比对与变异检出流程基准评估
研究团队在10种被子植物中评估91种HiFi长读长结构变异检测流程，发现性能存在明显的流程间与物种间差异，缺失检测总体优于插入检测。大型结构变异及重复区域内变异的检测准确性明显下降，简单重复区域尤为突出。单个单倍型的F1评分在约15 ×覆盖深度时达到峰值。
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。
Cell GenomicsAI 评分5252 低等位基因频率嵌合突变检测：基于细胞系混合样本的多机构基准评测
Ha 等利用短读长和长读长全基因组测序，对低变异等位基因频率（VAF）嵌合突变的检测策略开展基准评测。研究使用五家机构生成的细胞系混合样本，以 PacBio HiFi 数据交叉验证基于 Illumina 的变异检出结果，构建分层参考集、界定实际检测限，并确立非癌组织低 VAF（<2%）变异全基因组分析的最佳实践。
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。
Nucleic Acids ResearchAI 评分3838 基于属性网络的排序方法（ANeR）识别M期保守翻译特征
基于属性网络的排序方法（ANeR）分析30个数据集，识别出有丝分裂与减数分裂共有的M期保守翻译特征。独立数据集与非洲爪蟾卵母细胞实验验证了其预测，并发现Fam76b和Cdca3是此前未被识别、经翻译激活且为Cdk1及时激活所必需的调控因子。
Bioinformatics (OUP)AI 评分5151 CRISPR-HAWK 将单倍型与遗传变异纳入 CRISPR-Cas 向导 RNA 设计
CRISPR-HAWK 将个体及群体层面的遗传变异与单倍型整合进向导 RNA（gRNA）设计，以补充依赖参考基因组的设计方法。对 79 648 个基因组的分析发现，七个治疗靶位点中 82.5% 的向导含有影响靶向活性的变异；针对已获临床批准的镰状细胞病疗法所用 BCL11A 向导，研究识别出使预测切割活性完全丧失的单倍型。
Nucleic Acids ResearchAI 评分4242 RiboBA：一种考虑偏倚的概率框架，用于跨多种核糖体测序方案稳健识别ORF
RiboBA通过建模核糖体测序中的实验方案诱导偏倚，提高非经典开放阅读框（ncORF）的识别能力。该框架结合生成模块与监督模块，从偏倚校正后的数据中识别翻译中的ORF及起始位点。模拟、多种实测数据及正交免疫肽组学证据支持其性能，优势在周期性减弱的RNase I文库及MNase、核酸酶P1数据中尤为明显。
Nature MethodsAI 评分3232 LoL-align：灵敏且快速的概率蛋白质结构比对算法
LoL-align是一种基于距离的概率蛋白质结构比对算法，相较于现有方法，对远缘同源蛋白的检测灵敏度更高，比对质量更好。该算法通过迭代优化局部对数优势评分实现结构比对，相关成果在线发表于Nature Methods。
Nucleic Acids ResearchAI 评分3333 HURDLER：突破设计型重复蛋白长度限制的克隆方法
HURDLER模块化克隆策略突破设计型重复蛋白的长度限制，已用于克隆含多达85个内部模块、对应>3700个残基的设计型犰狳重复蛋白。该方法结合密码子优化、限制性位点无缝插入和改良递归定向连接，还可生成重复模块数明确的中间变体，用于系统研究模块数量对蛋白结构与功能的影响。
Nature BiotechnologyAI 评分1919 利用配体定向脂质纳米颗粒在体内工程化改造CAR自然杀伤细胞用于免疫治疗
研究聚焦利用配体定向脂质纳米颗粒，在体内工程化改造CAR自然杀伤细胞用于免疫治疗。正文因网页加载失败而不可用，无法核实研究设计、适应症及疗效与安全性结果。
Nature MethodsAI 评分1414 近红外光致变色微型蛋白实现急性炎症和细胞内抗原的光声分子成像
