Nat Methods：scNanoSeq-CUT&Tag技术：可精准检测单细胞基因组复杂区域的染色质修饰
该研究开发了一种基于单分子测序平台的 scNanoSeq-CUT&Tag 新方法，可以精准检测单个细胞内染色质修饰特征，包括组蛋白修饰和转录因子的结合分布模式。
Brief Bioinform：利用基因组测序和AI分析或能揭示隐藏在乳腺癌发病背后的特殊遗传标志物
文章中，研究人员利用一种创新性的分析方法专门用来分析有乳腺癌发病史的家庭个体机体的遗传突变，这种方法结合了先进的机器学习技术和对蛋白质结构的详细分析，旨在调查罕见的遗传突变。
Science：利用人工智能确定人类基因组转录起始的序列基础
Puffin程序显示，根据这些序列模式的排列方式，它们可以激活或抑制基因的转录。它还能预测这些序列模式的排列如何引导 RNA 聚合酶优先转录 DNA 的单链或同时向相反方向转录两条链。
细菌能够在基因组外从头生成新基因，以对抗病毒感染
这项颠覆性研究表明，DRT2系统执行了一种前所未有的免疫防御机制，该机制涉及通过非编码RNA（ncRNA）的滚环逆转录来指导DNA的从头合成，并通过程序化模板跳跃产生串联的cDNA重复序列。
Nature：中外科学家联手揭示结直肠癌的预后基因组和转录组特征
在这篇首次发表的研究论文中，研究者发现了将近100个发生突变的癌症驱动基因。其中，9 个是结直肠癌中的新型基因，24 个是任何癌症的新型基因。
华人学者联合英伟达推出最大生物学AI模型，完全开源，可生成所有生命的基因组，甚至从头设计生命
Arc 研究所的 Patrick Hsu 和 Brian Hie 团队联合斯坦福大学、加州大学伯克利分校、加州大学旧金山分校以及英伟达的科学家，发布了有史以来最大的生物学人工智能模型——Evo-2。
Cell Host Microbe揭秘母乳微生物群与儿童哮喘、过敏及母体基因组之间的紧密关联
本研究发现，母乳微生物群（HMM）与儿童哮喘及过敏致敏紧密相关，如特定微生物和代谢途径可影响疾病风险。同时，母体基因组与HMM存在关联并影响其组成，这为理解母乳喂养对儿童健康的影响机制提供了重要依据。
Nature Genetics：基因组不稳定性驱动的克隆异质性：破解复杂核型急性髓系白血病（CK-AML）治疗难题的关键
该研究通过对CK-AML患者的单细胞多组学分析，揭示了复杂的克隆演化模式和潜在的靶向治疗策略。
Cell综述展望：王二涛团队提出“共生基因组育种”新概念，利用微生物培育“气候智能型作物”，以应对粮食危机、环境污染和气候变化
通过精准调控植物微生物群落，培育“气候智能型作物”（climate-smart crops），在提高作物产量的同时，减少对环境的负面影响，从而推动农业可持续发展。