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。
#单细胞/空间组学
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分7575 NCBI GEO · 每日新增数据集AI 评分4646 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。
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。
Genetic Engineering & Biotechnology NewsAI 评分7070 Parse Biosciences 与 Nomic Bio 合作生成 Cascade 100 Million-Cell AI-Ready 多模态扰动数据集
Parse Biosciences 与 Nomic Bio 宣布合作生成 Cascade，一套面向人类免疫响应的 100 million-cell 基础多模态扰动数据集。
bioRxiv · BioinformaticsAI 评分6262 EMBER：上下文化基因表征预测单个及组合细胞扰动效应
Ho、Xing与Ma提出基因中心基础模型EMBER，其上下文化基因表征相较评测基线改善了跨情境扰动响应预测和遗传互作排序。该模型在按细胞类型和实验批次平衡采样的多样化单细胞语料上，结合交互引导的对比学习和掩蔽表达重建进行预训练。冻结的预训练编码器可配合轻量探针，支持单基因扰动响应、双基因互作和多靶点药物响应预测，并将SCFD1列为mTOR抑制期间的候选依赖因子。
Genetic Engineering & Biotechnology NewsAI 评分5454 Nature论文揭示围产期广泛CNV神经元被选择性清除
Harvard Medical School、Boston Children’s Hospital及合作者在Nature论文中报告，发育中大脑会选择性清除携带广泛拷贝数变异的神经元。
Genetic Engineering & Biotechnology NewsAI 评分7373 Whitehead Institute 发布 Danionella cerebrum 全身单细胞图谱
Whitehead Institute 构建并公开了 Danionella cerebrum 全身单细胞图谱，涵盖成年脊椎动物的细胞类型、基因活动及其空间位置。
bioRxiv · BioinformaticsAI 评分4040 Kontext：连接空间域识别与细胞间通信的核方法
Kontext 以核方法联合表示细胞与局部环境，在空间转录组中识别空间域，并基于配体-受体互作解释机制；参考域注释恢复优于最先进方法。在 Xenium 小鼠心脏冷冻损伤中，Kontext 解析成纤维细胞与巨噬细胞间的持续补体活动；在 million-cell 三维 Open-ST 转移性淋巴结中界定肿瘤—微环境边界。
bioRxiv · BioinformaticsAI 评分4444 bowside：基于基因调控机制的轨迹推断方法
研究者提出 bowside，以浅层神经随机分化模型机制性建模基因调控，同步执行轨迹推断与基因调控网络重建。它在造血分化和诱导多能干细胞重编程数据中恢复基因表达趋势与底层调控互作，并找回已知的命运决定网络基序。
Nature MethodsAI 评分5353 ATLAS绘制跨遗传背景的小鼠脑空间单细胞转录图谱
研究团队利用ATLAS在400张小鼠脑切片中构建跨遗传背景的空间单细胞转录图谱，覆盖15只动物，包括B6雄性、B6雌性和BTBR雄性小鼠。ATLAS结合DPNMF编码与空间先验解码，模拟中18维TreeDPNMF和53-bit FISHnCHIPS投影加入空间先验后的亚类解码准确率均为87%。
bioRxiv · GenomicsAI 评分5757 研究在小鼠肝脏原位解析细胞类型身份与状态特化调控网络
研究在小鼠肝脏原位构建状态级核心调控网络，发现保持位置与相互作用不变的crTF子网络定义细胞类型身份，可变外围网络则支撑细胞状态特化。研究提出LCM-Spatial-ATAC-seq方法，以从微切割细胞群获得bulk级数据质量，并显示状态间约三分之一的网络交互分布在可变外围网络。
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。
Nature Biotechnology精选AI 评分7676 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。
Nature Biotechnology精选AI 评分8484 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。
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。
Nature Reviews GeneticsAI 评分5151 scMORE 将遗传风险映射到单细胞分辨率的调控网络
scMORE 是一个整合 GWAS 与单细胞多组学数据的框架，用于在特定细胞类型和状态中识别与性状相关的调控网络。Yunlong Ma 在 Nature Reviews Genetics 的 Tools of the Trade 文章中介绍了这一框架。
Arc Institute · News精选AI 评分8282 Arc Institute 发布利用人工整理生物知识的虚拟细胞模型 PIE
Arc Institute 发布虚拟细胞模型 PIE，利用人工整理的生物知识预测未见细胞情境、扰动及其组合中的群体响应。在各设置下，PIE 分类差异表达基因的 AUPRC 达到最强竞争方法的 1.2 to 3.2 times，未见扰动时增幅最大，但情境与扰动均未见时准确率会下降。完整代码、训练与评测流水线已上 GitHub，模型检查点和处理后的公开数据集已发布在 Hugging Face。
推荐理由：PIE将人工整理的生物知识作为输入，并给出跨未见扰动、细胞情境和数据集的对比结果，便于理解其泛化范围与限制。
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。
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 · 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。