Nature Methods方法与工具分析工具开发与验证
AmpliconSuite：分析癌症基因组局灶性扩增的端到端工作流
AmpliconSuite: an end-to-end workflow for analyzing focal amplifications in cancer genomes
提出 AmpliconSuite，从癌症全基因组测序中识别 ecDNA 等局灶性扩增模式。
文献解读
新的分析方法、软件、数据库与实验方案：解决什么问题、怎么用、和现有方法比怎样。
Nature方法与工具多模态成像系统开发与动物验证
双通道近红外荧光与光学相干断层扫描集成的多重血管内分子成像
Multiplexed intravascular molecular imaging using dual-channel near-infrared fluorescence integrated with optical coherence tomography
提出时间调制双通道NIRF/OCT导管系统，抑制通道串扰并同步获取斑块结构与双靶点分子信息。
Nucleic Acids Research方法与工具结构基准数据集与算法评测
用于含核糖基修饰核酸及核酸–蛋白质复合物建模的 MODNAP 基准集：以 AlphaFold 3 为例
The MODNAP benchmark set for modeling ribose-based modified nucleic acid and nucleic acid-protein complexes: a case study with AlphaFold 3.
构建 MODNAP 基准集，评估修饰核酸结构预测，并揭示 AlphaFold 3 的局部定位与几何有效性问题。
Cell Metabolism方法与工具肿瘤代谢与治疗策略综述
靶向癌症 NAD 代谢的情境依赖性框架
A context-dependent framework for targeting NAD metabolism in cancer.
梳理癌症中 NAD 代谢重编程及其靶向策略，讨论治疗机会与临床应用障碍。
Nature Protocols方法与工具单细胞DNA甲基化测序实验方案
用于全基因组DNA甲基化谱分析的多重单细胞简化代表性亚硫酸氢盐测序
Multiplexed single-cell reduced representation bisulfite sequencing for genome-wide DNA methylation profiling.
提出Msc-RRBS实验方案，可并行分析数百个单细胞的DNA甲基化谱，研究细胞间异质性。
预印本方法与工具空间转录组建模方法研究
空间转录组学中的生物学与技术性空间变异
Biological and technical spatial variation in spatial transcriptomics
提出 stipple，将空间可变捕获纳入突发式转录模型，以区分生物学变异与空间技术噪声。
Nature Biotechnology方法与工具结构变异检测新方法与基准评测
跨测序技术的结构变异检测
Structural variant detection across sequencing technologies.
提出 HitSV，实现多种测序技术下碱基分辨率的结构变异重建与基因分型。
预印本方法与工具单细胞甲基化偏倚校正与基准评测
减轻基因型驱动的偏倚可改善图谱规模的单细胞DNA甲基化分析
Mitigating genotype-driven bias improves atlas-scale single-cell DNA methylome profiling
提出屏蔽变异位点的策略，减轻单细胞DNA甲基化分析中的基因型混杂。
Cell Genomics方法与工具多机构变异检测基准评测
低等位基因频率嵌合突变的检测：基于细胞系混合物的多机构基准评测
Detecting low-allele-fraction mosaic mutations: A multi-institution benchmarking with cell-line mixtures.
建立细胞系混合物基准评测框架，为非癌组织低等位基因频率突变检测提供参考资源与最佳实践。
预印本方法与工具转录组协调化基准评测
对多平台 B 细胞淋巴瘤整体转录组数据集的 2,234 种协调化尝试：ComBat 的跨批次预测质量更优
2,234 attempts to harmonize a multi-platform B-cell lymphoma bulk transcriptomic dataset: ComBat is superior by cross-batch prediction quality
比较 2,234 种转录组协调化方案，提出结合多类指标与跨批次测试选择方案的流程。
预印本方法与工具多数据集模型基准评测
跨数据集分布偏移下深度学习胸部X线分类器的校准、不确定性与数据效率：多数据集基准评测
Calibration, Uncertainty, and Data Efficiency of Deep Learning Chest Radiograph Classifiers Under Cross-Dataset Distribution Shift: A Multi-Dataset Benchmark
开展胸部X线分类器跨数据集基准评测，显示源数据校准不能稳定迁移，判别能力提升不保证概率可靠。
Cell Genomics方法与工具新抗原预测模型开发与验证
NeoBridge：基于生物物理学信息的胰腺癌新抗原优先级排序与克隆结构分析
NeoBridge: Biophysics-informed neoantigen prioritization and clonal architecture profiling in pancreatic cancer.
提出NeoBridge用于新抗原优先级排序，并在胰腺癌中分析新抗原负荷与生存的关联。
Cell Genomics方法与工具泛基因组方法与变异基准资源
一种在 HapMap 混合样本中建立合成体细胞变异资源的泛基因组方法
A pangenomic method for establishing a synthetic somatic variant resource in HapMap mixtures.
提出基于泛基因组图的体细胞变异基准构建方法，用于系统评估不同技术的变异检测能力。
Cell Reports Medicine方法与工具离体功能平台开发与临床关联验证
利用常规临床活检的活肿瘤组织片段预测免疫治疗应答
Prediction of immunotherapy response using live tumor fragments from routine clinical biopsies.
开发常规活检活肿瘤片段平台，以8种细胞因子构建elive index，辅助预测免疫治疗应答。
Cell Systems方法与工具数学建模方法综述
CAR T细胞从代码到临床：围绕当前转化研究目标构建建模方法框架
CAR T cells from code to clinic: Framing modeling approaches with current translational research goals.
提出围绕CAR T治疗转化挑战组织建模方法的框架，为模型指导的细胞治疗设计提供路线图。
Science Translational Medicine方法与工具AI 抗菌药物发现与设计综述
从代码到治疗：利用 AI 发现与设计抗生素
From code to cure: Harnessing AI for antibiotic discovery and design.
综述 AI 在小分子和肽类抗菌药物发现与设计中的进展，以及数据标准、转化路径和监管障碍。
Nucleic Acids Research方法与工具模块化蛋白克隆方法开发含方法全文
HURDLER：突破设计型重复蛋白长度限制的克隆方法
HURDLER: a cloning method to overcome length limits in designed repeat proteins.
提出HURDLER模块化克隆策略，突破长重复蛋白构建中的内部重复模块数量限制。
Nature Methods方法与工具质谱数据资源与深度学习方法
MassNet：支持蛋白质组学可扩展深度学习的十亿级AI就绪质谱数据语料库
MassNet: billion-scale AI-ready mass spectral corpus empowering scalable deep learning in proteomics.
发布MassNet十亿级质谱语料库及标准化格式，并开发用于肽段从头测序的XuanjiNovo模型。
Nature Methods方法与工具结构比对算法与基准评测
LoL-align：灵敏且快速的概率性蛋白质结构比对
LoL-align: sensitive and fast probabilistic protein structure alignment.
提出 LoL-align，以概率性结构比对提高远缘同源蛋白检测灵敏度与比对速度。
Nucleic Acids Research方法与工具新概率框架与基准评测含方法全文
RiboBA：适用于多种核糖体测序实验方案、稳健识别开放阅读框的偏倚感知概率框架
RiboBA: a bias-aware probabilistic framework for robust ORF identification across diverse ribosome profiling protocols.
提出RiboBA，通过建模实验方案偏倚，改善周期性减弱的核糖体测序数据中的非经典ORF识别。