近红外光致变色微型蛋白可用于急性炎症和细胞内抗原的光声分子成像。当前正文未能加载，仅凭标题无法确认研究设计、实验对象、成像性能或临床适用性。
Genome MedicineAI 评分66 MAC-explorer：衔接基于基因组的分类与鉴定工具
MAC-explorer 的标题主题是衔接基于基因组的分类与鉴定工具，但所提供正文仅显示网站加载失败提示。当前内容未包含研究对象、工具方法或验证结果，无法据此概括其医学用途与研究结论。
Bioinformatics (OUP)AI 评分5353 hpci 将持续集成与高性能计算集群连接，用于计算生物学研究的可重复性检查
研究团队开发了开源工具 hpci，将持续集成（CI）平台与高性能计算（HPC）集群连接，并在五种计算生物学工作流中展示其用途。hpci 支持 GitHub Actions、GitLab CI 及 Slurm、PBS，以普通用户权限通过 SSH 运行，无需在集群端安装；它在 CI 运行器上返回与 HPC 作业完全相同的退出码，并在出现错误时阻止后续 CI 步骤。
Bioinformatics (OUP)精选AI 评分6262 FA-MFMR通过因子增强处理相关纵向暴露，估计随时间变化的因果效应
FA-MFMR是一种因子增强的多变量函数型孟德尔随机化方法，用于估计多个相关纵向暴露随时间变化的因果效应。该方法结合遗传工具变量、暴露轨迹的函数表示与低维因子结构，模拟中较竞争方法具有更低的估计误差和更高效的不确定性量化，尤其适用于高度相关且观测稀疏的纵向暴露。
推荐理由：该方法将纵向暴露的共同时间变化与暴露特异成分分离，为处理高度相关且观测稀疏的多暴露因果估计提供方法参考。
Nature GeneticsAI 评分66 GPN-Star：基于系统发育信息的基因组预测
GPN-Star用于基于系统发育信息的基因组预测。所提供的正文仅显示网站内容加载失败提示，未包含研究设计、样本量、预测性能或验证结果，无法据此概括具体研究发现。
Bioinformatics (OUP)AI 评分5555 BioForge 提供基于 Rust 的大分子结构预处理，380 万原子结构耗时 5.1 s
BioForge 是基于 Rust 的大分子结构预处理库，支持结构清理、基于几何的缺失原子修复、质子化和溶剂化，不依赖特定力场。
Bioinformatics (OUP)精选AI 评分6666 Serval 为成像型空间转录组提供模块化解码与基准评测框架
Serval 是用于开发和评测成像型空间转录组解码方法的模块化框架，其配套方法 CoSiD 在测试中提高了转录本检出量。CoSiD 通过优化与已知条形码的余弦相似度进行解码，在模拟和真实 MERFISH 数据上较基线方法获得更高的转录本检出量及与参考表达数据的相关性；扩展至 DART-FISH 后，还改善了聚类稳定性，并支持更直接地标注人类初级运动皮层等复杂生物结构。
推荐理由：将解码步骤拆分为可独立配置的模块，便于在不同空间转录组平台上比较算法，并结合模拟与真实数据评估解码表现。
Nature ProtocolsAI 评分3636 T细胞免疫监测：定量与表征人抗原特异性T细胞的传统及新型方法比较综述
Nature Protocols发表比较综述，分析用于抗原特异性T细胞临床表征的传统与前沿技术。综述比较这些技术的原理、应用、优势与局限，并强调检测方法协调统一与标准化的必要性。
Bioinformatics (OUP)AI 评分5858 STiLE 仅凭细胞质心坐标实现空间转录组组织芯片自动拆分
STiLE 是一种空间转录组组织芯片自动拆分工具，仅凭细胞质心坐标将细胞分配至各自组织芯，无需组织学图像。该算法结合连通分量检测、HDBSCAN 聚类、分量引导的聚类合并及可选网格峰值检测，在来自三种平台的七个公共组织芯片样本（50–150 个组织芯）上达到 ARI > 0.99，在含真实场景伪影的 396 个合成数据集上平均 ARI = 0.992。
