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  1. bioRxiv · Bioinformatics75

    单细胞基础模型可跨超过 10 亿年的进化距离迁移

    单细胞基础模型在无需重训练的情况下，可跨越与人类相隔超过 10 亿年的进化距离迁移，并恢复发育顺序、保留物种特异性细胞身份。

    推荐理由：以跨物种零样本嵌入对比 Geneformer、scGPT、UCE 与 PCA、scVI，提供了评估基础模型进化迁移范围和基因表征完整度的基准。

  2. NCBI GEO · 每日新增数据集74

    Spatial-GT-seq 联合定位肿瘤基因组与转录组揭示克隆异质性（GSE276212）

    GEO 数据集 GSE276212 收录的 Spatial-GT-seq 研究，在同一肿瘤组织中以近单细胞分辨率联合分析基因组与转录组。在肺转移小鼠模型中，研究识别出肿瘤亚克隆，并显示同一克隆的基因表达谱会受到肿瘤微环境改变。对原发与复发人胰腺神经内分泌肿瘤的分析则识别出持续存在和新出现的亚克隆，两处样本均出现转录变化。

    推荐理由：Spatial-GT-seq 将基因组与转录组在近单细胞分辨率下联合定位，可用于研究肿瘤亚克隆、转录状态与微环境之间的关联。

  1. Arc Institute · News82

    Evo 2 利用上下文学习以数十个示例从头设计调控序列

    Arc Institute 团队在两篇 bioRxiv 预印本中报告，Evo 2 仅用 4–64 个上下文示例且无需额外训练，即可生成覆盖 5 类调控模式的功能序列。

    推荐理由：Evo 2 以少量上下文示例完成五类调控序列设计，并经 AAV 递送在小鼠脑内验证，为低样本生物序列生成提供了可复用路径。

  2. Nature Methods78

    研究团队基于 JUMP–CP 比较四种自监督模型的细胞形态表征能力

    研究团队在 JUMP–CP 上预训练并对比 DINO、MAE、iTPN 与 DINOv2，覆盖 119,876 compounds、~1.77 million images 和 87 个实验批次。

    推荐理由：系统比较了对比式、掩码生成式与混合式自监督方法在细胞形态分析中的表现，为模型选型和批次校正提供可迁移依据。

  1. 晶泰科技 XtalPi67

    晶泰科技 KQTD-126 获 FDA 临床试验许可

    晶泰科技自主研发的肠道限制性高选择性 pan-TRK 抑制剂 KQTD-126 获得 FDA 新药临床试验（IND）许可，计划近期启动临床试验。研发过程结合 AI 驱动的分子设计与机器人实验验证，临床前研究显示其 IC₅₀＜1 nM，肠道组织与血液暴露量比值超过 1000:1。下一阶段将评估人体安全性、耐受性和药代动力学特征。

    推荐理由：公开了候选药物的临床前活性与暴露量数据，可用于判断其肠道选择性及后续临床评估重点。

  1. NVIDIA Blog61

    NVIDIA 与 C-BRAIN 合作如何用 AI 加速 Alzheimer’s 病研究

    NVIDIA 与 C-BRAIN 正利用 AI 和加速计算整合 Alzheimer’s 研究数据，并将部分分析从数周至数月缩短至数分钟。C-BRAIN 由 18 家机构组成，目前运行 64 块 NVIDIA 数据中心 GPU，并结合 Microsoft Azure 云节点，正与 NVIDIA 引入 NVIDIA BioNeMo 和 MONAI 技术。

    推荐理由：文中给出 dark data 的混合集中与联邦处理方案，以及两个 agentic AI 工具的耗时与成本表现，便于理解 Alzheimer’s 研究的提速路径。

  2. RNA-Seq Blog70

    Dobner团队建立早期人类细胞命运标志面板并开发DeepDiff

    Dobner、Prigione和Rossi团队建立了67个经验证的标志基因面板，并开发免费Web应用DeepDiff，用于自动注释bulk RNA-seq数据中的早期hPSC分化状态。

    推荐理由：这项研究以67个经验证标志基因和DeepDiff整合转录与蛋白层信息，为hPSC分化状态判读提供可复用参考。

  1. Google Research78

    Google 在 IDWeek 2026 介绍 MedGemma 等基础模型的结核筛查实践

    Google Research 在 IDWeek 2026 介绍了以 MedGemma、MedSigLIP 和 HeAR 为基础的结核筛查实践，覆盖胸片筛查、咳嗽声分诊和多模态临床推理。

    推荐理由：从多中心验证、监管认证到六国诊所部署，文中用阅片量、周转时间和本地化方案呈现基础模型进入结核筛查流程的路径。

  1. Google DeepMind68

    Google DeepMind发布ForTy 2020全球森林类型图与2017—2025时间序列

    Google DeepMind与Google Research联合WRI和IIASA发布ForTy 2020，将全球每个10-by-10-meter地块划分为六类森林或土地利用类型。

    推荐理由：ForTy以10-meter分辨率区分森林类型及年度变化，为EUDR合规、供应链追溯和自然林保护提供更细的空间依据。

  2. Google Research72

    Google Research 开展 AI 辅助盲扫超声孕周评估前瞻性研究

    Google Research 等机构在 JAMA Network Open 发表前瞻性多中心研究，评估 AI 系统利用盲扫超声估计孕周的准确性与跨场景泛化。

    推荐理由：研究同时报告跨设备与人群的泛化误差，并保留独立外部验证，便于比较真实门诊部署中的性能边界。

  1. Nature Biotechnology76

    DynaVelo从单细胞多组学快照预测B细胞动力学、功能缺失与救援扰动

    DynaVelo从单细胞多组学快照建模B细胞动力学，并预测Arid1a、Ctcf功能缺失及其救援扰动。该生成式神经ODE联合建模RNA表达与TF motif可及性，恢复生发中心轨迹和动态基因调控网络。模型提出Ctcf、Bcl6、Stat3为Arid1a功能缺失的救援靶点，小鼠实验显示相应杂合双突变可将暗区/亮区比恢复至WT水平。

