指数加权集成深度学习用于肺腺癌组织学生长模式分类
指数加权集成深度学习模型在肺腺癌组织学生长模式分类中达到kappa值0.9648和96.52%准确率,显著优于最佳单模型(McNemar检验p<10^-12)。
指数加权集成深度学习模型在肺腺癌组织学生长模式分类中达到kappa值0.9648和96.52%准确率,显著优于最佳单模型(McNemar检验p<10^-12)。
研究人员基于非洲疾控中心AHSS议程与WHO框架,构建10维度文献评分卡,评估5个REC区域共12个非洲国家的48份政策文件。结果显示治理与战略规划最强,融资具体性、数字健康架构及实验室与药品体系最薄弱;12份融资战略中仅3份、10份药品政策中3份、12份规划中2份含AHSS条款,战略意图明确但操作性准备不足。该评分卡可用于识别缺口并指导技术援助。
一项研究利用数据高效的 AI 方法加速了热稳定 mRNA–脂质纳米颗粒疫苗的发现。该方法通过优化配方,提高了疫苗在高温下的稳定性,有望解决 mRNA 疫苗储存和运输中的冷链依赖难题。这项工作为开发更易分发的疫苗提供了新策略。
研究人员开发了BOB-seq v0.1方法,通过酰化和点击化学将生物正交条形码直接连接到细胞RNA的多个内部位置。在物种混合实验中,逆转录酶从RNA模板切换到其连接的条形码准确率超过99%。该方法无需文库片段化步骤,可通过poly(dT)或随机六聚体引物选择3'末端计数或全长异构体捕获。药物筛选实验显示该方法能识别全转录组范围内的靶向和非靶向RNA剪接效应。
推荐理由:该方法通过生物正交条形码直接标记RNA内部多位点,在物种混合实验中实现了超过99%的模板转换准确率。
适配大RNA载荷和组织靶向的脂质纳米颗粒(LNP)可增强体内基因组编辑效率。该递送系统通过优化LNP拓扑结构和脂质组分,解决了大尺寸基因组编辑工具(如碱基编辑器和先导编辑器)的体内递送挑战。这一进展为基于CRISPR的疗法提供了非病毒递送平台。
Wen等人报道了一种名为“结合即释放”的药物偶联物化学策略,可在无需靶点内化的情况下实现细胞表面载荷释放。该策略在小分子-药物偶联物和抗体-药物偶联物中应用,并在肿瘤模型中展示了其治疗和诊断潜力。相关研究发表于近期的《自然》杂志。
一项新设的小班制动手实验课程成功实施,旨在通过模拟典型的实验室规模开发流程,向高年级本科生和研究生传授免疫疗法及CAR-T细胞技术。课程中,学生从猪外周血单核细胞中分离T细胞,并使用预先设计的B7H3 CAR-T细胞与U87胶质母细胞瘤细胞共培养以评估杀伤效果。该研究整合型课程被证明可行,为学生提供了免疫肿瘤学研究工具和CAR-T细胞生产技术的实践基础。
筛选离子化脂质发现LC-1能形成增强内体逃逸的结构,解决了脂质纳米颗粒递送大尺寸基因编辑器mRNA时效率低下的问题。LC-1脂质纳米颗粒可在小鼠肝脏、肺和大脑中实现高效的基因组编辑。该研究为设计大载荷基因治疗递送系统提供了新策略。
FRANK 机器学习模型利用 11,467 个转录组数据对 181 种儿童肿瘤及正常组织类型进行分类,在包含 16,398 个样本的九个数据集中实现 98.3% 的总体准确率。该模型在长读长 RNA 测序数据以及噪声和低质量数据中保持准确性,并在外部数据集上优于其他已发表的儿童泛癌种 RNA-seq 分类器。
预印本研究系统比较 ChIP-seq 和 CUT&Tag 在 K562 和 MCF-7 细胞系中多种组蛋白标记的检测差异。分析表明 CUT&Tag 在低 GC 区域灵敏度有限,而在高可及性染色质中信号增强;在活性基因体和 Polycomb 抑制域中分别丢失 H3K36me3 和 H3K27me3 信号。启动子区域差异与 GC 含量和染色质可及性系统相关。
