一、学术背景与研究动因 近年来，基因型-表型（Genotype-Phenotype, G-P）关联分析已成为揭示复杂性状遗传基础的核心手段，尤其在人类面部、四肢、骨骼等多维结构性状的研究中获得了快速发展。传统上，G-P分析依赖简单、预设的人体解剖测量指标，或者采用诸如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）等无监督降维技术，抽取如“主成分（principal components）”“特征面（eigen-shapes）”等数据驱动特征。这些方法虽然流行，但并不一定能够选取真正携带丰富遗传信息、具有遗传生物学相关性的表型轴线。换言之，很多PCA得出的特征主轴，虽然能够涵盖大部分形态变异，却并未必在基因层面具备最大化的解释力，容易遗漏关键的遗传信号。 此外...

癌症基因的准确识别是癌症基础研究和精准医疗领域的核心难题。近日，Jilin University与Zhejiang Sci-Tech University的研究团队在《Briefings in Bioinformatics》期刊上发表了题为《Cancer gene identification through integrating causal prompting large language model with omics data–driven causal inference》的原创性研究论文。本文完整梳理了该论文的研究背景、学术创新、方法流程、研究结论及其深远意义。 一、学术研究背景 1. 多组学癌症基因识别的需求 癌症作为全球范围内死亡率最高的疾病之一，其发生和进展本质上是一个...

一、研究背景与学科前沿 癌症预后分析一直是医学领域的核心研究方向。近年来，随着高通量测序技术（high-throughput sequencing technologies）的广泛应用，科学家们得以深入探索癌症患者的分子生物标志物（biomarker）和临床特征，从而帮助临床医生更准确地评估患者的生存风险，制定个体化治疗策略。传统的 Cox 比例风险模型（Cox proportional hazards model）作为经典的生存分析工具，因其优秀的统计基础和适应性而被广泛应用于癌症预后研究。 然而，随着深度学习（Deep Learning, DL）以及多组学（omics）数据的引入，科学家们逐步认识到传统 Cox 模型在特征提取和复杂关系建模方面的不足。许多基于深度学习的方法往往侧重于特征...

一、背景介绍：医学领域中的机器学习与可信度挑战 近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）技术的飞速发展，医疗健康领域发生了巨大变革。尤其是在体外仿真医学（in silico medicine）中，机器学习预测器已成为估算人体生理和病理中某些难以直接测量指标的重要工具，如疾病风险评估、治疗反应预测等。然而，随着机器学习越来越多地直接影响临床决策，对其预测结果的可信度（credibility）提出了前所未有的高标准。换言之，如何确保机器学习模型在医学实际应用中既准确又可靠，成为学界和产业界急需解决的核心科学问题。 与传统基于生物物理原理（biophysical models，亦称“第一性原理模型”）的预测...

学术背景 近年来，全球范围内爆发了多次由冠状病毒引起的疫情，如SARS（严重急性呼吸综合征）、MERS（中东呼吸综合征）和COVID-19（新型冠状病毒肺炎）。这些疫情不仅对人类健康构成了严重威胁，还暴露了应对突发冠状病毒感染的紧急策略的不足。冠状病毒感染通常伴随着肺部炎症反应，因此，在抑制病毒感染的同时，缓解炎症反应成为治疗的关键挑战。传统的抗体疗法虽然有效，但其开发周期长，且难以应对病毒的快速变异。此外，抗体依赖的增强效应（ADE）也可能导致治疗效果不佳。因此，开发一种能够快速应对新兴冠状病毒感染、同时兼具抗病毒和抗炎功能的治疗策略显得尤为重要。 基于这一背景，研究者们提出了一种新型的“抗原空间匹配多聚适配体纳米结构”（Antigen Spatial-Matching Polyaptam...

学术背景 磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）是现代医学诊断中的重要工具，其效果在很大程度上依赖于造影剂（Contrast Agents, CAs）的使用。传统的MRI造影剂主要基于钆（Gd）的配合物，尽管这些造影剂在临床中广泛应用，但其长期安全性存在争议，特别是在肾功能不全的患者中，可能引发肾源性系统性纤维化（Nephrogenic Systemic Fibrosis, NSF）。因此，开发基于过渡金属的新型MRI造影剂成为了研究热点。过渡金属（如铁、锰）不仅在地球上储量丰富，且具有多种氧化态，能够响应生物环境中的氧化还原变化，从而设计出“智能”造影剂。 此外，肿瘤微环境中的氧化还原失衡是癌症进展和耐药性产生的重要驱动因素。因此，开发能够实时监测组织...