    推荐理由：DynaVelo将单细胞快照转化为可扰动的动力学场，并以小鼠实验检验Ctcf、Bcl6和Stat3三个救援靶点。

  2. Nature Biotechnology84

    Recordanelle 实现人类细胞全转录组单细胞 RNA 记录

    研究团队构建了锚定在线粒体的 recordanelle，在人类细胞中连续采集并保护内源 RNA，从而在单细胞层面重建瞬时转录事件。优化版 recordanelle V2 由 TOM20 1–70、TAF15N 和 PABPC4∆C 161A 构成，TAF15N 组合可使细胞中 90% 的已表达基因对应转录本在其中富集，并在刺激结束后保留 2 天的 IFNB 响应。

    推荐理由：该系统将连续时间信息保存在活细胞内的 RNA 存储区，为单细胞动态转录研究提供了可提取、可测序的记录方式。

  1. Arc Institute · News64

    Arc Institute 发布 Bolero 细胞状态条件序列模型

    Arc Institute 发布 Bolero，以细胞状态嵌入动态调节序列到功能的 Transformer 模型，并将论文发布至 bioRxiv。模型使用原始 DNA 序列和源自 10.8-million-cell atlas 的 cell-state embedding，直接预测细胞状态特异的转录本丰度与染色质可及性。

    推荐理由：Bolero 展示了按细胞状态动态生成网络权重的方法，并给出跨物种预测、疾病变异评分和增强子设计案例。

  1. Google Research77

    Google Research 介绍 VERID、适配体闭环发现与 de novo 蛋白设计研究

    Google Research 展示 VERID 数字孪生框架、适配体闭环发现和 de novo 蛋白设计三项研究，让 AI 智能体参与湿实验执行与迭代。VERID 以实时 3D 状态跟踪、数秒虚拟 dry run、硬件安全检查和同步视频与执行日志，在试剂接触前拦截碰撞、空孔及物理上不可执行的命令。

    推荐理由：分别呈现数字孪生预检、闭环实验和 AI 智能体辅助蛋白设计，并给出命中率、特异性及计算效率数据，便于比较其技术路径。

  1. Google DeepMind60

    Google Antigravity 新增 Biomolecular Structure Viewer，加速抗菌肽搜索

    Google Antigravity 引入 Biomolecular Structure Viewer，为研究者与 AI 智能体提供共享的 3D 结构查看和注释工作区。在抗菌肽案例中，ProtNLM 从 UniProt 原始氨基酸序列预测生物功能，平台结合结构与基因组证据筛出面向 Streptococcus pseudopneumoniae 的候选物。该候选物目前正在进行湿实验验证。

    推荐理由：技术演示呈现了 UniProt 功能预测、跨库检索和 3D 结构分析的一体化流程，提供了可迁移的候选抗菌肽筛选方法。

  1. 晶泰科技 XtalPi63

    晶泰科技首个 siRNA 项目 9 个月确认 PCC，支持同类最佳潜力

    晶泰科技宣布，其首个 siRNA 项目借助 Kodexia™ 平台在立项后 9 个月确认 PCC，拟用于治疗 IgA 肾病。体外评价显示，候选分子具有亚纳摩尔级沉默活性，IC50 较同靶点临床阶段参照分子降低数十倍；在非人灵长类研究中，其药效活性与持续时间均优于参照分子，单次给药后数月维持高水平靶蛋白抑制，毒理试验观察到较低毒性。

    推荐理由：项目给出候选分子与同靶点临床阶段参照物的体外、动物及毒理对比数据，可用于评估 siRNA 的 BIC 潜力与平台验证价值。

  2. Google Research60

    Google Earth AI 更新 Geospatial Reasoning Agent，发布两项基准并扩大早期访问

    Google Earth AI 更新 Geospatial Reasoning Agent，加入多步骤推理的前置规划与私有数据接入，并发布 GeoExpertQueries 和 GeoKTools 的开发集。

    推荐理由：四个基准的对照结果与合作方实测并列呈现，为评估地理空间智能体的工具收益、规划作用和早期使用范围提供具体参照。

  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 开始广泛推出 Gemini 4 Argon 并扩展 Fairwind Program

    Google DeepMind 开始广泛推出 Gemini 4 Argon，并将 Fairwind Program 扩展至更多受信网络防御者。此前，Wiz 用它发现前代模型遗漏的医院软件关键漏洞，帮助保护数十万份患者记录，Google 安全团队也用它查找并修补内部及开源软件漏洞。

    推荐理由：Google DeepMind 详述了 Gemini 4 Argon 的分层防护与实时监控方法，为高能力智能体的越权和提示注入防护提供可借鉴设计。

  2. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，并向全球开发者、企业与消费者开放。

    推荐理由：原文给出模型价格、访问渠道与科学应用案例，便于评估其在多模态推理和生物计算任务中的可用边界。

  1. Arc Institute · News69

    Arc Institute 等团队用 eclair-CLIP 构建 67 种 RNA 结合蛋白图谱

    Arc Institute、Biohub、UCSF 和 Vector Institute 团队开发 eclair-CLIP，并为人类细胞中的 67 种癌症相关 RNA 结合蛋白建立图谱，在单核苷酸分辨率下映射超过 9 million 个 RNA 结合位点。

    推荐理由：文章说明统一小标签和红外检测如何减少 CLIP-seq 对特异性抗体与放射性标记的依赖，并展示图谱进入模型训练后的应用路径。