Brief Bioinform：利用基因组测序和AI分析或能揭示隐藏在乳腺癌发病背后的特殊遗传标志物
文章中，研究人员利用一种创新性的分析方法专门用来分析有乳腺癌发病史的家庭个体机体的遗传突变，这种方法结合了先进的机器学习技术和对蛋白质结构的详细分析，旨在调查罕见的遗传突变。
Nature Methods ：“等深度”模型重塑空间生物学格局！深度学习与空间转录组学的完美结合
GASTON通过结合无监督的深度神经网络与可解释性算法，创新性地提出了“等深度”（Isodepth）的概念。
Nat Mach Intell：新型人工智能模型或能预测基因突变对特定人类疾病的影响效应
来自 Cedars-Sinai 医疗中心等机构的科学家们通过研究开发了一种名为 DYNA 的新型人工智能模型，其有望成为精准医疗领域的“超级英雄”为个性化医疗和靶向治疗开辟全新道路。
Cell Rep：GelMA-Cad水凝胶让大脑模型更接近真实
GelMA-Cad培养的类器官更贴近人类胎儿群体，神经元的自发兴奋性突触后电流更多，这证明基质连接的信号肽可影响分化，GelMA-Cad可作为Matrigel的替代物用于神经类器官培养。
Nature Methods：从序列到结构——RhoFold+深度学习模型实现RNA 3D预测的高效革命
通过结合深度学习和语言模型的力量，RhoFold+实现了对RNA 3D结构的高效预测，克服了传统方法的瓶颈，为RNA功能和应用的深入研究开辟了新天地。
2024年诺贝尔化学奖得主David Baker创立的AI制药公司，种子轮即获10亿美元融资
该研究团队从头设计了一类新型蛋白质——EndoTag，在此基础上构建了基于人工设计蛋白的溶酶体靶向降解嵌合体——pLYTAC，能够在活细胞中靶向降解大量疾病相关分子靶点。
“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。
Science重磅：只需“一滴血”，AI工具一次性诊断糖尿病/艾滋病/红斑狼疮/新冠等多种复杂疾病
这项发表于 Science 的研究开发了一款 AI 诊断工具——Mal-ID，该 AI 工具可以自动识别免疫受体测序数据以区分一系列疾病状态，包括 COVID-19、糖尿病、艾滋以及自身免疫疾病等。
Science重磅：只需“一滴血”，AI工具一次性诊断糖尿病/艾滋病/红斑狼疮/新冠等多种复杂疾病
这项发表于 Science 的研究开发了一款 AI 诊断工具——Mal-ID，该 AI 工具可以自动识别免疫受体测序数据以区分一系列疾病状态，包括 COVID-19、糖尿病、艾滋以及自身免疫疾病等。