一、研究背景与学术意义 阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）作为全球范围内老年痴呆症发病率最高的类型，约占全部痴呆症患者的60%—80%。其主要发病群体为65岁以上人群，特征性病理改变包括淀粉样蛋白β（amyloid-β）斑块的沉积、神经纤维缠结以及广泛的神经元丧失。虽然近年来神经影像、脑脊液检测及基因组学为AD的研究带来诸多进展，但AD的早期诊断与疾病进程的客观监测仍受限于侵入性检测方式（如脑脊液穿刺或脑部PET成像）以及有限的生物标志物储备。血浆由于采集简便、患者依从性高，被视为未来AD无创诊断与动态监测的理想基体。但既往基于血浆的蛋白质组学研究样本量普遍较小，且检出蛋白数有限，掣肘了血浆生物标志物的系统性发现和验证。 此前的多项学者研究（如Walker等人、S...

利用生成式深度学习预测复杂性状的致因基因集：PNAS重磅新方法解读 一、学术背景与研究动机 复杂性状的困境 基因型与表型关系一直是生物学和遗传学领域最核心的问题之一。尤其在生物体级别的复杂性状（complex traits）研究中，这一问题尤为突出。所谓复杂性状，指的是表型受多基因（或多个基因位点，loci）协同作用调控，如常见的哮喘、炎症性肠病、糖尿病、癌症转移等。这些性状通常受遗传背景、表观遗传、环境因素等多重因素影响，使得从基因型预测表型变得异常困难。 现代遗传学研究主要依赖于全基因组关联研究（GWAS, genome-wide association studies）或转录组关联研究（TWAS, transcriptome-wide association studies）等关联分析...

植物基因组跨物种建模的里程碑：PlantCaduceus DNA语言模型的创建与突破性应用 一、学术背景与研究动因 在过去二十年里，伴随高通量测序技术的飞速发展，超过1000种植物基因组已经发表，预计未来这一数字还将持续激增。然而，对这些庞大基因组的功能元素进行注释、理解它们在转录和翻译层面的表达调控，以及分析不同遗传变异对于生物个体适应性和性状的影响，一直是植物基因组学乃至作物改良领域中亟需突破的“瓶颈”问题。 相较于动物和人类，植物基因组拥有更复杂的结构，表现为基因组大小巨大、重复序列比例极高、物种间多样性极强，甚至同属同种内部亦具有极大变异。因此，基于单一物种构建的深度学习（deep learning，DL）模型，往往只在特定物种内表现良好，难以跨物种泛化。这极大限制了新测序植物（尤其...

利用仿真推断加速单分子结构识别 ——《amortized template matching of molecular conformations from cryoelectron microscopy images using simulation-based inference》研究新闻报告 研究背景与意义 在分子生物学和结构生物学领域，理解生物大分子如何通过不同构象（conformation）的转变来执行其功能，是揭示生命过程机制的核心目标。众所周知，蛋白质、核酸等生物大分子具有高度的柔性，它们在细胞中不断地于各种构象之间重组，而这些不同的构象往往与分子的生物学功能直接相关。因此，实验上全面刻画分子体系的“构象分布（conformational ensemble）”和结构动力学，成为...

揭示连边预测算法的“富节点”偏见及其应对新策略 —— 解读“Bias-aware Training and Evaluation of Link Prediction Algorithms in Network Biology” 一、学术背景与研究缘起 在过去的十年里，生物网络（network biology）在揭示生物分子关联与功能方面扮演着愈加重要的角色。随着蛋白-蛋白互作（protein–protein interaction, PPI）、疾病基因关系等大规模图谱数据不断丰富，基于图机器学习的连边预测（link prediction, 连边意指网络中节点之间的关联）成为生物信息学和计算生物学中的核心工具。连边预测算法被广泛用于发现未知的生物分子关联，有助于药物靶点发现、疾病机制研究、实...

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...