Cell：新研究构建出大脑等组织中迄今为止最完整的蛋白周转图谱
了解磷酸化如何影响蛋白质的稳定性和周转，有助于开发治疗帕金森病和阿尔茨海默病的新新策略。例如，通过预防或逆转这种病理变化来实现这一点。
Nat Methods：绘制高通量细胞相互作用图谱，科学家成功解锁免疫细胞互动的奥秘
Interact-omics 框架为研究免疫细胞间的相互作用提供了一种全新的方法，其高通量和低成本特性使其能应用于大规模的实验，从而为免疫治疗的研究和应用提供了强大的支持。
Nat Cell Biol：人体造血干细胞的代谢图谱，科学家解锁血液疾病治疗的新钥匙
本文研究通过分析机体中造血干祖细胞的代谢、脂质和转录组特征，揭示了其在分化、衰老和AML发生过程中的代谢变化，并发现胆碱在维持造血干祖细胞功能中的潜在作用。
Cell：首个大规模图谱显示基因突变对蛋白在细胞中最终位置的影响
在这项研究中，作者使用了功能强大的显微镜，并通过计算分析填补了视觉分析中的空白，将突变蛋白与正常蛋白的细胞旅程进行了比较。
中国学者一作Nature论文：绘制转移性胰腺癌转录组可塑性空间图谱
不同患者的原发灶与其多器官转移灶之间缺乏统一的克隆进化模式，即使在同一器官内部，也可观察到多个独立克隆亚群的共存。此外，癌细胞的谱系表型与其克隆起源无严格对应性，而是显著地与其所处的肿瘤微环境相关联。
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。
MAPIT-seq，同时绘制单细胞RBP-RNA互作图谱与表达谱
研究人员开发了一项名为MAPIT-seq的新技术，它如同一位能潜入细胞内部的“分子侦探”，不仅能精确绘制出特定RBP在原位与哪些RNA分子发生了接触，还能同时拍下整个细胞的基因表达“全景图”。
Cancer Cell：西湖大学郭天南团队等绘制泛癌种蛋白质组图谱，覆盖22种癌症类型
该研究利用数据非依赖性采集质谱（DIA-MS）构建了一个大规模泛癌种蛋白质组图谱，覆盖了 22 种癌症类型的 999 例原发肿瘤样本，定量了 9670 种蛋白质。
Nature：基因编辑研究新突破 STITCHR技术有望让基因修复更精准
来自哈佛医学院等机构的科学家们通过研究开发了一种名为STITCHR的新技术，其或有望为基因编辑领域带来新的希望。
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。