仿藻胆体构建人工光合组装体研究中获进展
藻胆体（phycobilisome）是蓝细菌和红藻光合系统的关键结构，通过蛋白骨架定位色素团分子（bilins）高效捕获光能并传递到光系统I/II及反应中心，进而实现光能到化学能转化。
Nature头条报道：复旦团队利用蛋白组学和人工智能算法，通过血液检测提前15年预测痴呆症
这项发表于 Nature Aging 的研究可用于开发针对痴呆症的新型血液检测方法，通过人工智能算法在症状出现前十多年前甄别痴呆症高风险患者。
细菌游动的“拦截者”，人工智能辅助新型抗感染导管设计
加州理工学院的一个跨学科项目设计了一种新型导管，不需要抗生素或其他化学抗菌方法，就能够阻止细菌向上游移动。通过新型人工智能技术优化后的新设计，在实验中证实将向上游游动的细菌数量减少了100倍。
人工智能工具iStar助力癌症精准病理学发展
一种新的人工智能工具能够以前所未有的清晰度解释医学图像，帮助临床医生节约时间和精力，将注意力更多集中在疾病诊断和图像解释等关键方面。
《细胞》：神经元突触大点名！科学家鉴定出1800多种突触蛋白质，并定义18种不同的突触类型
研究者们描述了纹状体多巴胺能神经突触和皮质GABA能神经突触三种亚型的蛋白质组学特征，并强调了这些突触蛋白质之间的功能差异。
Nature：新研究利用人工智能破解基因调控密码
有机体由成千上万种不同的蛋白组成，每种蛋白都由特定的基因编码。一种细胞类型要获得其独特的身份、形态和功能，就必须通过“增强子”来激活基因。长期以来，科学家们一直试图破解增强子的
Cell：新研究揭示大脑突触的复杂性
在一项新的研究中，来自德国马克斯-普朗克大脑研究所的研究人员重塑了人们对大脑基本组成部---存在于突触中的蛋白---的认识。他们深入探讨了神经元之间的重要连接---突触---的复杂世界。相关研究结果于
应晓敏/伯晓晨团队开发基于生成式人工智能的新算法MIDAS，实现单细胞多组学数据的马赛克整合
研究提出了一种用于单细胞多组学数据马赛克整合及知识迁移的计算工具——MIDAS，首次实现了通用的单细胞多组学马赛克数据的模态对齐、数据补全、批次校正等整合功能。
Science：新研究破解突触形成机制
无论是在大脑还是在肌肉中，只要有神经元的地方就有突触。神经元之间的这些接触点构成了兴奋传递---也就是神经元之间通信---的基础。在任何通信过程中，都有一个发送方和一个接收方：称为轴突的神经元突起产生