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
Cell：竺淑佳/李扬团队首次在原子分辨率上看清调控学习和记忆的“分子开关”NMDA受体的精细结构
研究团队提取了大鼠大脑皮层和海马中的内源 NMDA 受体并解析出了 3 种主要亚型及比例，揭示了内源 NMDA 受体的原子分辨率三维结构。
2025-01-26
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
Nature Methods：从序列到结构——RhoFold+深度学习模型实现RNA 3D预测的高效革命
通过结合深度学习和语言模型的力量，RhoFold+实现了对RNA 3D结构的高效预测，克服了传统方法的瓶颈，为RNA功能和应用的深入研究开辟了新天地。
2024-12-01
元化智能手术机器人亮相进博会，引领医疗技术革命
2024-11-06
Nat Methods：瞿昆/黎斌/陈发来合作系统性评估单细胞多组学分析算法
结果显示，在蛋白质丰度预测方面，totalVI 和 scArches 表现最为优异；在染色质可及性预测中，LS_Lab 算法排名领先。
2024-10-02
PLoS Digital Health：科学家有望利用机器学习模型可靠地预测多发性硬化症患者的疾病进展
来自鲁汶大学等机构的科学家们通过研究表示，机器学习模型或能可靠地告知临床医生多发性硬化症患者的残疾进展情况。
2024-08-05
J Biomed Inform：科学家开发出能识别人类疾病亚型的新型机器学习模型
这项研究中，研究人员引入了一种新型机器学习方法来识别具有潜在亚型的疾病，利用开放型靶标平台中记录的近2.3万种疾病的广泛数据集。
2024-07-11