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。
Cell Genomics：通过对骨转移瘤进行RNA测序发现骨转移瘤可分为三种不同的免疫生态系统原型
这项研究的结果表明，有必要针对不同的免疫生态系统原型研究不同的治疗策略。例如，富集衰竭性T细胞的原型中的骨转移可能对激活这些T细胞的干预措施反应更好，而不是传统的抗破骨细胞治疗。
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。
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。
Nature Genetics：告别“批量”模糊——首个大规模单细胞研究，解码胶质母细胞瘤纵向演变的“个体差异”与“普遍规律”
这项研究的发现具有重要的临床意义。它提示我们，GBM复发是一个高度个体化的过程。理解每个患者肿瘤独特的演变轨迹以及驱动这一轨迹的关键因素，是实现精准治疗的关键。
【5月14日直播预告】单细胞多组学技术解锁肿瘤微环境研究前沿研讨会
从基因组学、转录组学到蛋白质组学、代谢组学等，从以组织为单位的测序到以单细胞为单位的单细胞测序；从无空间信息的组学技术到空间组学技术，再到空间单细胞组学技术。肿瘤精准诊疗已经从单一层次的基因变异研究快
Cancer Cell：徐淼/李贵登/曹素梅团队通过T细胞测序，实现鼻咽癌早期诊断
该研究首次通过大规模 T 细胞受体免疫组库测序，锁定鼻咽癌特异性 T 细胞克隆，构建了可提前 6-12 个月预警鼻咽癌发生的 T-score 模型，并揭示 EB 病毒与肿瘤抗原双重识别的免疫监视机制。
MC：环状RNA削弱化疗！南昌大学团队揭示环状RNA介导非小细胞肺癌对吉西他滨耐药的机制
本研究揭示了hsa_circ_0125356在NSCLC吉西他滨耐药性中的关键作用，将为NSCLC的治疗提供新的思路和策略。
Cell：单细胞“炼金术”！SC-PSILAC首次同步揭示蛋白质丰度和更新之谜
这项关于单细胞蛋白质更新的突破性研究，不仅为我们理解细胞的生命活动提供了全新的视角，也为未来的疾病诊断和治疗带来了无限的可能。