李博文等利用机器学习+组合化学，加速发现用于mRNA递送的可电离脂质
该研究通过将机器学习和组合化学相结合，建立了一种加速发现和评估可电离脂质的方法，促进了用于精准递送mRNA的脂质纳米颗粒（LNP）的开发。
CRM：哈佛/斯坦福团队借助全新算法，找到调节CD8+T细胞抗癌战斗力的新通路！
GMDF算法的优势在于既可以进行跨数据库、跨瘤种的Meta分析寻找共享性特征，也可以分析特定“场景”，例如单一瘤种或根据患者性别、年龄等特征来做定制分析。
Science：科学家开发出能帮助理解人类基因组中转录起始的特殊机器学习模型
研究人员开发了一种名为Puffin的机器学习程序，当分析了数以万计已知的人类启动子数据后，这种新型程序就能确定其由三种类型的序列模式所组成，即基序、启动子和三核苷酸（trinucleotides）。
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。
Nat Biotechnol：科学家通过利用新型算法分析肿瘤的遗传组成 有望准确测定癌症的进化机制
文章中，研究人员详细了一种新型在线资源，其或能帮助科学家们选择最佳的算法进行肿瘤进化的分析，同时还能增强对肿瘤的诊断准确性和疗法计划。
Nat Biotechnol | 揭开肿瘤亚克隆演化之谜：31种算法在模拟肿瘤中的表现评估
为了更好地理解肿瘤的演化过程，研究人员开发了许多基于高通量测序技术的亚克隆重建算法。这些算法利用肿瘤DNA测序数据中的突变特征来推断肿瘤亚克隆的组成和演化历史。
Nat Neurosci：揭示Nf1基因突变破坏少突胶质细胞可塑性和运动学习
NF1是一种由Nf1基因突变引起的神经遗传综合征。患有 NF1 的儿童和成人容易出现学习困难和胶质瘤（神经胶质瘤）。
Nat Neurosci：小鼠大脑中特定的“时间细胞”群对于学习复杂行为至关重要
James Heys博士提出：“我们认为，内嗅皮层可能兼具双重职能，既作为衡量距离的里程计，也作为记录时间流逝的时钟。”
Nature：苏浩团队利用AI模拟训练，提升机器人外骨骼的表现
在这项最新研究中，苏浩团队开发了一个能从人类-装置交互中学习的框架，该框架不需要漫长的人体实验和人力资源。他们开发了能在模拟中生成人体运动、肌肉协调和外骨骼控制的三个互联神经网络。
Cell子刊：韩敬东团队开发机器学习程序，在单细胞水平识别衰老细胞
该研究开发了一种机器学习程序——SenCID（Senescent Cell Identification），它可以准确地识别bulk转录组和单细胞转录组数据中的衰老细胞。