西湖大学马丽佳团队开发全新深度学习模型，精准预测SpCas9/gRNA活性及特异性
在多个GUIDE-seq测试数据集上相对于应用较广的CFD模型，AIdit_OFF无论特异性还是召回率表现的都更好，且将预测gRNA脱靶位点的精准率平均提高了2.6倍。
基于AI的AAV衣壳库生成新方法，预测成功率近90%
近日，MIT-哈佛大学博德研究所（Broad Institute of MIT and Harvard）官网发布新闻稿，介绍了其载体工程化实验室如何通过结合机器学习方法解决基因治疗的关键问题&mdas
《JAMA·肿瘤学》：复旦附属肿瘤医院/仁济医院团队证实，血液多基因甲基化检测可预测肠癌患者早期复发风险
这项研究证明，通过检测6个ctDNA甲基化位点来评估ctDNA状态，这个易于实施的技术可重复且可靠，有助于进行风险分层、分子残留病变评估和复发检测。这项血液ctDNA多基因甲基化检测技术，能够帮助CR
Cell重磅：通过计算模型预测先导编辑效率及脱靶率，拓展其应用前景
这项发表在 Cell 的研究大规模分析了先导编辑效率数据，由此广泛表征了先导编辑的决定因素，并开发了一系列的计算模型来预测在多种细胞类型中不同先导编辑系统的效率，以及脱靶率。
npj Precis Onc：科学家成功预测癌症患者对化疗制剂顺铂的反应
来自凯斯西储大学等机构的科学家们通过研究在预测哪种疗法对个别癌症患者有效性方面迈出了重要一步，通过分析来自细胞系和人类组织中的基因特征，研究人员阐明了预测患者对化疗制剂顺铂反应的能力。
Science：新研究表明基因组分析可以帮助预测哪些哺乳动物面临最大的灭绝风险
在一项新的研究中，由美国圣地亚哥动物园野生动物联盟（San Diego Zoo Wildlife Alliance）和加州大学圣克鲁兹分校领导的一个研究团队发现，动物的基因组信息可以帮助预测哪些哺乳动
异体细胞治疗 – 利用单细胞多功能蛋白组技术监测细胞质量和预测疗效
自2017年FDA首次批准以来，被称为CAR-T疗法的嵌合抗原受体（CAR）T细胞已经改变了被诊断为血液恶性肿瘤患者的治疗格局。细胞治疗产品分为自体细胞和异体细胞两类。
研究揭示低限定性语境下的语义预测加工
中国科学院心理研究所行为科学重点实验室李兴珊研究组青年特聘研究员屈青青牵头开展了一项研究，考察了在低限定性语境下，当语境仅提供抽象语义概念线索时，大脑是否基于有限的信息进行语义特征预测。
通过AI模型预测mRNA降解，提高mRNA疫苗稳定性
研究团队使用深度学习（Deep Learning）技术创建了一个有效且可解释的模型架构——RNAdegformer，该技术可以比以前的最佳方法（如Degscore模型、RNA折叠算法和其他机器学习模型
Science：一种称为CLEAN的人工智能工具可更好地预测酶的功能
在一项新的研究中，来自美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员发现一种新的人工智能工具可以根据酶的氨基酸序列预测其功能，即使是在酶未被研究或理解不深的情况下。