SHERLOCK 是一个用于单细胞扰动分析的可解释深度生成框架,它将扰动效应表示为对潜在基线细胞状态的结构化干预。该框架学习相关且稀疏的扰动表征,能根据共享的转录反应对遗传和药理学扰动进行组织,并可量化不同条件下的扰动反应变化以及组合式建模组合扰动效应。在基因组规模CRISPR、化学和空间扰动数据集上的测试表明,SHERLOCK能够恢复与已知生物通路和药理学特性一致的扰动关系。
Technology Networks 报道,一项名为"Prime Assembly"的技术有望为基因编辑提供通用方案。该消息以"信号还是噪声"的讨论形式在社交媒体上被转发,原文未披露具体实验数据或适用场景的细节。
Anthropic 公司的人工智能代理在巨型病毒基因组中发现了一种与细菌 CRISPR 免疫系统中相似的重复 DNA 序列模式。该发现由约 950 个 AI 代理在自主探索数十亿蛋白质数据后得出,并作为预印本于 9 月 23 日发布在 alphaXiv 平台。研究人员尚未确定这些新发现的病毒序列的功能,也不清楚其是否具有与 CRISPR 类似的基因编辑工具潜力。
研究提出了两种互补的稳健性指标——分类稳定性评分和预测特异性评分,用于评估单细胞RNA测序数据中细胞类型标签转移算法的可靠性。在人类胎儿肾脏和四种iPSC来源的肾脏类器官数据集上的应用显示,人类胎儿肾脏大多数细胞类型稳健性评分较高,而类器官中上皮谱系的评分则因分化方案不同而异。模拟细胞移除实验验证了该指标能正确识别不可靠的分类。
研究人员利用细胞内冷冻电镜断层扫描结合蛋白质组学、整合结构建模和生物信息学,在最小细菌肺炎支原体中发现了一个连接 Sec 依赖蛋白转运与胞外折叠的复合物。该复合物能够同时支持共翻译和翻译后途径。
推荐理由:该方法整合了冷冻电镜断层扫描与蛋白质组学,可在细胞内直接发现未表征蛋白复合物,为细菌蛋白转运机制研究提供了新工具。
研究团队开发了 scSTAMP-seq 方法,利用光不稳定寡核苷酸和数字微镜器件产生的拓扑光梯度,在单细胞水平上实现 mRNA、DNA 可及性和 DNA 甲基化的空间解析。该方法在人类 iPSC 来源的胃泌样体中验证了 CDX2、SOX17 等谱系标记基因的空间表达模式,并分析了染色质调节因子的分布。数据已存入 GEO(GSE237524),代码开源在 GitHub。
推荐理由:该方法通过光控寡核苷酸和拓扑光梯度实现了单细胞水平上转录组和表观基因组的同时空间解析,为研究组织发育和疾病机制提供了新工具。
Science 期刊发布了一个二维可扭转材料数据库。该数据库收录了理论预测的可通过层间扭转调控其电子特性的二维材料体系。这一资源旨在为探索莫尔超晶格物理和设计新型量子材料提供系统的理论支持。
研究人员开发了一种体内联网系统,可实现可穿戴设备与植入式治疗设备之间的通信。该系统利用人体组织作为传导介质,在动物模型中验证了其可靠的数据传输能力。这项技术为协调多种医疗设备以提供个性化治疗奠定了基础。
研究通过深度 Oxford Nanopore 测序,为三只网纹革蜱个体建立了高质量单倍型基因组组装,发现使用约两个 flow cell 的 Dorado 纠错原始读长数据并将组装覆盖度限制在 40 倍时可获得最优组装质量。优化的流程显著改善了支架的染色体同线性分析和转座元件的注释,并揭示两个不同地理种群网纹革蜱的遗传多样性相似。
Anthropic 与霍华德·休斯医学研究所 Janelia 研究园区合作开发的 Model Hardware Standard (MHS) 软件框架,可将具有可编程接口的实验室设备连接成一个无缝系统。该框架允许人工智能代理控制设备并协调实验,使研究团队能在数小时内完成实验设置,显著缩短了从实验构想到运行所需的时间。