Cell GenomicsAI 评分4141 RandomReadsMG：用于基准评测与实验设计的太碱基规模快速逼真宏基因组模拟
Bushnell、Schulz和Villada推出RandomReadsMG，可快速生成宏基因组测序数据集，模拟规模可达50,000个基因组的群落。该软件可控制群落丰度，模拟不均匀基因组覆盖及测序平台特异性读段属性，支持可重复的基准评测和病原体检测研究设计。
Bioinformatics (OUP)AI 评分3737 口袋对比学习与构象融合：受体构象变化下的稳健结构条件三维分子生成
一种结合口袋级对比学习与参考构象特征融合的三维分子生成框架，提高了受体构象变化下的生成稳健性。在CrossDocked2020及ASB-E、DUD-E、APObind数据集上，生成成功率、结构有效性及对接相关性能均有改善，交叉对接评估中尤为明显。推理时仅需单个口袋，无需参考构象。
Cell SystemsAI 评分3838 FLIGHTED：从含噪声的高通量实验数据中推断蛋白质适应度景观
Sundar等提出贝叶斯方法FLIGHTED，从含噪声的高通量实验数据中生成概率性蛋白质适应度景观，以处理适应度测量中的不确定性。该方法已应用于筛选实验和高通量碱基编辑实验，并改善了蛋白质适应度模型的表现。
Cell SystemsAI 评分3535 人类早期发育类囊胚模型的系统性转录组评估
Long等整合人类胚胎发育过程中的单细胞转录组构建参考图谱，并以互补指标评估四种类囊胚构建方案，发现模型间存在差异。差异涉及细胞身份、发育时序和谱系结构，为系统比较和优化类囊胚模型提供了依据。
Nature ProtocolsAI 评分3636 SIMworks：用于质量受控的增强定量结构光照明显微成像的集成软件套件
SIMworks是一套用于质量受控的增强定量结构光照明显微成像（SIM）的集成软件套件，支持落实SIM成像最佳实践。Nature Protocols刊载的内容面向初学者和有经验的用户。
Nature ProtocolsAI 评分3333 教程：利用类器官技术探究生物学问题
Nature Protocols刊载的教程概述了类器官技术在多种生物学及临床问题研究中的应用。内容涵盖细胞命运决定、细胞间相互作用，以及遗传性疾病、物种演化和临床问题的研究。
Nature ProtocolsAI 评分66 新方法学：用于识别抗纤维化化合物的药物筛选平台
该药物筛选平台旨在以新方法学识别抗纤维化化合物。当前页面正文加载失败，无法核实平台的具体方法、实验设计及筛选结果。
Cell GenomicsAI 评分3434 通过跨物种比较提炼骨髓细胞类型特异性转录特征
研究者提出一种框架，通过筛选在多物种单细胞RNA测序数据中均保守的细胞类型特异性与表达，提炼精简的标志基因特征。来自四种小鼠的骨髓微环境及造血祖细胞特征，可在两种外群灵长类物种中稳健辨识细胞身份，捕捉高度保守且具有生物学意义的信息。
Med (Cell Press)AI 评分4343 基于超声心动图的深度学习慢性肾脏病筛查
Yuan等开发并外部验证了一种深度学习模型，可利用超声心动图检测慢性肾脏病，为更早开展筛查提供潜在途径。慢性肾脏病的漏诊率超过60%，高危人群尚未常规接受筛查，该模型有望帮助弥补诊断缺口。
Cell SystemsAI 评分3535 用于功能性蛋白质设计的蛋白质语言模型采样
Darmawan等提出利用上位性相互作用的蛋白质语言模型多突变体采样策略，其设计在多种蛋白质适应度景观基准测试中优于标准单突变体方法。研究还提出综合计算评估框架，对相关性、质量和多样性评分，为蛋白质工程提供实践指导。
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。