单细胞和空间转录组中环形RNA深度学习算法取得进展
CIRI-deep可以实现多种转录组测序数据中差异剪接环形RNA的可靠预测，并在单细胞及空间水平实现细胞类型特异环形RNA的准确解析，具有广泛的应用场景。
研究表明：高蛋白饮食能刺激肠道分泌CCHa1肽，增强睡眠深度，但女性要注意牛奶种类和饮用量
通过以上两篇研究，我们可以发现尽管牛奶可以促进睡眠，但是对于女性而言，摄入发酵乳制品的健康程度是优于非发酵乳制品的。
J Hazard Mater：人脑类器官等多种模型证实香茅醇可穿透血脑屏障并激活毒性代谢通路致神经损伤
香茅醇在斑马鱼、小鼠、脑芯片系统和人脑类器官等模型中可穿透血脑屏障，通过激活犬尿氨酸代谢途径、引发氧化应激和神经炎症等多途径诱导神经毒性，导致斑马鱼行为异常，凸显其在消费品中潜在风险及监管必要性。
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。
Cell Metab | 婴幼儿代谢生长和遗传疾病的预测模型
该研究介绍了婴儿-WBMs，这是一种考虑性别特异性和器官差异的婴儿代谢模型资源，可预测婴儿出生后0至6个月的生长情况，并能准确预测IMDs中血液生物标志物的变化，为新生儿和婴儿代谢研究提供了重要资源。
凯西集团发布《2023年可持续发展报告》深度融合可持续发展与公司战略，创造共享价值
根据联合国《2030年可持续发展议程》制定的目标,凯西集团正在努力实施健康公平战略,以期惠及更多患者,并通过弥合医疗可及性方面的差距,提升医疗服务水平。
Front Cell Dev Biol：小肠类器官模型的分化状态或会影响对机体药物诱导毒性的预测，为改进临床前药物安全性评估提供了新视角
这项研究中，研究人员已经证明，用于进行肠道毒性测试的类器官的分化状态会对最终得出的结论产生有意义的影响，因此在选择模型和解释预测毒性的安全阈值时应该予以考虑。
华人学者联合英伟达推出最大生物学AI模型，完全开源，可生成所有生命的基因组，甚至从头设计生命
Arc 研究所的 Patrick Hsu 和 Brian Hie 团队联合斯坦福大学、加州大学伯克利分校、加州大学旧金山分校以及英伟达的科学家，发布了有史以来最大的生物学人工智能模型——Evo-2。
周昌阳/杨辉/熊志奇/黄行许团队开发新型表观遗传编辑工具，有效缓解天使综合征小鼠模型症状
在该研究中，研究团队通过在天使综合征（AS）小鼠模型中引入这一表观遗传编辑系统，成功实现了UBE3A基因的重新激活。
《神经元》：迄今最大规模研究新发现1164个与阿尔茨海默病相关的脑脊液蛋白，并构建出精准区分AD患者与健康人的预测模型！
研究运用机器学习开发了一种高准确性的AD生物标志物预测模型，可以精准区分AD患者与健康个体，并预测AD生物标志物阴性个体（即没有Aβ也没有tau蛋白聚集）未来进展为AD的风险。