Brain-X：展望ChatGPT对学习和记忆的潜在影响
目前，人工智能（AI）的应用已经渗透到各行各业，我们正目睹一场技术变革，这场变革的核心是AI的各种算法模型，其中包括了Generative Pre-trained Transformers（GPT）和
Nature Chemical Biology：O-GlcNAc 强化了α-突触核蛋白淀粉样株，其播种性和病理学特性明显减弱
本研究团队报告了对α-突触核蛋白单体进行O-GlcNAc修饰会导致形成具有独特核心结构的淀粉样纤维，表明O-GlcNAc修饰可能会改变α-突触核蛋白纤维的相互作用组，从而导致体内播种活性的降低。
Cell Rep：揭示机体学习和记忆形成过程背后的神经可塑性的新型分子机制
来自特伦托大学等机构的科学家们通过研究描述了大脑可塑性发生的一种新型机制，即神经连接如何发生改变从而对外部刺激产生反应。
Science：在哺乳动物的脊髓中发现能够独立于大脑进行运动学习的神经回路
这些结果不仅挑战了运动学习和记忆仅局限于大脑回路的普遍观点，而且研究人员还发现可以操纵脊髓运动回忆，这对于研发旨在改善脊髓损伤后恢复功能的疗法具有极其重大的现实意义。
科研人员提出电化学传感新策略，用于唾液性激素居家监测
生物分子的实时检测对于体外诊断、疾病早期检测、以及日常健康监测和管理至关重要。类固醇性激素如孕酮（P4），雌二醇（E2）和睾酮等，虽然在体内浓度极低（
研究人员发展出蛋白质C端化学修饰新方法
蛋白质的化学修饰可改善蛋白的理化性质，赋予蛋白新的生理学功能，如延长半衰期、标记靶标受体、调节蛋白-蛋白相互作用等，在生物技术及药学研究中具有重要意义。相较于蛋白质氨基酸侧链及N端修饰技术的发展，蛋白
Science：科学家识别出所有哺乳动物脑细胞共有的学习和记忆基因的新型调节功能
来自约翰霍普金斯大学医学院等机构的科学家们通过研究识别出了一种能控制哺乳动物（包括小鼠和人类）记忆和学习能力的特殊DNA序列（SYNGAP1基因）的新功能。
Nat Methods：科学家开发出一种能识别引发人类多种疾病未知因素的强大统计机器学习手段
来自匹兹堡大学等机构的科学家们通过研究开发了一种新方法，其能通过利用统计机器学习对大量复杂的生物学数据进行分类，从而发现隐藏在疾病背后的未知因素。
Nat Commun：科学家开发出深度学习模型来理解人类基因组的奥秘
来自美国西北大学等机构的科学家们通过研究开发出了一种深度学习算法，其或能够识别基因组上发生的聚腺苷酸化的位置，这一研究进展或有望加速对DNA转录过程发生错误时出现的疾病和障碍进一步深入研究。
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）。