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 Methods：scNanoSeq-CUT&Tag技术：可精准检测单细胞基因组复杂区域的染色质修饰
该研究开发了一种基于单分子测序平台的 scNanoSeq-CUT&Tag 新方法，可以精准检测单个细胞内染色质修饰特征，包括组蛋白修饰和转录因子的结合分布模式。
Nature：儿童T细胞急性淋巴细胞白血病的多组学分析
这项研究通过分析 T 细胞急性淋巴细胞白血病的多组学数据，确定了15种亚型，并揭示了非编码区域基因组改变和增强子失调机制在疾病发展中的关键作用。
Cancer Cell：张泽民院士团队通过跨组织单细胞多组学揭示具有独特免疫调节作用的肌成纤维细胞亚型
该研究全面探讨了在不同组织和疾病背景下成纤维细胞的表型和分布特征，并揭示了不同肌成纤维细胞在免疫调控中的独特作用。
Cancer Cell：复旦大学曹志伟/陈海泉团队绘制小细胞肺癌空间单细胞图谱，揭示其空间分子异质性及免疫互作生态位
该研究通过空间多组学揭示了非小细胞肺癌的肿瘤异质性和免疫微环境动态，提出了 MT2 生态位作为患者预后和免疫治疗响应的新标志，为小细胞肺癌的精准分型和治疗策略提供了重要依据。
Dev Cell：余逸群/余洪猛/刘环海/任雯雯绘制嗅上皮衰老的单细胞转录组图谱
该研究建立了哺乳动物嗅上皮衰老的单细胞转录组图谱（图1），解析嗅上皮细胞类型特异性的衰老相关差异表达基因，发现衰老导致嗅上皮中存在激活型HBC，揭示Egr1和Cebpb是转录调控网络中的核心因子。
单细胞数据的双刃剑！Cell：新研究指出人类scRNA-seq 数据集存在隐私泄露风险，应加强保护
利用不同实验室生成的数据，甚至用不同方法处理的数据，然后用它来将完全不同的匿名数据集中的个体关联起来，这种能力相当惊人，而且凸显了单细胞数据的真正隐私问题。
Nature子刊：龙尔平等合作建立人类肺组织单细胞多组学图谱定位肺癌遗传易感靶点
人类肺组织单细胞多组学图谱具有广阔的应用前景，与蛋白组和微生物组图谱联合，揭示不同组学层次间的互作机制，并拓展至慢性阻塞性肺疾病（慢阻肺病）等重大呼吸疾病，解析不同病程和表型间的分子机制。
Nature：科学家首次绘制出人类产前皮肤的单细胞蓝图，揭秘人类产前皮肤的奇妙世界
来自纽卡斯尔大学等机构的科学家们通过研究首次创建了人类产前皮肤的单细胞图谱，旨在理解人类皮肤是如何形成的以及在疾病发生中所出现的问题。
Nature Methods | 革新癌症治疗：EpiChem技术揭示药物与染色质结合的单细胞层面机制
EpiChem为在单细胞水平上解析小分子药物与基因组相互作用及其表观基因组状态提供了一种独特的方法。这一技术的潜在应用范围广泛，从药物开发到理解细胞异质性，都具有重要意义。