科研人员开发基于深度学习模型的空间转录组精细分辨率细胞注释算法
STASCAN提供了用于整合空间基因表达信息和组织学图像进行精细分辨率细胞注释的工具，在解码细胞空间精细分布和解析特异组织结构方面具有优势。
Science封面：华人学者开发AI模型，学会生命的语言，生成新型CRISPR系统乃至整个基因组
该研究开发了从分子到基因组尺度都能进行预测和生成任务的基因组基础模型——Evo模型。这是第一个在全基因组规模上以单核苷酸分辨率预测和生成DNA序列的模型。
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。
Cell：弗朗西斯-克里克研究所成功构建了第一个成熟人类羊膜囊的三维模型！
由于具有再生、消炎和抗菌的特性，羊膜囊膜可以由选择性剖腹产的患者捐献出来，用于重建眼角膜、修复子宫内膜或治疗烧伤和溃疡等医疗方案。
年度最佳Cell论文：于乐谦/郭靖涛/魏育蕾/王晓琰等数字3D重构首个完整人类原肠胚模型
该研究构建了完整胚胎中不同细胞类型与基因表达的三维空间分布点云图，进而数字3D重构了首个完整人类原肠胚模型。
科学家开发外周血cfDNA诊断模型，可有效识别全部胶质瘤亚型，AUC最高可达0.90
在预测脑癌时，该模型能有效识别所有级别的胶质瘤患者（包括低级别胶质瘤、III级胶质瘤，以及胶质母细胞瘤），最高曲线下面积（AUC）可达0.90。
bioRxiv：科学家开发出遗传定义的类器官模型，有望揭示驱动鳞状细胞肿瘤进化的机制并识别潜在的疗法脆弱性
本文研究揭示了UASCC早期进化背后的关键驱动因素和分子程序，并建立了遗传定义的类器官模型来作为发现机制和治疗手段的有价值强大工具。
Nature子刊：上海科技大学钱学骏团队开发多模态AI模型，实现多层级乳腺癌风险预测
研究团队构建的BMU-Net模型，为临床医生提供了多层级的乳腺癌风险评估工具，旨在改善患者生存质量，具有重要的临床和社会意义。
Science子刊：在临床前动物模型中，两种新化合物可将隐孢子虫载量减少99.8%
溶解度受限或渗透性受限的化合物对隐孢子虫在小鼠体内脱落的减少程度最高。有两种化合物（DDD489 和 DDD508）被确定为最有效的化合物，可减少 99.8% 以上的隐孢子虫，且不会复发。
Nature：人类自免疫类器官模型揭示乳糜泻的病理过程
这项研究成功建立了一个保留上皮和免疫细胞多样性的ALI体外CeD类器官病理模型，重现了CeD的Gluten依赖性病理过程，揭示了IL-7在CeD中的关键作用，并为体外研究自身免疫疾病提供了新的方法。