Nature Methods：解密大脑“社交网络”——我们真的读懂了脑信号的“悄悄话”吗？
该研究揭示了主流功能连接方法主要捕捉的是冗余信息存储。未来的研究需要更积极地拥抱能够分解协同、冗余和独特信息流的先进框架，从而更深入地理解大脑是如何进行计算和涌现出智能的。
Nature Methods：告别“玄学调参”？从“看图说话”到“机制建模”——Monod为单细胞分析注入物理灵魂
研究人员开发了一个名为 Monod 的Python软件包。它不再试图“抹平”数据的噪声，而是反其道而行之，选择拥抱并“理解”噪声。
Nature Methods：一细胞，双视角！SDR-seq高通量解析遗传变异对基因表达的精细调控
SDR-seq技术的出现，为我们提供了一个前所未有的新“罗盘”。它不仅能将我们精确地导航到那片森林，还能让我们直接走进每一户人家，亲眼看到他们的炉灶 (基因型) 和锅里煮着的食物 (基因表达)。
Nature Methods：当深度学习遇见纯净数据，DeepMVP为精准医学画出蛋白质功能新图谱
研究人员将DeepMVP应用于癌症基因组图谱（TCGA）中超过79万个癌症体细胞突变，预测发现其中高达31%的突变会显著改变PTM。
Nature Methods：解锁类器官“数字孪生”！高速、精准的3D分析新范式
从静态的3D快照到动态的4D生命电影，数字化类器官技术正带领我们一步步揭开复杂多细胞系统的神秘面纱，加速科学发现的进程。
Nature Methods ：“垃圾”数据里掘金！流式细胞术迎来革命，解锁百万细胞互作的秘密语言
研究团队开发出一种名为“互作组学”的创新框架。它巧妙地利用了成熟的流式细胞术（flow cytometry），以惊人的速度、超高的通量和极低的成本，实现了对细胞间物理互动的精准捕获和定量分析。
Nature Methods：基因“看见”形态，图像“听懂”基因：OmiCLIP如何打破生命科学的“巴别塔”？
研究团队开发了了 OmiCLIP，一个革命性的视觉组学（Visual-Omics）基础模型（Foundation Model），它首次实现了组织病理图像与空间转录组数据的深度对话。
Nature Methods：化繁为简！nELISA如何以可扩展、低成本的方案开启精准蛋白质组学研究新纪元
nELISA的问世，不仅仅是又一项高性能分析工具的诞生。它通过一系列巧妙的设计，成功地在多重性、特异性、通量、灵敏度和成本效益这几个长期以来相互制约的维度之间，找到了一个前所未有的最佳平衡点。
Nature Methods：超越形态学边界——GHIST深度学习框架实现从细胞结构到基因功能的精准预测
GHIST的出现，为我们描绘了一幅计算病理学的未来图景。在这个未来里，每一张被存放在医院档案室里、积满灰尘的H&E病理切片，都有可能被重新唤醒，转化为蕴含着丰富基因信息的数字宝藏。
Nature Methods：解码肿瘤的“千人千面”——Clonalscope，一把洞悉癌细胞演化迷局的钥匙
在与癌症的漫长博弈中，我们第一次拥有了如此清晰的视野，去洞察对手的“千人千面”。而这，仅仅是一个开始。