Nature Methods：一细胞，双视角！SDR-seq高通量解析遗传变异对基因表达的精细调控
SDR-seq技术的出现，为我们提供了一个前所未有的新“罗盘”。它不仅能将我们精确地导航到那片森林，还能让我们直接走进每一户人家，亲眼看到他们的炉灶 (基因型) 和锅里煮着的食物 (基因表达)。
Nature Methods：当深度学习遇见纯净数据，DeepMVP为精准医学画出蛋白质功能新图谱
研究人员将DeepMVP应用于癌症基因组图谱（TCGA）中超过79万个癌症体细胞突变，预测发现其中高达31%的突变会显著改变PTM。
Nature Methods：解密大脑“社交网络”——我们真的读懂了脑信号的“悄悄话”吗？
该研究揭示了主流功能连接方法主要捕捉的是冗余信息存储。未来的研究需要更积极地拥抱能够分解协同、冗余和独特信息流的先进框架，从而更深入地理解大脑是如何进行计算和涌现出智能的。
Nature Methods：算法的胜利！不更换硬件，如何将成像质谱流式（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 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 Methods：解码肿瘤的“千人千面”——Clonalscope，一把洞悉癌细胞演化迷局的钥匙
在与癌症的漫长博弈中，我们第一次拥有了如此清晰的视野，去洞察对手的“千人千面”。而这，仅仅是一个开始。
Nature Methods：超越形态学边界——GHIST深度学习框架实现从细胞结构到基因功能的精准预测
GHIST的出现，为我们描绘了一幅计算病理学的未来图景。在这个未来里，每一张被存放在医院档案室里、积满灰尘的H&E病理切片，都有可能被重新唤醒，转化为蕴含着丰富基因信息的数字宝藏。
Nature Methods ：“垃圾”数据里掘金！流式细胞术迎来革命，解锁百万细胞互作的秘密语言
研究团队开发出一种名为“互作组学”的创新框架。它巧妙地利用了成熟的流式细胞术（flow cytometry），以惊人的速度、超高的通量和极低的成本，实现了对细胞间物理互动的精准捕获和定量分析。
Nature Methods：从模糊到清晰！绘制单神经元连接组，迈向理解大脑疾病的关键一步
这项研究的贡献是里程碑式的。它为我们提供了一种强大而可靠的框架，来构建和验证单神经元分辨率的全脑连接组。
Nature Methods：超声版“GFP”家族扩容——告别“单色”超声，工程化气囊蛋白开启深层组织多重基因成像新纪元
研究人员开发出了两类具有不同声学响应特性的声学报告基因（ARGs）。这相当于给了超声波两种不同的“颜色”，让我们第一次有能力在深层活体组织中，同时聆听并区分来自不同细胞群体的声音。