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这项研究介绍了一种名为 MetaAI 的新型生成式框架，旨在利用人工智能驱动超构表面（Metasurfaces）的自动化设计。该模型的核心创新在于采用了一种物理感知的电流扩散机制，它不再直接预测物理结构，而是先模拟空间与频率维度下的感应电流分布。通过这种双域扩散转换，MetaAI 能够更精准地捕捉电磁响应与拓扑结构之间的物理联系。该技术成功实现了超出训练集范围（OOD）的高性能设计，并发现了一系列具有更宽带宽的非直观架构。实验结果证明，该框架在单层、多层及动态可调超构表面的逆向设计中均具有显著的优越性。此外，模型还通过引入视觉 Transformer 架构和前向代理模型，大幅提升了复杂电磁器件的开发效率。

References:

• Li E, Wang Y, Jin L, et al. Current-diffusion model for metasurface structure discoveries with spatial-frequency dynamics[J]. Nature Machine Intelligence, 2025: 1-11.

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这项研究探讨了细胞间通讯在维持人体组织发育与功能中的核心作用。作者详细分析了细胞如何通过直接接触或分泌信号因子来调节彼此的行为，从而维持内部环境的稳定。文中提出了一种基于机器学习算法的模型，用以解析包括空间位置、微环境及配体-受体强度在内的复杂交互因素。通过对基因表达和信号级联反应的研究，该成果揭示了不同细胞类型之间精密的调控网络。该研究由耶鲁大学的多学科团队协作完成，并发表于《自然-机器智能》期刊。这些发现为理解器官稳态和相关疾病的生物学机制提供了重要的理论支撑。

References:

• Xiao X, Zhang L, Zhao H, et al. Inferring spatial single-cell-level interactions through interpreting cell state and niche correlations learned by self-supervised graph transformer[J]. Nature Machine Intelligence, 2025: 1-17.

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这项研究介绍了一种名为 scDiffEq 的创新生成式深度学习框架，旨在通过神经随机微分方程模拟单细胞生物学的动态演变。该模型超越了传统方法，能够同时捕捉细胞状态转换中的确定性漂移与随机扩散，从而更精准地还原细胞发育轨迹。通过对造血作用等过程的模拟，研究证明 scDiffEq 在细胞命运预测、时间点插值以及虚拟基因扰动分析方面均优于现有技术。此外，该工具展现出卓越的计算可扩展性，可处理超过百万级数量的细胞数据，并能广泛应用于从单时间点快照到多时间点谱系追踪的多种实验场景。这项技术为探索基因调控逻辑提供了一个高分辨率的动态视角，有助于深入理解发育生物学与疾病机制。

References:

• Vinyard, M.E., Rasmussen, A.W., Li, R. et al. Learning cell dynamics with neural differential equations. Nat Mach Intell 7, 1969–1984 (2025). doi.org

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这项研究探讨了利用大鼠和小鼠的功能磁共振成像（fMRI）来揭示人类精神与神经疾病中脑网络连接异常的生物学机制。尽管人类影像学能发现大脑连接的改变，但难以深入到细胞或基因层面进行因果分析，而动物模型通过先进的化学遗传学和光遗传学手段填补了这一空白。文章强调了啮齿类动物与人类在大脑网络组织上的高度相似性，证明了跨物种研究的转化价值。通过操纵特定的神经调节系统，研究者可以更精确地解析大脑动态变化的物理根源。最终，这种多模态的研究平台有望将宏观的影像标志物转化为具体的微电路功能障碍参数，为理解和诊断复杂的脑部疾病提供科学支撑。

References:

• Modeling Brain Dysconnectivity in Rodents
  Gozzi, Alessandro et al.Biological Psychiatry, Volume 93, Issue 5, 419 - 429

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本文介绍了 CellOT，这是一个利用神经最优传输（Neural Optimal Transport）理论来预测单细胞对外部干预（如药物或基因扰动）反应的新型机器学习框架。由于单细胞测量通常具有破坏性，研究者无法直接观察同一细胞在受扰前后的变化，而 CellOT 通过学习非成对数据之间的数学映射，成功解决了这一难题。该模型利用输入凸神经网络（ICNN）来捕捉细胞群体的异质性，能够比现有技术更准确地推断细胞状态的转化轨迹。研究证明，CellOT 在预测癌症药物反应、跨物种免疫反应以及细胞发育轨迹方面具有卓越的泛化能力。总之，这一工具为理解复杂生物系统中的个体细胞行为及精准医疗提供了强大的计算支持。

References:

• Bunne, C., Stark, S.G., Gut, G. et al. Learning single-cell perturbation responses using neural optimal transport. Nat Methods 20, 1759–1768 (2023). doi.org

