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。
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Bioinformatics (OUP)精选AI 评分6262
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。