Science：利用机器学习将哺乳动物的增强子变异与复杂表型关联在一起
不同的表型，包括相对于身体大小的较大大脑、群体生活和发声学习能力，在整个哺乳动物历史上已经进化了多次。这些共同的表型可能通过基因组比较识别出的共同机制而反复出现。
研究发现中央杏仁核具备区分消极和积极刺激的能力，并在奖励性学习过程中发挥重要作用
这项研究扩充了以往我们对CeA在学习记忆功能方面的认知，系统地揭示了Sst+CeA神经元存在不同的亚群，可以对积极或消极等不同刺激做出不同的反应。
生化大牛David Baker团队颠覆蛋白设计方法，通过强化学习逆向从头创造全新蛋白
以类似的思路，MCTS具有产生任何我们指定的几何形状的蛋白的能力。我小小声预言一句，蛋白学的未来，翻天覆地了！
研究发现社会学习塑造了蜜蜂的“舞蹈语言”
蜜蜂是一种重要的授粉昆虫，它们为众多开花植物授粉，对维护生态平衡有至关重要的作用。蜜蜂与人类关系非常密切，它们不仅为人类提供蜂蜜、蜂花粉、蜂王浆等产品，更重要的是很多农作物需要依靠蜜蜂授粉
Mol Cancer：我国科学家揭示赖氨酸羟化酶1促进肝癌细胞和胰腺癌细胞迁移和转移
癌症转移是导致癌症相关死亡的一个主要原因。在一项新的研究中，来自中国香港城市大学和重庆医科大学第二附属医院的研究人员发现了一种引发肝癌细胞和胰腺癌细胞迁移和转移并且与患者的生存时间缩短有关的蛋白。
科学家揭示了间皮瘤相关成纤维细胞在肿瘤增殖和迁移中的作用
胸膜间皮瘤(PM)是一种恶性侵袭性疾病，预后差。与许多其他癌症不同，多发性骨髓瘤的主要特征是肿瘤抑制基因失活。在没有致癌基因突变的情况下，其高度恶性表明由肿瘤微环境(TME)细胞提供外部刺激信号。
《转化精神病学》：解决临床用药难点，回顾20项机器学习预测抗精神病药物预后成效
近日，由意大利米兰大学的Paolo Brambilla领衔的研究团队在《转化精神病学》发表一篇综述型研究，他们回顾了28项利用不同神经影像、神经生理、遗传以及临床特征对不同阶段的SCZ患者的抗精神病药
同济大学刘琦团队开发基于元学习的AI模型，用于抗原-TCR亲和力识别及肿瘤新生抗原免疫原性预测
实验证明PanPep在三种应用场景Majority learning、Few-shot learning以及Zero-shot learning场景中均取得了较高的抗原-TCR预测准确率。
Molecular Cancer: LncRNA ZNRD1-AS1通过miR-942/TNS1轴促进恶性肺细胞的增殖、迁移和血管生成
肺癌是癌症死亡率最高的疾病，是世界范围内一个重大的公共卫生问题。吸烟是肺癌的主要原因，流行病学研究也表明，患肺癌的风险与个人一生中吸烟的频率和持续时间有关。
这样调整脑电波节律1.5秒，学习效率提升3倍！
那些在“挟带”中匹配了大脑自然节律、且目标图像呈现与相应振荡的波谷对齐的参与者，其学习速度至少比其他所有组快三倍。这些学得更快的参与者在第二天任务中的表现也保持了较高水平。