Nature子刊：上海科技大学钱学骏团队开发多模态AI模型，实现多层级乳腺癌风险预测
研究团队构建的BMU-Net模型，为临床医生提供了多层级的乳腺癌风险评估工具，旨在改善患者生存质量，具有重要的临床和社会意义。
多层级的图神经网络推动蛋白质功能预测的发展
高通量测序的进展推动了蛋白质序列数量的快速增长。尽管如此，由于实验研究需要较长的周期并且费用昂贵，大部分蛋白质序列缺乏功能注释。因此，具备自动而准确推断蛋白质功能的计算方法变得至关重要。
层级调节模块调控水杨酸信号传导的研究中取得进展
研究人员继续了这项研究，并提出了一个有趣的问题：Genome Uncoupled 1（GUN1）的缺失是否会随着PhANGs和PhAPGs的非耦合表达加剧而增强SA依赖的叶面细胞死亡反应。
eLife：研究揭示层级节律背景重构动态视觉注意分配
在瞬息万变的大千世界之中，实时获取个体感兴趣的信息是一项重要却又具有挑战性的任务。为应对这一挑战，人类大脑进化出了选择性注意的机制，即将有限的注意资源聚焦在那些任务相关的空间或时间点上，而忽略其他无关的信息。在时间维度上，展现选择性注意 “聚光灯”效应的经典现象之一是人们在听到一系列有节律的声音之后，能够有效利用节律信息中包含的时间规律来构建对未来事件的预期
意识障碍患者层级语言加工的相关神经表征研究获进展
5月25日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）、中国科学院灵长类神经生物学重点实验室王立平研究组与复旦大学附属华山医院神经外科毛颖/吴雪海团队在《自然-神经科学》期刊在线发表了题为《探索意识障碍患者层级语言加工》的合作研究论文。该研究针对意识障碍患者开展了语言加工相关神经表征的探索性研究，并将相关神经表征与机器学习方法相结合
研究发现青少年及早期成年人核心脑网络间的层级结构
脑是由多个分散的大尺度网络构成的系统。默认网络、背侧注意网络和突显网络是科研人员普遍关注的三个核心脑网络，它们在个体发展和老化的过程中起到维持正常心理状态和认知能力(如注意、工作记忆、决策)的关键作用；扰乱这些脑网络间功能交互可能导致神经和精神疾病（如注意缺陷和多动障碍、精神分裂症、痴呆等）的发生。因此，研究这些核心脑网络之间的功能交互对于理解正常和异常脑功能具有重要意义。这三个脑网络
美国基础医疗定价：分层级费用差距促进错位竞争
美国的基础医疗定价体系是纯商业化的，由于美国的医疗支付方主要是商业保险，且是多头支付（多个保险支付方），因此价格非常不透明，导致了很多的问题，包括价格飞涨，行政成本高昂等，商业化操作办法并不适合在中国
Nature：造血干细胞的层级
这篇研究论文报告了在分子上和功能上都截然不同的、为血小板特异性基因表达做好准备的一个亚组的造血干细胞 (HSCs) 的识别和分离。进一步的分析显示，专为血小板做好准备的HSCs 经常有一个“长期髓系偏向”，能自我更新和产生“淋巴偏向的HSCs”，从而将它们置于HSC层级的最高点。这一新的干细胞类群也许能为化疗和骨髓移植后增强血小板重组提供一个重要的治疗目标。
Nature：利用单细胞RNA测序技术揭示肺部细胞的层级谱系结构
刊登在国际杂志Nature上的一篇研究论文中，来自斯坦福大学的研究人员揭示了一种新型复杂的遗传编码，其可以促使胚胎细胞增殖并且将其转化成为特殊类型的细胞用以完成不同的机体任务。