中山大学科研人员报道代谢组学AI分析新方法
DeepMSProfiler利用来自多家医院的859份肺腺癌患者、良性肺结节患者和健康人群的人血清样本进行训练和测试，在独立测试集中成功甄别了不同组别的代谢组学特征，AUC值达0.99。
Nature：中外科学家联手揭示结直肠癌的预后基因组和转录组特征
在这篇首次发表的研究论文中，研究者发现了将近100个发生突变的癌症驱动基因。其中，9 个是结直肠癌中的新型基因，24 个是任何癌症的新型基因。
Nat Med揭示儿童肥胖的‘脂’命密码：脂质组学助力心脏代谢风险管理
本研究通过质谱分析对儿童和青少年的脂质谱进行分析，揭示了肥胖与多种脂质（如神经酰胺、磷脂酰乙醇胺等）的关联，并发现这些脂质与心脏代谢风险（如胰岛素抵抗、肝脂肪变性等）显著相关。
AD：大连医科大学团队首次发现，小脑放射组学网络综合模型有望成为早期诊断和预测阿尔茨海默病临床前期疾病进展的重要工具
该模型不仅可以有效区分认知正常和轻度认知障碍的个体（曲线下面积AUC=0.94），还能有效预测认知正常向MCI转化的风险（AUC=0.818）。
Dev Cell：余逸群/余洪猛/刘环海/任雯雯绘制嗅上皮衰老的单细胞转录组图谱
该研究建立了哺乳动物嗅上皮衰老的单细胞转录组图谱（图1），解析嗅上皮细胞类型特异性的衰老相关差异表达基因，发现衰老导致嗅上皮中存在激活型HBC，揭示Egr1和Cebpb是转录调控网络中的核心因子。
空间组学技术破译阿尔茨海默病的重要风险因子！Mol Psych：首次实现在单细胞水平上对TREM2 R47H遗传变异影响的深度解析
此项研究首次以如此精细的尺度全面审视大脑，使得研究者能更深入理解TREM2 R47H突变对特定细胞类型中基因表达的影响。
Cell 50周年专刊：华大发表长篇综述，解析时空组学在生物学和医学领域的新机遇
成年人体内大约包含37万亿个细胞，这些细胞通过特定方式排列，形成了各种功能的器官和组织。但要全面理解这些器官或组织的功能，还需要对我们的细胞进行多维解析。
Cell Metabolism | 营养素影响胰岛素分泌的蛋白质组学密码
这项研究在人胰岛中确定了碳水化合物、蛋白质和脂质三种营养素的胰岛素分泌反应，搭建了在线数据平台：www.humanlislands.com作为胰岛深层表型网络资源。
Cell：刘绮丽课题组揭示编码果蝇蛋白质饮食量设定点的神经生物学机制
这项研究揭示了编码果蝇蛋白质饮食量设定点的神经生物学机制，可能为饮食相关的体重调控和肥胖症的研究与治疗提供了一个新的策略。
Nature Methods | 解码基因调控新机制：系统性发现人类转录组中的RNA结构开关
该研究展示了RNA结构开关在基因表达调控中的重要性，并强调了开发新的RNA开关鉴定方法的必要性。未来，SwitchSeeker有望被应用于更广泛的转录组研究中，揭示更多关于RNA结构和功能的奥秘。