单细胞和空间转录组中环形RNA深度学习算法取得进展
CIRI-deep可以实现多种转录组测序数据中差异剪接环形RNA的可靠预测，并在单细胞及空间水平实现细胞类型特异环形RNA的准确解析，具有广泛的应用场景。
科研人员研发深度学习系统：可精准预测糖尿病视网膜病变进展
研究团队通过将该系统应用于中国和印度的真实临床流程，证实该系统可在大幅降低筛查频率和公共卫生成本的情况下仍保持极低的漏诊率，从而为将来的糖尿病并发症防控实践提供了个性化筛查和管理决策的依据。
Cell Rep：揭示机体学习和记忆形成过程背后的神经可塑性的新型分子机制
来自特伦托大学等机构的科学家们通过研究描述了大脑可塑性发生的一种新型机制，即神经连接如何发生改变从而对外部刺激产生反应。
李博文等利用机器学习+组合化学，加速发现用于mRNA递送的可电离脂质
该研究通过将机器学习和组合化学相结合，建立了一种加速发现和评估可电离脂质的方法，促进了用于精准递送mRNA的脂质纳米颗粒（LNP）的开发。
Natl Sci Rev | 李毓龙实验室开发新型探针解析章鱼胺在果蝇厌恶性学习中的时空动态变化及其扮演的重要角色
该研究不仅开发了新型OA荧光探针，还解析了OA影响DA信号从而调控厌恶性学习的分子机理，提供了关于OA和DA之间相互作用的全新见解，为理解复杂的神经递质交互作用提供了新的框架。
Nature子刊：南京师范大学黄和/孙小曼团队开发机器学习指导的合成生物学工程菌株优化策略
该研究为构建高性能细胞工厂提供了一种新策略，该策略无需复杂的基因组编辑工具，可适用于多种微生物中。
Science：科学家开发出能帮助理解人类基因组中转录起始的特殊机器学习模型
研究人员开发了一种名为Puffin的机器学习程序，当分析了数以万计已知的人类启动子数据后，这种新型程序就能确定其由三种类型的序列模式所组成，即基序、启动子和三核苷酸（trinucleotides）。
聚焦第七届阿斯利康中国生态圈大会，深度剖析类器官技术临床应用价值及产业发展趋
在第七届阿斯利康中国生态圈大会上，首次邀请国内类器官技术优秀公司代表嘉士腾亮相乳腺癌综合诊疗规范中心展馆并参与开馆仪式剪彩。
Cell子刊：韩敬东团队开发机器学习程序，在单细胞水平识别衰老细胞
该研究开发了一种机器学习程序——SenCID（Senescent Cell Identification），它可以准确地识别bulk转录组和单细胞转录组数据中的衰老细胞。
Science：在哺乳动物的脊髓中发现能够独立于大脑进行运动学习的神经回路
这些结果不仅挑战了运动学习和记忆仅局限于大脑回路的普遍观点，而且研究人员还发现可以操纵脊髓运动回忆，这对于研发旨在改善脊髓损伤后恢复功能的疗法具有极其重大的现实意义。