Nature：DNA的“俄罗斯套娃”——PADIT-seq揭示了一个颠覆教科书的转录因子结合新模型
研究人员开发了一种创新的高通量技术，不仅以前所未有的灵敏度绘制出了转录因子的完整结合图谱，更重要的是，他们基于这些新发现提出了一个颠覆性的“重叠结合位点”模型。
Nat Mach Intell：新型人工智能模型或能预测基因突变对特定人类疾病的影响效应
来自 Cedars-Sinai 医疗中心等机构的科学家们通过研究开发了一种名为 DYNA 的新型人工智能模型，其有望成为精准医疗领域的“超级英雄”为个性化医疗和靶向治疗开辟全新道路。
Nature Genetics：终结无模型之困——肠道类器官技术为研究人类特异性病原体开辟新纪元
这项发表于《自然·遗传学》的研究，远不止于揭示了志贺氏菌的几个新“秘密”。它的真正价值，在于为我们研究那些最狡猾、最难对付的人类特异性病原体，提供了一套全新的、功能强大的“侦察手册”。
David Baker团队开发新型AI蛋白设计模型——LigandMPNN，实现原子上下文条件蛋白序列设计
研究团队开发了一种新型深度学习方法——LigandMPNN，该方法明确地对生物分子系统中的所有非蛋白质成分进行了建模。
研究人员首次构建功能性人类羊膜囊体外模型，开启胚胎外发育研究新纪元
研究人员成功开发出一种全新的、基于人类干细胞的体外三维模型——原肠胚形成后类羊膜囊（Post-gastrulation Amnioids, PGAs）。
Cell子刊：黄晓颖/王劲卓/张康/王成弟团队开发新型AI模型，用于肺癌的诊断和生存预测
该研究开发了一款多模态集成 AI 模型——LUCID，通过多模态临床信息整合，实现了肺癌分子表型分析及预后预测。
开发出火遍全球的新冠疫情地图的中国留学生，发表最新论文：利用AI大模型预测疫情
该研究让大语言模型（LLM）化身疫情预报员，成功突破传统模型瓶颈，不仅能看懂政策文本、基因报告，还能提前 3 周预警疫情反扑，这项研究或将重塑公共卫生决策模式。
国内跨学科团队研制“眼脑轴”基座模型，实现无症状脑梗及卒中精准筛查与预警
该研究创建了基于视网膜图像的全球首个眼-脑垂域基座大模型—DeepRETStroke系统，实现对无症状性脑梗死的自动识别及未来卒中风险的精准分层预测。
血管化神经免疫类器官模型助力阿尔茨海默病研究与药物开发
本研究构建了血管化神经免疫类器官模型，sAD患者大脑提取物可诱导其出现多种AD病理特征。经Lecanemab治疗有效果且能模拟药物副作用，该模型为AD研究及药物研发提供新平台。
Cell子刊：盛斌/戴荣平团队开发新型AI模型DeepSLE，从视网膜图像检测系统性红斑狼疮
该研究开发了一款通过视网膜图像中检测系统性红斑狼疮（SLE）及其相关并发症的深度学习系统——DeepSLE。