学术背景 趋化性（chemotaxis）是细胞或微生物沿化学梯度定向运动的关键行为，在免疫反应、伤口愈合和病原体感染等生理过程中发挥重要作用。然而，细胞如何在复杂梯度环境中选择最优运动模式（如伪足分裂或从头形成）仍不清楚。传统模型假设细胞通过全局梯度感知（global gradient sensing）实现导航，但这一机制在浅梯度（shallow gradients）或动态环境中可能效率不足。 本研究聚焦于变形虫样细胞（如*Dictyostelium discoideum*）的伪足（pseudopod）动态，提出了一种基于机械智能（mechanical intelligence）的简化模型：伪足通过竞争有限的肌动蛋白（actin）资源实现方向决策，无需依赖复杂的信号通路或记忆机制。 论文来源...

学术背景 触觉是人类最早发展的感觉之一，对身心健康至关重要。然而，在虚拟通信日益普及的今天，远程交流中缺乏触觉互动可能导致焦虑、孤独感等心理问题。以往研究表明，触觉能有效传递情感（如抚摸传递爱意，拍打传递愤怒），但其机制尚未通过跨模态（如听觉）实现远程传递。 本研究结合社交触觉（social touch）和运动声学化（movement sonification）领域的前沿成果，提出“音频触觉（audio-touch）”技术，旨在解决以下问题： 1. 触觉交互的物理特征（如力度、速度）能否通过声音准确传递？ 2. 触觉背后的社会情感意图（如愤怒、同情）能否通过声学化被识别？ 3. 交互表面的材质（皮肤vs.塑料）是否影响听觉感知？ 论文来源 作者：Alexandra de Lagarde（So...

一、学术背景及研究动机 随着生命科学与生物信息学的飞速发展，RNA分子结构及其功能研究成为热点领域。RNA不仅仅是基因信息的传递者，更在调控、催化等多种生理过程中扮演关键角色。RNA分子的三维结构直接影响其生物学功能，而RNA结构的精确解析对于基础科学、药物设计、疾病机制研究等均具有重要意义。然而，RNA的序列到结构转换远比蛋白质复杂，不仅因为RNA的骨架有七个主链扭转角（α, β, γ, δ, ε, ζ, χ），而且还涉及复杂的伪扭转角（η, θ），加之非经典碱基对、多重环、三元作用等多样结构因素，使得高精度RNA三维结构预测极具挑战性。 传统的实验测定RNA结构方法如核磁共振（NMR）、X射线晶体学（X-ray crystallography）、冷冻电镜（cryo-EM）手段，不但昂贵且...

研究背景与学科意义 在真核细胞内，染色质（Chromatin）的三维空间结构对于基因表达调控有着至关重要的作用。DNA通过复杂的折叠、环化及局部空间重构，使不同基因元件（如启动子promoter、增强子enhancer等）在空间上变得邻近，并实现精细的顺式（cis）调控。近年来，无论在发育生物学、疾病机理还是表观遗传学研究中，三维基因组（3D-genome）的动态结构都被反复证明与基因表达变化密切相关。 当前，捕捉基因组空间构象的实验方法主要包括3C、4C、5C、Hi-C、ChIA-PET、HiChIP等。然而，这些实验方法成本高昂、操作复杂，且常常受到生物材料来源、分辨率及信噪比等条件限制，难以为多样化的生物学问题或疾病研究大规模提供数据。与此同时，随着多组学数据的积累，尤其是DNA序列、...

近年来，单细胞测序（single-cell RNA sequencing，scRNA-seq）与空间转录组学（spatial transcriptomics, ST）等前沿技术极大推动了生命科学与临床医学的发展。其揭示了细胞异质性，提供了疾病、发育、免疫等重大领域的全新洞见。然而，大规模单细胞数据由于技术噪声强、批次效应（batch effects）复杂、生物信号多样且杂乱，使得“准确提取与增强与表型相关的特征”成为关键挑战之一。许多传统方法虽主攻降噪、整合，却可能同时削弱乃至丢失关键的表型决策信号，限制了研究者对疾病机制与细胞间互作的深入理解。 一、研究背景与意义 单细胞表型相关特征的识别对于阐明疾病进展、免疫应答、肿瘤耐药等问题至关重要。例如，在癌症免疫治疗、个体化诊疗中，能否准确识别那...

