Nature Methods：肿瘤进化的空间图谱：CalicoST算法揭示癌症克隆的基因组与空间演化
CalicoST算法的核心优势在于其能够从SRT数据中精确推断等位基因特异性拷贝数变异（allele-specific CNAs）。
Nature Methods：肿瘤进化的空间图谱，CalicoST算法揭示癌症克隆的基因组与空间演化
CalicoST算法的诞生填补了这一空白。它不仅能够从空间转录组数据中推断出肿瘤的等位基因特异性拷贝数变异，还能够重建肿瘤克隆在空间中的进化轨迹，绘制出肿瘤演化的“进化地图”。
迄今最精细黑猩猩脑图谱——黑猩猩脑网络组图谱发布
近期，中国科学院自动化研究所脑网络组研究团队联合国内外科研机构，发布了迄今为止最精细的黑猩猩脑图谱。这一成果为比较神经科学研究提供了重要工具，并为探讨人脑演化提供了新视角。
Science：利用单细胞染色质可及性图谱揭示原发性人类癌症中的恶性调控程序
多种人类原发性癌症类型的 TCGA 单细胞图谱和用于解释癌症中顺式调控元件的可解释深度学习模型，为了解导致原发性人类癌症恶性表型的分子程序提供了新的资源。
Nat Genet：新研究绘制出关键癌症基因VHL所有潜在变异的影响图谱
在这项新的研究中，这些作者使用了一种名为饱和基因组编辑（saturation genome editing）的新方法，随着时间的推移，对人类细胞中2000多种不同VHL变异的功能进行了长期跟踪。
Nature：成功构建出人类DNA非交叉重组图谱
所有人类遗传多样性都可以追溯到重组和从头突变，即存在于孩子身上但不存在于父母身上的DNA序列。该图谱显示，突变在DNA混合的区域附近升高，因此这两个过程高度相关。
科学家破译枸杞子基因组图谱
该研究基于三代测序技术、光学图谱技术、自研高效三维基因组捕获技术等方法，对枸杞进行de novo的基因组组装，突破枸杞基因组高杂合、高重复的瓶颈，获得枸杞高精度基因组图谱。
人体图谱带来的科学革命
在过去的研究中，研究人员已经揭示了细胞作为生命基本单位的诸多奥秘，但随着技术的进步，人们发现，这还远远不够。细胞的内部不是一片混沌，而是被划分为不同的“区域”，每个区域都扮演着特定的功能。
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。