CALMeR：基于上下文感知 MAPQ 建模的长读长转录本定量
CALMeR通过基于转录本属性和read级特征的上下文感知MAPQ建模，改进长读长RNA测序的转录本定量。它采用零一膨胀 beta 回归拟合每条alignment的期望MAPQ分布，保留多isoform基因和paralog family中符合情境的低MAPQ reads，并移除疑似artifact的异常低MAPQ reads。
#开源/工具
bioRxiv · BioinformaticsAI 评分5454
bioRxiv · BioinformaticsAI 评分5555 smoothclust 框架量化空间转录组空间域边界密度
Rusnak 与 Weber 提出 smoothclust 框架，用空间平滑聚类生成空间域标签，并以边界密度指标量化组织结构。边界密度可使用该流程生成的标签、外部聚类结果或人工注释，相对边界密度则通过随机重标记期望进行组成校正。该方法已在多个空间转录组平台数据集与模拟中评估，smoothclust R 包免费提供于 Bioconductor 和 GitHub。
RNA-Seq Blog精选AI 评分7070 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。