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这项研究介绍了一个名为 TransBrain 的计算框架，旨在通过整合转录组学和影像学数据来桥接人类与小鼠的大脑研究。该框架利用深度学习模型捕捉跨物种保守的基因表达模式，从而能够将小鼠的神经环路操作和病理特征精确映射到人类大脑空间。通过这一工具，研究者成功将小鼠的光遗传学刺激结果转化为对人类认知功能的预测，并识别出自闭症谱系障碍在不同物种间一致的遗传与解剖关联。TransBrain 为转化神经科学提供了一套客观的分析手段，能够显著提升动物模型在人类精神疾病研究中的评估效能。这种系统性的跨物种比较不仅深化了对大脑基本演化规律的理解，也为开发新型治疗方案奠定了生物学基础。

References:

• Huang S, Zhang T, Dong C, et al. TransBrain: A computational framework for translating brain-wide phenotypes between humans and mice[J]. Nature Methods, 2025: 1-12.

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这项研究介绍了一种名为 cellSTAAR 的创新统计框架，旨在通过整合单细胞测序数据来增强对基因组非编码区罕见变异的关联分析能力。该方法通过构建特定细胞类型的功能注释和调节元件集合，克服了传统方法在处理非编码区弱关联信号时的局限性。cellSTAAR 采用了一种综合链接策略，能够灵活处理顺式作用调节元件与目标基因之间存在的高度不确定性。研究人员将此工具应用于 TOPMed 和 英国生物样本库 (UKB) 的大规模全基因组数据，成功提升了对脂质性状相关生物学关联的检测效力。实验结果证明，结合染色质开放性动态变化的研究路径，能显著改善对复杂疾病遗传基础的解析和生物学解释。这一进展为利用不断增长的单细胞资源来发掘整个人类基因组中的功能性变异提供了强有力的手段。

References:

• Van Buren E, Zhang Y, Li X, et al. cellSTAAR: incorporating single-cell-sequencing-based functional data to boost power in rare variant association testing of noncoding regions[J]. Nature Methods, 2025: 1-12.

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Pertpy 是一个基于 Python 的模块化开源框架，专门用于分析大规模单细胞扰动实验数据。该工具整合了多种统计和机器学习方法，能够高效处理基因编辑、药物筛选及疾病状态等多种数据类型。通过与 scverse 生态系统协同，它不仅实现了多模态数据的无缝对接，还通过集成公共数据库显著增强了生物学背景的注释能力。研究人员可以利用其内置的扰动空间映射、差异表达分析和细胞组成监测等功能，深入挖掘复杂的生物机制。此外，该框架采用 JAX 加速技术，极大地提升了处理海量遗传筛选数据的计算性能与扩展性。总之，Pertpy 为从数据预处理到结果可视化的全流程扰动分析提供了一个统一且灵活的解决方案。

References:

• Heumos L, Ji Y, May L, et al. Pertpy: an end-to-end framework for perturbation analysis[J]. Nature Methods, 2025: 1-10.

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这项研究介绍了一种名为 SpatialZ 的创新计算框架，旨在通过稀疏的二维组织切片重建出连续且高密度的三维空间转录组图谱。传统技术受限于切片间巨大的物理间隙，而该算法通过生成虚拟中间切片，成功填补了三维空间中的数据缺失，实现了器官级别的全面分析。该工具不仅能够从任意角度进行计算机模拟切片，还能进行三维连续组织渲染，从而更直观地展示基因表达梯度和细胞交互。实验结果表明，SpatialZ 在小鼠脑部图谱和人类乳腺癌组织的研究中展现了极高的生物学准确性与鲁棒性。作为一种不受模态限制的通用平台，它为跨物种、多组学的空间生物学研究提供了强大的技术补充。

References:

• Lin S, Wang Z, Cui Y, et al. Bridging the dimensional gap from planar spatial transcriptomics to 3D cell atlases[J]. Nature Methods, 2025: 1-13.

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这项研究介绍了一种名为 IRIS 的计算方法，旨在更精确、高效地识别空间转录组学 (SRT) 数据中的组织结构区域。与传统方法不同，IRIS 创新性地利用单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 数据作为参考，直接建模组织内各区域特有的细胞类型组成特征。该方法不仅能整合多个组织切片的信息，还能跨越不同物种和技术平台，处理具有数百万个空间位置的大型数据集。通过对大脑结构、肿瘤微环境及病理变化的研究，证明了 IRIS 在识别生物学领域方面的准确率提升了高达 10 倍以上。同时，其运行速度较现有方法提升了数十倍乃至数百倍，为理解复杂组织的空间功能组织提供了强大的工具。

References:

• Ma, Y., Zhou, X. Accurate and efficient integrative reference-informed spatial domain detection for spatial transcriptomics. Nat Methods 21, 1231–1244 (2024). doi.org

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