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
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。
2024-11-10
Cell：开发出一种基于机器学习的成像方法，可用于评估头颈癌患者的预后和治疗反应
这项研究最重要的成果是开发出了一种新的成像方法，它将细胞行为生物标志物分析与单个细胞形状和整个肿瘤组织结构的形态学分析相结合。
2024-11-06
Nature子刊：清华大学俞立团队揭示迁移体的新功能——中性粒细胞来源迁移体在凝血中发挥关键作用
该研究揭示了中性粒细胞来源的迁移体是凝血系统中一个以前未被认识到的重要组成部分，这可能为各种凝血障碍的原因提供线索，并开辟治疗的可能性。
2024-07-15
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
Nat Cell Biol：利用铁死亡攻击迁移性的癌细胞，有望对抗侵袭性癌症
在这项新的研究中，这些作者发现了这些迁移性转移细胞的一个致命弱点：这些具有间质特性的癌细胞在变形过程中会改变代谢，并在细胞膜中储存高浓度的多不饱和脂肪酸。
2024-07-17
Cell Res：清华大学俞立团队揭示基于迁移体的新型细胞分泌模式
在这项最新研究中，研究团队发现分泌蛋白（包括信号蛋白）通过组成性分泌途径和调节性分泌途径被分泌载体运输到迁移体中。
2024-07-01
空间组学数据解析肿瘤微环境的异质图学习方法
该研究提出了名为stKeep的新模型。该模型构建了三种不同节点即细胞/spot、基因和肿瘤区域以及八种连接关系的异构图模型，用于刻画肿瘤微环境。
2024-07-02
早在生命最初阶段，细胞就已经自发活动，铺设学习之路！Science揭秘：在出生之前，哺乳动物大脑中的脑细胞如何形成精确神经回路
在本项研究中，研究人员观察到，当单个视网膜神经节细胞的活动与邻近细胞的自发波动高度一致时，该细胞的轴突——负责细胞间连接的部分，会生发出新的分支；反之，若活动同步性低，则轴突分支将被修剪。
2024-08-21