基于机器学习的单细胞年龄预测方法SCALE
SCALE方法不仅可以在单细胞水平预测生物学年龄、评估抗衰老方法的干预效果，而且能识别单细胞数据中的衰老细胞群体，为衰老机制和衰老细胞清除治疗的相关研究提供启发。
2023-11-22
Nature Methods：从序列到结构——RhoFold+深度学习模型实现RNA 3D预测的高效革命
通过结合深度学习和语言模型的力量，RhoFold+实现了对RNA 3D结构的高效预测，克服了传统方法的瓶颈，为RNA功能和应用的深入研究开辟了新天地。
2024-12-01
Nature：苏浩团队利用AI模拟训练，提升机器人外骨骼的表现
在这项最新研究中，苏浩团队开发了一个能从人类-装置交互中学习的框架，该框架不需要漫长的人体实验和人力资源。他们开发了能在模拟中生成人体运动、肌肉协调和外骨骼控制的三个互联神经网络。
2024-06-19
Nature Genetics | BANKSY：革命性算法，重塑空间组学数据分析
随着生物技术的快速发展，空间组学数据的产出呈现爆炸式增长，传统的数据分析方法已难以满足研究的需求。BANKSY算法的开发旨在解决这一问题。
2024-03-05
Nat Neurosci：揭示Nf1基因突变破坏少突胶质细胞可塑性和运动学习
NF1是一种由Nf1基因突变引起的神经遗传综合征。患有 NF1 的儿童和成人容易出现学习困难和胶质瘤（神经胶质瘤）。
2024-07-07
Nat Neurosci：小鼠大脑中特定的“时间细胞”群对于学习复杂行为至关重要
James Heys博士提出：“我们认为，内嗅皮层可能兼具双重职能，既作为衡量距离的里程计，也作为记录时间流逝的时钟。”
2024-07-06
科研人员开发估算祖先细胞群体大小的算法TarCA用于揭示早期细胞命运决定
该研究开发的TarCA算法可对任意细胞群体估计祖先细胞数目，而无需事先获得祖细胞的先验信息，也能推算少数细胞中的驱动基因，以此来预测早期细胞命运的分化倾向。
2024-03-18
Nature Medicine | 革新心血管疾病预测：QR4算法提升心血管病风险评估准确性
心血管疾病是全球范围内最主要的死亡原因。这些疾病主要包括冠状动脉疾病（coronary artery disease）、心肌梗死（myocardial infarction）和脑卒中（stroke）。
2024-04-24
Genome Biol：杨力组开发基于深度学习的计算分析框架实现RNA测序数据直接鉴别RNA编辑与DNA突变位点
DEMINING框架通过嵌入的深度学习模型DeepDDR，实现了从RNA测序数据中高效、精确地鉴定RNA编辑和DNA突变。
2024-10-16