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。
2025-02-01
Nature Neuroscience封面论文：贺永团队创建人类一生中大脑功能连接组发育图谱与参考标准
该研究系统解析了人类大脑功能网络发育的关键里程碑及其时空演化规律，绘制了脑功能网络在整个生命周期的参考图表，填补了脑功能领域缺乏参考常模的空白。
2025-04-15
Cell：单胚胎蛋白质组学突破——助力不孕不育诊断与个性化治疗
运用超灵敏蛋白质组学（ultrasensitive proteomics）技术，对人类卵母细胞及早期胚胎的蛋白质谱进行了系统解析，检测到了近8000种蛋白，并揭示了这些蛋白在不同发育阶段的变化模式。
2025-02-02
Nature：科学家成功结合人工智能技术和连接组的潜能来预测大脑细胞的活性
本文研究中，研究人员提出了一种新型策略，该策略能揭示了一种能从链接性测量中产生关于神经回路功能机制的详细假设。
2024-09-19
Nature：深度视觉蛋白质组学揭示肝脏疾病中的蛋白质毒性新机制
本文研究通过深度视觉蛋白质组学技术为AATD的病理机制提供了全新的视角，相关研究结果不仅揭示了蛋白质毒性的分子基础，还为未来开发新型治疗策略提供了潜在的靶点。
2025-04-20
Nature Methods：Chip-Tip技术——突破单细胞蛋白质组学研究瓶颈的革命性进展
这项研究不仅推动了单细胞蛋白质组学的技术发展，也为生物医学研究中细胞功能和疾病机制的深入理解奠定了基础。
2025-01-23
中山大学科研人员报道代谢组学AI分析新方法
DeepMSProfiler利用来自多家医院的859份肺腺癌患者、良性肺结节患者和健康人群的人血清样本进行训练和测试，在独立测试集中成功甄别了不同组别的代谢组学特征，AUC值达0.99。
2024-10-14