学术背景与研究问题 微生物作为地球上最广泛存在的生命形式之一，与海洋、土壤以及人类自身均有密切关系。人体内约含有350万亿个微生物细胞（microbial cells），与人类健康、疾病的发生和发展息息相关。近年来，随着测序技术与生物信息学的快速进步，大量研究聚焦于阐明人体微生态（microbiome）组成及其功能对健康产生的影响。例如，肠道菌群组成的变化能够影响机体免疫和疾病发生，肝脏代谢也被证实受肠道微生物调控，会通过降低能量消耗、促进脂肪沉积等促进代谢疾病发展。 尽管实验生物医学对微生物-疾病（microbe-disease）关联的揭示已做出巨大努力，但已被实验确定的疾病相关微生物数量仍十分有限，传统实验方法既耗时又高成本，因此亟需高效、精准的计算方法，用于筛查潜在的微生物-疾病关联。...

一、研究背景及意义 在肿瘤学和基因组研究领域，染色体拷贝数异常（Copy Number Alterations, CNAs）是导致癌症发生与进展的关键遗传变异类型。CNAs不仅决定了肿瘤的异质性，而且对早期肿瘤检测、肿瘤亚克隆（subclone）演化分析、耐药机制研究等具有重要意义。传统的检测拷贝数变异的方法主要依赖单细胞DNA测序（scDNA-seq），虽分辨率高，但受限于高昂成本及测序覆盖度低，难以在大规模、通量高的实际应用中广泛开展。 随着单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术的普及与数据积累，研究者发现，基于scRNA-seq数据在一定条件下也能够反推出潜在的基因组拷贝数变化，这大大拓展了利用已有转录组数据挖掘基因组结构变异...

背景介绍：揭示蛋白互作预测的瓶颈与机遇 蛋白质（Protein）作为生命活动的核心分子，几乎参与了所有生物学过程与细胞功能，包括基因表达、RNA转录、DNA合成以及免疫反应等。蛋白分子之间的相互作用（Protein-Protein Interactions, PPI）以及特定位点上的互动（Protein-Protein Interaction Sites, PPIS）决定了多样且精确的生理活动。例如，药物设计、蛋白功能注释、疾病分子机制探索、以及全局蛋白互作网络构建等，都以高质量的PPI和PPIS信息为基础。 然而，传统基于生物实验（如X射线晶体学、质谱等）对PPI位点进行检测的方法耗时高、成本昂贵，并且面临样品复杂性高和可扩展性不足的问题。随着蛋白数据库的快速扩充及疾病防治需求的日益迫切，...

空间转录组学——解析组织空间异质性的前沿技术 空间转录组学（Spatial Transcriptomics, ST）是一项近年来蓬勃发展的测序技术，其核心在于能够在组织切片层面，兼顾基因表达与空间位置信息，为揭示多细胞生物组织的空间结构、功能分区及疾病微环境提供了前所未有的数据基础。随着10x Visium、Slide-seq、Stereo-seq、seqFISH和MERFISH等平台技术的逐步成熟，科学家得以获得高分辨率、空间可追溯的大规模基因表达数据，极大推动了发育生物学、神经科学及肿瘤生物学等领域的进步。 空间结构域识别（Spatial Domain Identification）则是空间转录组数据分析中的核心环节。其目标是将表达模式相近、地理位置相邻的细胞点（Spot）分为具有生物学...

学术背景 蛋白质复合物三维结构的解析是现代结构生物学、分子机理研究、药物设计乃至于人工蛋白质设计等领域的核心课题。蛋白质的功能往往由其结构所决定，而众多生物过程涉及蛋白质间复杂的相互作用。虽然传统的实验手段（如X射线晶体学、冷冻电镜、NMR等）虽能解析蛋白质的三维结构，但耗时繁琐、成本高昂，难以满足高通量或大规模研究需求。近年来，数据驱动的蛋白质结构预测方法（如AlphaFold、RoseTTAFold等）取得了革命性突破，尤其是在单体蛋白模型的准确度方面甚至能够媲美实验结构。然而，蛋白质复合物结构预测的准确度仍未达到单体预测的高度，特别是在多聚体与抗体-抗原等复杂体系中，仍有巨大的提升空间。 在实际应用中，研究者往往需要从机器学习或深度学习模型产生的大量“候选结构”(decoys)中筛选出...