Nature Methods：化繁为简！nELISA如何以可扩展、低成本的方案开启精准蛋白质组学研究新纪元
nELISA的问世，不仅仅是又一项高性能分析工具的诞生。它通过一系列巧妙的设计，成功地在多重性、特异性、通量、灵敏度和成本效益这几个长期以来相互制约的维度之间，找到了一个前所未有的最佳平衡点。
Nature：GWAS与负荷测试——殊途为何不同归？解密基因关联研究中的排序之谜
这项研究告诉我们，两种方法的分歧并非偶然，其背后是生物学选择、统计学原理和纯粹“运气”共同作用的结果。
曲静/刘光慧/张维绮揭示核纤层蛋白“建筑师”通过“内外兼修”构筑三维基因组结构
该研究在 hESC 及其分化来源的 hMSC 中首次构建了 lamins 的单、双、三敲除模型，系统揭示了 lamins 在基因组径向定位与空间折叠中的核心作用。
Nature：颠覆传统认知！分泌蛋白翻译并非随机发生，而是在LNPK标记的内质网-溶酶体接触点上被精确调控
我们每个人的身体，都是由数万亿个微小的细胞构成的宇宙。在这个宇宙里，每时每刻都在上演着一部宏伟的生命交响曲，蛋白质的合成。蛋白质是生命功能的执行者，从构建我们的肌肉到传递神经信号，无处不在。而其中，有
Nature Methods：ESPRESSO——为单细胞组学注入时空维度，从细胞器景观解码细胞命运
从分辨细胞身份，到解读应激反应，再到实时追踪细胞分化、关联基因表达，直至在3D模型中解析癌症侵袭，ESPRESSO 在一系列严苛的考验中都交出了出色的答卷。
Nature Biotechnolog：绘制剪接调控的“GPS”！KATMAP如何精准区分剪接调控的直接与间接效应？
KATMAP的诞生，不仅仅是为我们提供了一个分析数据的新工具，它更代表了一种从海量转录组数据中萃取生物学智慧的新范式。
腾讯发表最新Nature子刊论文：推出AI大模型，从单细胞转录组翻译单细胞蛋白质组
该研究开发了一种预训练大型生成模型——scTranslator（单细胞翻译器），能够基于单细胞转录组推断缺失的单细胞蛋白质组，从而生成多组学数据。
Nature Methods：算法的胜利！不更换硬件，将成像质谱流式（IMC）分辨率推向350纳米
研究团队巧妙地“绕过”了硬件的限制，通过一种创新的“过采样-再重建”策略，将成像质谱流式技术(IMC)的分辨率提升到了惊人的350纳米(nm)以下，成功推开了通往细胞内部纳米世界的大门。
Nature：重返“第一案发现场”——MAGIC平台实时追踪染色体不稳定的起源
这项里程碑式的研究，通过开发和应用MAGIC这一强大的自动化平台，使我们对基因组混乱起源的理解，被提升到了一个全新的维度。