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unZipro 是一种几何深度学习框架,可将通用蛋白质设计模型适配于特定蛋白质家族。该框架利用元学习高效探索家族特异性适应度景观,在基因编辑、荧光素酶报告、转录调控和抗病毒等多个领域实现了快速蛋白质进化,且仅需最少的实验筛选。
研究团队基于4377个肉瘤和间叶性肿瘤的甲基化谱开发了新版肉瘤分类器v13.1,涵盖116个肿瘤亚类和93个甲基化类别。在1547例独立验证队列中,73%的病例获得分类器预测,其中91%与原始组织病理学诊断匹配,并为6%组织学不确定病例提供了分子诊断重新分类。
推荐理由:该分类器在四个独立队列中验证了91%的诊断匹配率,并为6%的组织学不确定病例提供了分子诊断。
AlphaFold 蛋白质结构数据库于 9 月 24 日新增了 8,000 多个病毒蛋白二聚体的预测结构,涵盖 23 个能感染人类的病毒家族。此次更新是 AlphaFold 数据库内“大流行防范门户”启动的一部分,旨在弥补病毒蛋白结构数据的空白。研究人员分析了近 2,800 种病毒的蛋白质序列,但仅有约 8,000 个预测结果因准确性达标被纳入数据库。
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本期《新英格兰医学杂志》就人工智能在先天性巨结肠检测领域的应用发表了进一步评论。该评论围绕相关技术进展展开讨论,内容发表于第395卷第12期第1248页。
研究人员开发了一种血红素蛋白催化的氮丙啶化/扩环级联反应,能够从简单的未活化烯烃直接对映选择性合成具有临床相关性的手性恶唑烷酮。该方法突破了此前氮宾转移反应仅限于苯乙烯等共轭体系的限制,并通过计算分析揭示了定向进化引入的关键突变负责产物的对映选择性形成。这类5-(S)-氨甲基恶唑烷酮是靶向多重耐药和广泛耐药结核分枝杆菌的新一代抗生素的关键骨架。
解读转录本多样性需要超越“已知”与“全新”的简单二分法,转向一个基于技术可信度、背景普遍性、可重复性、分子后果和表型相关性的多维框架。该框架旨在更准确地评估新发现转录本的功能重要性。这一方法有助于减少对非功能性转录产物的过度解读,提升基因组注释的可靠性。
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超大规模虚拟筛选(ULVS)能够探索庞大的化合物库,并已在多种蛋白质靶点上成功识别出强效先导化合物。然而,该技术的应用受到高成本、灵活性有限和可扩展性不足的限制。
尿液游离 DNA 甲基化分析可有效区分泰国非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)患者与健康对照。该试点研究在 5 例高级别 NMIBC 患者和 3 名健康志愿者中,通过 cfMeDIP-seq 鉴定出 82 个差异甲基化区域(调整后 P<0.001),其中 MIR124-3、IRX4 和 LHX1-DT 呈现显著高甲基化。
作者对发表于2025年7月的《自然》论文“各向同性1微米分辨率的小鼠脑立体定位地形图谱”进行了更正。更正内容包括修正扩展数据图2中的基因名拼写错误(Exm1-Cre 应为 Emx1-Cre),更新扩展数据图4e中特定脑区样本量及Dice分数,并统一方法部分关于体素分辨率的数值描述。相关文本、图表及源数据已在文章的HTML和PDF版本中修订。
Zheng 等人开发了用于细胞病理学的通用视觉基础模型 CROWN。该模型在涵盖淋巴结转移和宫颈癌筛查等队列的超过 200 项真实世界细胞学任务上进行了基准测试。CROWN 展示了其在计算细胞病理学领域的广泛应用潜力。
