单细胞图谱揭示结直肠息肉发生早期共同的微环境重塑（GSE327909）
研究对3名患者的正常黏膜与结直肠息肉配对组织进行单细胞RNA测序，获得31,147个高质量细胞，构建早期共同微环境重塑图谱。四项特征为上皮稳态破坏、CD4+ T细胞促炎极化、CD8+ T细胞功能重编程及免疫—上皮通讯广泛重塑，涉及CD55-ADGRE5、MIF-CD74和GZMA-PARD3信号轴。
#论文/研究
NCBI GEO · 每日新增数据集AI 评分4646 NCBI GEO · 每日新增数据集AI 评分4242 NCBI GEO 数据集 GSE349296：KLF16 与 SIN3A 通过 CTD-2377D24.6 促进子宫内膜癌细胞增殖
NCBI GEO 数据集 GSE349296 收录 KLF16/SIN3A/CTD-2377D24.6 调控轴促进子宫内膜癌细胞增殖的研究。KLF16 在子宫内膜癌组织中显著升高，敲低后在体外抑制增殖、在体内减缓肿瘤生长；CTD-2377D24.6 过表达可抵消这一抗增殖效应，实验显示 SIN3A 与 KLF16 相互作用。
NCBI GEO · 每日新增数据集同事件AI 评分7171 Spatial-GT-seq 空间基因组与转录组联合定位揭示肿瘤组织克隆异质性（GSE276211）
研究团队提出 Spatial-GT-seq，可在同一肿瘤组织中以近单细胞分辨率联合检测基因组和转录组。在肺转移小鼠模型中，团队原位识别出肿瘤亚克隆，并发现同一克隆的基因表达会随肿瘤微环境改变。对原发和复发的人胰腺神经内分泌肿瘤分析还显示存在持续克隆与新出现克隆，且转录表达发生变化。
NCBI GEO · 每日新增数据集精选AI 评分7474 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。
NCBI GEO · 每日新增数据集AI 评分5353 GOLDEN 空间转录组遗传异质性解卷积方法及 GSE341398 数据集
研究团队开发 GOLDEN，一种等位基因感知的多任务网络，将 spot 级表达编码为共享潜在表示，并用双任务头识别 target、non-target 或 mixed 斑点及估计 target 比例。
Microsoft ResearchAI 评分4444 Microsoft Research Focus 第 97 期：AI 智能体、编码工具与天气预报等研究集萃
Microsoft Research Focus 第 97 期聚焦 AI 智能体、编码工具、职场 AI 与天气预报。ForkPilot 在 6 个 benchmark 和领先 AI 模型上达到现有最佳方法水平，并最多降低 59% 的 AI 处理需求；CABRA 发现陌生代码库仍是编码智能体的一大障碍。
Arc Institute · News精选AI 评分8282 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。
Google Research精选AI 评分7272 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。
Arc Institute · News精选AI 评分6464 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。
Google Research精选AI 评分7777 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。
Arc Institute · News精选AI 评分6969 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。
Broad Institute · News精选AI 评分6969 Broad Institute 构建免疫细胞图谱，揭示遗传变异致病机制
Broad Institute 构建了包含来自超过 1,100 名芬兰献血者的 10 million 个以上免疫细胞图谱，用于关联疾病相关调控变异与其控制基因。方法以染色质可及性及其与邻近基因表达的关联为基础，识别更可能致病的遗传变异，并观察细胞如何缓冲关键基因表达。
推荐理由：该图谱将疾病相关调控变异与其控制基因相连接，并呈现细胞缓冲关键基因表达的方式，为遗传变异致病机制研究提供细胞级线索。
Chai Discovery · News精选AI 评分8080 Chai-2 新研究验证全长药物样单克隆抗体设计及 GPCR 靶点拓展
Chai Discovery 的新研究显示，Chai-2 已能进行全长药物样 mAb 的 de novo 设计，并扩展到六个 GPCR 和 peptide-MHC 靶点。
推荐理由：提供 88 个 IgG 的可成药性数据与 Cryo-EM 结构验证，帮助读者判断 Chai-2 从亲和力设计走向药物样抗体的可用边界。
Broad Institute · News精选AI 评分7474 MIT 等机构用生成式 AI 设计 NG1、DN1 两种抗生素候选物
MIT、Whitehead Institute、Wyss Institute 和 Broad Institute 的研究人员利用生成式 AI 设计了 NG1、DN1 等新型抗生素候选物，分别针对耐药淋病奈瑟菌和 MRSA。
推荐理由：研究将片段约束生成与无约束生成用于两类耐药病原体，NG1、DN1 的合成和动物实验结果提供了具体评估依据。
Broad Institute · News精选AI 评分7878 Broad Institute与NEIDL用光学池化CRISPR筛选识别Ebola潜在药物靶点
Broad Institute与Boston University的NEIDL用光学池化筛选（OPS）筛查约40 million个经CRISPR扰动的人类细胞，找出妨碍Ebola复制的宿主基因。
推荐理由：研究将光学池化CRISPR筛选与AI成像分析结合，定位Ebola感染阶段的宿主依赖因子，为高致死病毒靶点发现提供可扩展路径。
Broad Institute · NewsAI 评分5050 Broad Institute 与 Tufts University 筛出增强抗生素效力的候选佐剂
Broad Institute 与 Tufts University 团队筛出候选佐剂 P2-56，并开发出增强 rifampin 效力的 P2-56-3。团队用 DropArray 微流控技术在 1 个月内测试 6 种细菌、22 种抗生素和 30,000 个化合物组成的约 1.3 million 种组合，成果发表于 PNAS。
Broad Institute · News精选AI 评分7373 Broad Institute、MIT与Harvard University开发PUPS预测人细胞系中的蛋白质定位
Broad Institute、MIT和Harvard University开发PUPS，可预测任意蛋白质在任意人细胞系中的单细胞定位，包括此前未测试的蛋白和细胞。
推荐理由：PUPS将蛋白序列模型与图像补全模型结合，在未见蛋白和细胞系上实现单细胞定位，并提供实验验证与基线比较。
Broad Institute · NewsAI 评分4747 Broad Institute与Mass General Brigham研究揭示房颤的新遗传根源
两项Broad Institute主导的房颤研究将已知常见风险位点数量翻倍至逾350个，并发现MYBPC3、LMNA、PKP2和KDM5B等此前未关联基因。团队汇总68项研究、逾180,000名患者数据，并通过基因编辑验证KDM5B参与心房电活动。部分基因或成新药靶点，两篇论文发表于Nature Genetics。
Broad Institute · News精选AI 评分6060 Broad Institute团队揭示亨廷顿病由HTT基因CAG重复扩张驱动
Broad Institute等机构团队在Cell发表研究，揭示亨廷顿病中HTT基因CAG重复扩张至约150次后，会导致纹状体投射神经元基因表达紊乱并死亡。研究分析了53名患者和50名非患者捐献的脑组织、超过500,000个单细胞，发现部分神经元可扩增至800次CAG重复，并指出降低HTT蛋白表达的候选疗法可能只影响少量细胞，提出减缓CAG重复扩张这一补充策略。
推荐理由：研究把亨廷顿病的致病过程定位到单细胞层面的CAG重复扩张，并据此提出减缓CAG重复扩张的潜在治疗方向。