Cancer Cell：西湖大学郭天南团队等绘制泛癌种蛋白质组图谱，覆盖22种癌症类型
该研究利用数据非依赖性采集质谱（DIA-MS）构建了一个大规模泛癌种蛋白质组图谱，覆盖了 22 种癌症类型的 999 例原发肿瘤样本，定量了 9670 种蛋白质。
2025-06-02
Nat Cell Biol：赵方庆团队开发基于编程控制的转录组实时测序新技术
该研究首次提出了转录组智能测序的概念，依托人工智能纳米孔自适应测序算法，能够实时判断测序分子来源，并可编程选择目标测序分子进行全长测序。
2024-11-03
Cell：我国科学家开发出基于人工智能机器人的基因组编辑系统，有望加快杂交育种的长期瓶颈
这项研究标志着农业新纪元的开启：通过对植物和机器的协同设计，科学家正在为更快、更便宜、更可持续的作物育种铺平道路——这对日益增长的全球粮食系统韧性需求至关重要。
2025-08-26
Science：绘制首张核苷酸分辨率的蛋白质组图谱——解码潜伏在标准条件下的未来适应性
研究系统地展示了，通过绘制高分辨率的基因组-蛋白质组图谱，我们不仅能够识别出导致性状变异的因果基因，还能深入理解其背后的分子机制，甚至预测那些在特定条件下才会显现的“隐性”遗传效应。
2025-10-15
【9月16日直播预告】从样本到洞察：蛋白质组学智能实验室的自动化流程与AI高效赋能
为助力蛋白质组学科研效率与数据质量双重提升，我们即将开启一场聚焦蛋白质组学技术前沿的直播讲座!分享蛋白质组技术的创新性应用,并发布重磅新品——全自动化、高通量的蛋白质样本前处理
2025-09-15
汪阳明团队创新双组学技术MAPIT-seq：在单细胞水平同时绘制RNA结合蛋白作用图谱与基因表达图谱的新利器
MAPIT-seq在检测互作图谱的同时可以同步获取转录组信息，实现功能结合与表达背景的双重解析。
2025-08-17
Krakencoder破译连接组通用语言，开启神经科学大统一时代
研究人员开发了一款名为“Krakencoder”的强大人工智能工具，它如同一块破解大脑语言的“罗塞塔石碑”，不仅能精准地在不同“方言”之间进行翻译，更能将多源信息融合，为我们提供一幅大脑连接全景图。
2025-06-14
Nature：深度视觉蛋白质组学揭示肝脏疾病中的蛋白质毒性新机制
本文研究通过深度视觉蛋白质组学技术为AATD的病理机制提供了全新的视角，相关研究结果不仅揭示了蛋白质毒性的分子基础，还为未来开发新型治疗策略提供了潜在的靶点。
2025-04-20