Cell：细胞快递也分“普快”和“特快”？揭秘线粒体蛋白的两种精准投送策略
这项发表于《细胞》的研究，照亮了细胞内部一个曾被忽视的角落。借助巧妙的LOCL-TL技术，研究人员不仅厘清了线粒体蛋白翻译的两种截然不同的逻辑，更将其与蛋白质的功能、尺寸乃至演化起源联系在了一起。
Nature Methods：结构为桥，语境为王——Spacedust在de novo基因簇发现中的新范式
研究人员开发了一款名为“Spacedust”的计算工具，它不像传统的解码器那样逐字破解，而是通过倾听基因组中基因之间的“悄悄话”，即它们在染色体上的排列组合方式，来推断其功能。
Nature Methods：蛋白质工程新范式！当AI开始“补习”第一性原理，METL框架从“知其然”到“知其所以然”
研究人员提出了一个名为“突变效应迁移学习”(Mutational Effect Transfer Learning, METL)的全新框架，巧妙地将经典的生物物理学模拟与前沿的深度学习相结合。
Nature Methods：当百年病理学遇见AI——iSCALE赋能H&E图像，预测细胞级空间转录组
iSCALE 的诞生，为研究人员提供了一种全新的“世界观”和方法论，彻底改变了我们在大尺度上探索组织微观世界的游戏规则。
研究解析人类激素受体的表达特征与疾病关联
团队构建的“受体–疾病”网络图，揭示了不同激素受体在多种疾病中的交互作用，为新药物靶点发现提供了参考。
西湖大学最新Cell子刊论文：利用孕妇肠道菌群预测早产风险
这项研究为早产的早期预警提供了新型微生物标志物和干预靶点，也为未来制定针对性的早产预防策略奠定了科学基础。
EMBO J：能塑造肠道菌群的遗传肽类或能帮助预防肥胖和糖尿病发生
这项研究的亮点在于揭示了宿主基因与肠道微生物组之间的直接联系，以及这种联系如何影响宿主的代谢健康。
登上Cell子刊封面，苏州大学揭示儿童脑肿瘤神经母细胞瘤的发育可塑性
在这项新研究中，该研究采用小鼠自发肿瘤模型的单细胞多组学数据及人类患者样本的空间转录组学技术，系统解析了神经母细胞瘤发育状态的转录和表观遗传景观。
Nature：科学家成功利用新算法揭开癌症“黑匣子”并预测肿瘤的演变和临床进程
研究人员开发了一种名为EVOFLUx的新方法，即基于DNA甲基化来解码癌症的起源和演变过程并预测其未来的临床进程。
Trends Biotechnol.：武汉大学陈刚/余自力等团队提出FACTORY全自动 EV 分离平台，把 EV 分离从“小作坊”直接升级成“标准化工厂”
FACTORY解决了 EV 临床转化的核心痛点：自动化告别 “人工依赖”，大规模满足临床剂量需求，高质量（无菌、无支原体、低内毒素）符合药用标准，还能把 EV 做成冻干粉末方便运输储存。