最新研究：急性应激后，雄性大鼠前额叶皮质中5αR2表达显著上调，社交互动减少，雌性未见此现象
压力，就像一场不可避免的“考试”，而我们的大脑中有一套复杂的应对机制。5αR2和AP就是我们大脑中的“应考工具”，它们帮助我们在面对压力时保持冷静、恢复平衡。
研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型
该模型通过构建精准的癌症基因调控图谱，有望为个性化医疗和精准药物研发开辟新途径。同时，该模型在整合多组学数据和复杂网络分析方面的优势，使其具备跨疾病和跨领域应用的潜力。
Nature子刊：新开发的无创血糖监测仪采用预训练模型，可将校准周期从数周缩短至数天
这项研究就像给拉曼光谱技术颁发了一张“潜力股证书”，证明它在无创血糖监测领域确实有光明的未来。
德国科学家发现，两种血检模型可从胰腺病变人群中精准排除没患胰腺癌的人，性能优于CA19-9
该研究验证了，在PDAC高危人群中，两种基于血浆代谢物特征的生物标志物诊断模型在排除PDAC的诊断性能方面显著优于CA19-9。
Nature子刊：陈斯迪团队开发多种Cas12a 敲入小鼠模型，用于多重基因组编辑、疾病建模和免疫细胞工程
在这项最新研究中，陈斯迪教授团队开发了一系列背景为 C57BL/6 的 Cre 依赖的条件性表达小鼠或组成性表达 Cas12a 小鼠模型，包括 LbCas12a 和高保真增强版 AsCas12a。
Oncogene通过膀胱癌小鼠模型研究发现：PTEN缺失联合p53 LOH，开启肿瘤免疫逃逸“绿色通道”
本研究构建了含p53错义突变的膀胱癌小鼠模型，发现PTEN缺失促使p53野生型等位基因丢失，驱动肿瘤发生和免疫逃逸，该模型能模拟人基底-鳞状亚型膀胱癌，为膀胱癌研究提供新途径。
Angiogenesis研究用可视化血管类器官模型，揪出“捣乱分子”，给新药研发“开绿灯”！
研究成功构建双报告细胞系及可视化、可量化的体外血管生成模型，验证了VEGFR抑制剂等药物效果，发现新血管生成调节剂，为体外药物筛选提供了有潜力的平台。
《神经元》：迄今最大规模研究新发现1164个与阿尔茨海默病相关的脑脊液蛋白，并构建出精准区分AD患者与健康人的预测模型！
研究运用机器学习开发了一种高准确性的AD生物标志物预测模型，可以精准区分AD患者与健康个体，并预测AD生物标志物阴性个体（即没有Aβ也没有tau蛋白聚集）未来进展为AD的风险。
Nature Methods ：“等深度”模型重塑空间生物学格局！深度学习与空间转录组学的完美结合
GASTON通过结合无监督的深度神经网络与可解释性算法，创新性地提出了“等深度”（Isodepth）的概念。
量子计算赋能AI模型，英矽智能设计出“不可成药”靶点KRAS的新型抑制剂
科学家将量子计算模型与经典计算模型和生成式人工智能相结合，通过对庞大数据集的训练、生成和筛选，探索更广泛的化学可能性，发现了靶向“不可成药”的癌症驱动蛋白 KRAS 的新颖分子。