Nature：DNA的“俄罗斯套娃”——PADIT-seq揭示了一个颠覆教科书的转录因子结合新模型
研究人员开发了一种创新的高通量技术，不仅以前所未有的灵敏度绘制出了转录因子的完整结合图谱，更重要的是，他们基于这些新发现提出了一个颠覆性的“重叠结合位点”模型。
Nature Medicine：盛斌/黄天荫团队开发眼科AI大模型，显著提升眼科医生诊疗水平和患者预后
这项研究首次为 AI 医学领域提供了大模型赋能基层与专科诊疗的高级别循证证据，同时为未来更多可临床转化的基础模型研发与验证提供了全新范式，有效推动该类新技术从实验室研究阶段迈向临床实际应用场景。
连发3篇Cell后，克隆猴团队发表Nature论文，在干细胞来源的猴胚胎模型中模拟晚期原肠胚形成过程
该研究首次利用干细胞类胚胎模型，实现了体外模拟灵长类晚期原肠运动发育过程，并重现原肠运动阶段的关键发育事件，为深入理解灵长类早期胚胎发育机制，及发育异常引起的早发流产和出生缺陷提供了强大的创新研究范式
Commun Biol：人脑类器官展现学习记忆基础能力，神经科学研究添新模型
本研究发现人类神经类器官具备突触形成、受体表达、即时早期基因激活等学习记忆所需基础要素，可作为研究神经生理和神经疾病的工具，为治疗策略提供参考。
Sci Adv：南方医科大学李勇等开发新型的流体微凝胶，缓解小鼠与犬类结肠炎模型炎症
口服生物制剂治疗炎症性肠病（IBD）的疗效，因生物制剂在胃肠道内快速酶解且滞留不足而受到显著影响。
Nature Methods：西湖大学申怀宗/原发杰开发冷冻电镜AI基础模型，“一键式”洞见生命分子结构
该研究开发了用于冷冻电镜图像处理的 AI 基础模型——Cryo-IEF，并基于此构建了完全自动化的端到端“一键式”数据处理流程——CryoWizard。
Nat Cancer：新型人工智能模型有望实现对170多种癌症的检测
crossNN框架的开发为跨平台DNA甲基化数据的肿瘤分类提供了一种新的解决方案，该模型的简单性和可解释性使其在临床应用中具有巨大潜力。
Cell子刊：上科大刘雪松团队开发DeepMeta模型，为不可成药癌症预测代谢靶点
该研究开发了一种基于图深度学习的代谢脆弱性预测模型——DeepMeta，能够基于转录组和代谢网络信息准确预测癌症样本的依赖代谢基因，可为那些具有不可成药驱动突变的癌症提供代谢靶点。
Science子刊：在临床前动物模型中，两种新化合物可将隐孢子虫载量减少99.8%
溶解度受限或渗透性受限的化合物对隐孢子虫在小鼠体内脱落的减少程度最高。有两种化合物（DDD489 和 DDD508）被确定为最有效的化合物，可减少 99.8% 以上的隐孢子虫，且不会复发。
中国博后一作Nature论文：开发AI模型，高精度预测酶的特异性，已回国加入南京师范大学
该研究提出了一种结合跨注意力机制（Cross-Attention）与 SE(3)-等变图神经网络（SE(3)-equivariant GNN）的创新人工智能模型——EZSpecificity。