Cancer Cell：复旦大学曹志伟/陈海泉团队绘制小细胞肺癌空间单细胞图谱，揭示其空间分子异质性及免疫互作生态位
该研究通过空间多组学揭示了非小细胞肺癌的肿瘤异质性和免疫微环境动态，提出了 MT2 生态位作为患者预后和免疫治疗响应的新标志，为小细胞肺癌的精准分型和治疗策略提供了重要依据。
Cancer Cell：虞先濬/吴健民/周虎/金钢/高大明合作团队绘制首个无功能性胰腺神经内分泌瘤的多组学全景图谱
该研究整合了基因组、转录组、蛋白质组和磷酸化修饰组四种组学数据，绘制了全球首个 NF-PanNET 蛋白基因组学全景分子图谱，据此突破性地提出分子分型框架、预后模型和靶向-免疫治疗新策略。
科学家建立首个人类皮下和内脏脂肪组织细胞图谱
瑞士苏黎世联邦理工学院和德国莱比锡大学医学中心的研究团队建立了首个人类皮下和内脏脂肪组织细胞图谱，展示了代谢健康型肥胖者（MHO）和代谢不健康型肥胖者（MUO）的差异。
Science：利用单细胞染色质可及性图谱揭示原发性人类癌症中的恶性调控程序
多种人类原发性癌症类型的 TCGA 单细胞图谱和用于解释癌症中顺式调控元件的可解释深度学习模型，为了解导致原发性人类癌症恶性表型的分子程序提供了新的资源。
Nature Genetics：任善成/谌科/古迪团队绘制首个成年人前列腺空间转录组学图谱，揭示前列腺新的生理功能和癌变机制
该研究构建了首个高分辨率成年人前列腺空间图谱，系统解析了前列腺的空间异质性与细胞组成。
从“点”到“面”的突破，药物研发数字化领域合作为何如此紧迫？
全新的数字技术是否为精准药物开发提供价值，或许还需要很多年的实践，但是，不应该怀疑的是，更多的合作将极大加快这一进程，并缩短患者使用上创新药物的时间。我们始终不能忘记的是——患者在等待。
Sci Rep：噪音的存在显著增加了儿童在单词识别和数字记忆任务中的错误率和反应时间
教室中的多向噪音源和空间回声显著增加了儿童在单词识别和数字记忆任务中的错误率和反应时间，儿童的听觉处理效率显著下降，学校应考虑优化教室声学环境，减少多方向噪音干扰，以帮助儿童提升学习效率。
研究人员绘制脊髓损伤的分子时空图谱并发现新治疗靶点
该工作不仅为理解受损脊髓的时空重组提供了丰富的分子信息和有用的数据分析工具，而且鉴定出具有SCI治疗潜力的新靶点IGFBP2蛋白，为未来推进相关转化研究和进一步的机制探索奠定了基础。
Nature子刊：龙尔平等合作建立人类肺组织单细胞多组学图谱定位肺癌遗传易感靶点
人类肺组织单细胞多组学图谱具有广阔的应用前景，与蛋白组和微生物组图谱联合，揭示不同组学层次间的互作机制，并拓展至慢性阻塞性肺疾病（慢阻肺病）等重大呼吸疾病，解析不同病程和表型间的分子机制。