Nat Genet：科学家开发出能识别驱动侵袭性癌症生长的肿瘤细胞的首个计算机算法
本文研究中，研究人员通过将SPRINTER算法应用于此前产生的61,914个乳腺癌细胞和卵巢癌细胞的数据集，揭示了不同基因组变异的单细胞率的增加，以及高增殖克隆群中与增殖相关的基因扩增的富集现象。
2024-12-26
Nature Methods：肿瘤进化的空间图谱：CalicoST算法揭示癌症克隆的基因组与空间演化
CalicoST算法的核心优势在于其能够从SRT数据中精确推断等位基因特异性拷贝数变异（allele-specific CNAs）。
2024-11-23
Science：突破性进展，深度学习+物理模拟，精准操控蛋白质“形态切换”，未来药物设计新路径
这项研究不仅成功地从头设计出能够精确切换两种预设构象的动态蛋白质，更实现了通过配体结合和远端变构突变对其构象平衡的精细调控。
2025-05-27
西湖大学郭天南：颠覆传统实验，推动AI虚拟细胞的三大数据支柱与闭环学习
该文章提出，人工智能虚拟细胞（AIVC）的演进和发展依赖于三个关键的数据支柱——先验知识、静态架构和动态状态。
2025-03-30
Nature：学习并不仅仅是重复，科学家揭秘大脑如何“重新布线”从而掌握新技能？
来自加州大学圣地亚哥分校等机构的科学家们通过研究揭示了大脑在学习过程中如何通过精确的神经回路重塑来掌握新技能。
2025-05-21
Nature Methods：肿瘤进化的空间图谱，CalicoST算法揭示癌症克隆的基因组与空间演化
CalicoST算法的诞生填补了这一空白。它不仅能够从空间转录组数据中推断出肿瘤的等位基因特异性拷贝数变异，还能够重建肿瘤克隆在空间中的进化轨迹，绘制出肿瘤演化的“进化地图”。
2024-11-10
Cell：学习中的“蝴蝶效应”——早期微小偏好如何通过多巴胺滚雪球，决定你的最终技能风格
研究人员通过巧妙的实验和复杂的计算模型，发现我们大脑中神奇的多巴胺，不仅是快乐的源泉，更是一位“私人定制”的学习教练，它以一种超乎想象的精准方式，塑造了我们从新手到专家的每一段独一无二的学习历程。
2025-06-22
毫米级精准击破颅内“炸弹”，仁济神外团队联合机器人“尖兵”完成高难度脑脓肿手术
上海交通大学医学院附属仁济医院神经外科多个亚专业联动，颅脑创伤与神经重症组冯军峰团队和功能神经组周洪语团队，联合国产手术机器人尖兵Sino“拆弹”，引流管以毫米级误差精准抵达“靶心”。
2025-03-02