研究在厌氧古菌中发现了天然RNA硫代磷酸酯,这是一种RNA磷酸骨架的立体特异性修饰,将表观转录组的范围扩展到了碱基和核糖修饰之外。Esti酶将这些修饰安装于保守的rRNA和tRNA热点区域,这些对环境敏感的标记能稳定tRNA并在高温下支持细胞生长。
研究验证了大型语言模型作为评审员在临床试验知情同意这一场景下自动化监督患者沟通的能力。在ICON-Bench基准测试中,19个LLM评审员在安全筛查和事实核查方面与临床医生评分高度一致(Spearman ρ > 0.80),但在沟通质量评估上一致性较弱(ρ < 0.60)。患者权益倡导者对沟通质量的评分低于临床医生和LLM评审员,表明需根据以患者为中心的标准对LLM进行重新校准。
Schargel 等人将 TnpB 家族蛋白改造为最小的从头设计 RNA 指导的转座系统。核酸酶缺陷型 TnpB 家族蛋白能以高效率、靶点免疫、方向控制和可编程插入细菌染色体的方式实现三组分 DNA 整合。同时,对野生型 V-K CAST 中 TniQ-TnsC 界面的突变减弱了脱靶转座。
研究团队建立了一种异种皮层移植平台,通过遗传策略清除小鼠新皮层和海马的谷氨酸能神经元,并在新生儿期移植人干细胞来源的皮层类器官。该平台使人类皮层神经元与小鼠神经系统整合,并显示出类似发育回路的组织活动模式,可用于研究神经发育、疾病建模和治疗开发。
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研究人员开发了荧光蛋白磁带(FPTT),一种基于多光谱单体荧光蛋白和自组装蛋白纤维的工具,用于在活细胞和体内进行多重、可扩展、纵向的单细胞生理活动记录。FPTT以3小时分辨率记录了海马神经元中剂量依赖性、可逆的内源性cFos转录历史达8天。
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一种通过修饰细菌孔蛋白MspA构建的多功能纳米孔传感器,实现了对氨基酸、核苷单磷酸、糖类和肽段的同时识别。该传感器结合机器学习,分类准确率达到98.7%,并能对天然糖肽进行组成分析。
研究团队开发了Gen-COMPAS生成式承诺子引导路径采样框架,无需预定义集体变量即可重建分子过渡路径。该方法结合去噪扩散概率模型和承诺子过滤,在纳秒至亚微秒尺度生成过渡态集合,相比传统方法大幅减少计算采样需求。应用于从迷你蛋白到五聚体配体门控离子通道等多个系统,仅从已知端点结构即可恢复承诺子、过渡态和自由能景观。
推荐理由:该方法无需预定义反应坐标即可重建分子过渡路径,为研究蛋白质折叠和膜转运等生物过程提供了计算可行的新途径。
乌头汤(WTD)通过多组分多靶点作用治疗类风湿关节炎(RA),其活性成分苯甲酸、槲皮素、芹菜素和癸酸通过抑制 PI3K/ATK 和 MAPK 通路减轻巨噬细胞炎症反应。研究构建了包含 440 个活性成分与 2638 个靶点的组分-靶点-病理网络,识别出 114 个核心功能组分群。体内实验证实 WTD 可缓解 RA 诱导的关节炎和骨破坏。
HyLnc 整合基于 BERT 的上下文嵌入与 348 个手工序列特征,显著提升长非编码 RNA 预测性能。在独立验证集上准确率达 91.30%,F1 分数 91.23%,优于现有工具。该混合框架为大规模转录组注释提供可扩展解决方案。
Scaffolded DNA Computer (SDC) 在10个程序中展示了热力学有利的分子计算,包括执行25位数加法(100位计算)等操作。SDC算法实验方案简单,可重复使用数十次,小型实例运行时间不足一分钟。该研究为合成系统中的平衡计算提供了新思路,无需纠错或精确动力学控制。