Nat Cell Biol：单细胞新RNA测序在单次转录爆发层面上揭示了转录原理
通过改进的单细胞新RNA测序技术（NASC-seq2），研究深入揭示了转录爆发的动力学原理，发现了合成率在决定转录爆发规模中的关键作用。
Cell：叶子璐等开发单细胞蛋白组学新技术，实现单细胞蛋白质周转的全局分析
该研究开发了一种单细胞蛋白质组学新技术——SC-pSILAC（单细胞脉冲稳定同位素标记），首次在单细胞水平实现了蛋白质丰度与蛋白质周转速率的同步精准测量，为细胞异质性的研究提供了全新的维度与视角。
研究开发出通用型高通量单细胞多组学新技术
该团队自主研发了新型单细胞多组学测序技术UDA-seq，基于组合标记技术路线优化升级广泛使用的液滴微流控平台，实现了细胞通量和假单细胞率的“解偶联”，突破了通量限制。
单细胞图谱如何‘活’起来？
单细胞图谱正在让精准医学从愿景走向现实。从精准诊断到靶向治疗，再到个体化医疗，这张不断完善的“细胞地图”，将引领我们走向一个更健康、更精准的医学新时代。
Science：利用Perturb-multiome方法确定转录因子如何驱动血细胞生长和成熟
这种新的Perturb-multiome方法使得研究人员能够系统地揭示数千种转录因子变体如何影响血细胞生成和疾病风险，为寻找更多针对血液疾病的新型靶向疗法创造了机会。
Nature Methods：从“猜”到“预见”——AI模型PUPS揭示单细胞蛋白质定位的秘密
PUPS作为一款结合蛋白质序列和细胞图像的新型AI模型，不仅能准确预测未知蛋白质在未知细胞系中的定位，还能揭示蛋白质定位在不同细胞系和单细胞层面的变异规律，甚至预测突变对定位的影响。
SUM-seq重塑单细胞多组学图谱，引领科研新范式
SUM-seq作为一项创新的单细胞多组学分析技术，以其前所未有的成本效益、可扩展性和超高通量，超越了现有方法在同时捕获染色质可及性和基因表达方面的表现。
Nature Methods：单细胞研究的新突破！iFlpMosaics如何精准解码基因功能？
该工具结合了Flp重组酶技术和多光谱荧光标记技术，通过对细胞进行精确的基因操控和标记，实现了突变细胞与野生型细胞在同一微环境中的共存和分析。
David Baker创立的AI制药公司扔出重磅炸弹：最大规模单细胞扰动测序数据集，支持虚拟细胞研究
Xaira Therapeutics 的研究人员证明，sgRNA 的丰度在每个细胞中能被检测到并表达数百个拷贝，这在单细胞检测中极为罕见，并且为基因被抑制的程度提供了一个可靠的替代指标。
Cell：基于成像的STAMP技术使单细胞RNA研究成本下降47倍，并可分析数百万个细胞
研究开发了一种名为“通过成像进行单细胞转录组学分析和多模态分析”的技术可观察数百万个细胞。