基于机器学习的单细胞年龄预测方法SCALE
SCALE方法不仅可以在单细胞水平预测生物学年龄、评估抗衰老方法的干预效果，而且能识别单细胞数据中的衰老细胞群体，为衰老机制和衰老细胞清除治疗的相关研究提供启发。
“类器官”点亮溃疡性结肠炎研究之路：hiPSC-COs模型的构建与探索
本研究从hiPSC系分化出hiPSC-COs，确定了诱导其炎症的条件，处理后的hiPSC-COs呈现多种特征，与UC患者相似且对药物有反应，为UC病理机制和药物研发提供了准确模型。
Cell：通过非人灵长类疾病模型解析DMD发病早期骨骼肌病理变化的关键机制
研究结果为DMD发病机制，特别是疾病早期的分子和细胞变化提供了新的见解。揭示了免疫、纤维化以及肌肉干细胞在DMD早期的动态变化，为早期干预和靶向治疗提供了科学依据。
调节性T细胞或能增强小鼠模型机体中的组织愈合过程
本文研究提供了利用Tregs作为基于细胞的再生医学疗法强大潜力的证据，相关研究数据有望帮助开发出促进机体组织愈合的新型创新性疗法策略。
Immunity | 王毅全/吕惠彬等开发记忆B细胞语言模型用于抗体特异性预测
研究团队开发了记忆B细胞语言模型（mBLM），使其学习功能性抗体的内在“语法”，并进一步区分血凝素（HA）头部和茎部抗体以及针对其他抗原的抗体。
Nat Neurosci：揭示Nf1基因突变破坏少突胶质细胞可塑性和运动学习
NF1是一种由Nf1基因突变引起的神经遗传综合征。患有 NF1 的儿童和成人容易出现学习困难和胶质瘤（神经胶质瘤）。
Nat Neurosci：小鼠大脑中特定的“时间细胞”群对于学习复杂行为至关重要
James Heys博士提出：“我们认为，内嗅皮层可能兼具双重职能，既作为衡量距离的里程计，也作为记录时间流逝的时钟。”
Nature子刊：浙大熊旭深团队开发基于Transformer的语言模型，预测翻译调控并解析疾病变异
该深度学习模型Translatomer为领域提供了研究基因翻译调控的新工具，还为解释复杂疾病中的遗传变异提供了除了mRNA水平之外的重要机制基础。
Science封面：华人学者开发AI模型，学会生命的语言，生成新型CRISPR系统乃至整个基因组
该研究开发了从分子到基因组尺度都能进行预测和生成任务的基因组基础模型——Evo模型。这是第一个在全基因组规模上以单核苷酸分辨率预测和生成DNA序列的模型。
上海交大洪亮团队开发扩散概率模型——CPDiffusion，设计生成高活性的人工内切核酸酶
CPDiffusion作为一种强大的全新蛋白质序列设计工具，为生物学家和蛋白质工程设计者提供了全新的可能性，用于设计功能更强大的蛋白质、研究蛋白质功能的逐渐演化过程、丰富现有蛋白质的数据库等。