科研喵使用ai读文献，祝你效率百倍，访问labcat.com.cn下载。今天我们关注发表在《Nucleic acids research》(IF:16.6)上的重要研究"TYGS and LPSN in 2025: a Global Core Biodata Resource for genome-based classification and nomenclature of prokaryotes within DSMZ Digital Diversity"。这项研究更新了两个关键微生物学数据库：LPSN原核生物命名名录和TYGS菌株基因组服务器。研究团队显著扩展了数据库内容，新增超过59,000个分类单元和23,500个基因组序列，特别纳入了医学重要细菌的推荐名称列表。这些更新不仅增强了数据库的互操作性和用户友好性，还反映了国际原核生物系统学委员会的最新命名规则，为全球微生物学研究提供了更准确、更全面的分类学基础。

科研喵使用AI读文献，祝你效率百倍，访问labcat.com.cn下载。本期关注发表在《Plant and soil》(IF=3.9)上的重要研究《The root cortex of the Poaceae: a diverse, dynamic, and dispensable tissue》。这项研究揭示了禾本科植物根皮层的惊人可塑性 - 早期主要由薄壁细胞组成，但随着发育和环境变化，可通过细胞壁修饰或程序性细胞死亡转变为多种功能组织。这种动态变化使植物能更好地应对干旱、缺氧等环境挑战，影响水分、营养物质和气体的运输效率。研究团队指出，根皮层的可塑性可能是未来作物抗逆育种的理想靶点，对保障全球粮食安全具有重要意义。

科研喵使用AI读文献，祝你效率百倍，访问labcat.com.cn下载。今天我们关注发表在《Plant and soil》(影响因子3.9)上的重要研究"The root cortex of the Poaceae: a diverse, dynamic, and dispensable tissue"。这项研究揭示了禾本科植物根皮层的惊人可塑性，随着植物发育和环境变化，根皮层能够转变为多种功能性组织，如内皮层、通气组织等。这些动态变化对植物储存营养、与微生物互作以及抵抗环境胁迫至关重要。科学家发现，根皮层的这种可塑性是植物适应性和气候韧性的关键驱动因素，为未来作物育种提供了新思路，有望培育出更高效利用土壤资源且抗逆性更强的新品种。

科研喵使用AI读文献，祝你效率百倍，访问labcat.com.cn下载。本期我们关注一篇发表在影响因子12.1的《Biotechnology advances》上的重要综述："Accelerated adaptive laboratory evolution: A tool for evolutionary biotechnology"。这篇研究探讨了如何加速传统上耗时耗力的适应性实验室进化(ALE)过程。研究系统分析了影响ALE的核心参数，并全面介绍了已建立和新兴的加速方法，根据便携性、基因靶向性和可靠性进行分类。文章提供了选择最佳方法的实用框架，并展望了未来发展方向，包括与计算建模和实验室自动化的整合。这项工作对微生物菌株工程领域具有重要意义，有望解锁ALE在生物技术和医学研究中的全部潜力。

科研喵使用AI读文献，祝你效率百倍，访问labcat.com.cn下载。本期关注发表在影响因子12.5的《Cancer research》上的重要研究："RORγ Hijacks HIF-1α to Promote Peritoneal Metastasis of Gastric Cancer"。该研究由中山大学和电子科技大学的团队合作完成，揭示了RORγ是胃癌腹膜转移的关键驱动因子。研究发现，胃癌缺氧微环境刺激RORγ表达，进而增强HIF-1α稳定性，形成正反馈回路。这一相互作用促进肿瘤细胞适应缺氧环境并加速腹膜转移。更令人振奋的是，使用RORγ拮抗剂可有效阻断肿瘤生长和转移，同时增强化疗敏感性。这一发现为晚期胃癌腹膜转移提供了潜在的治疗新靶点，具有重要的临床转化价值。

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本期关注发表在《Cancer Research》(IF: 12.5)上的重要研究："RORγ Hijacks HIF-1α to Promote Peritoneal Metastasis of Gastric Cancer"。该研究揭示了胃癌腹膜转移的关键机制——RORγ通过劫持HIF-1α，形成正反馈循环，促进胃癌细胞适应缺氧微环境并加速转移。研究团队发现，RORγ能保护HIF-1α不被降解，激活缺氧反应和上皮-间质转化相关基因，从而驱动肿瘤进展。更令人振奋的是，使用RORγ拮抗剂可有效阻断这一过程，不仅抑制肿瘤生长和转移，还能增强化疗敏感性，为晚期胃癌腹膜转移提供了新的治疗策略。

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今天为您带来发表在《Chemical Society reviews》(影响因子40.4)上的重要论文"Modeling protein-ligand interactions for drug discovery in the era of deep learning"。这篇综述探讨了深度学习如何彻底改变药物发现领域。传统物理计算方法如分子动力学模拟和分子对接虽理论严谨，却面临计算成本高、可扩展性有限和预测准确性不足等挑战。研究指出，深度学习通过五种互补方式推动了药物发现：增强分子动力学、提升分子对接与虚拟筛选、端到端建模蛋白质复合物、基于结构的从头药物设计，以及基于序列的相互作用预测。关键发现是，物理驱动与数据驱动方法的结合不仅能提高预测效率和准确性，还能探索现代药物发现中庞大的化学和生物空间，为开发更有效的治疗方案开辟新途径。

科研喵使用ai读文献，祝你效率百倍，访问labcat.com.cn下载。本期关注发表在《Chemical Society reviews》(IF: 40.4)上的重要综述"Modeling protein-ligand interactions for drug discovery in the era of deep learning"。该研究探讨了深度学习如何革新药物发现过程，通过DL增强的分子动力学、对接和虚拟 screening 技术，以及端到端的蛋白质-配体复合物建模，显著提高了计算效率和预测准确性。研究指出，结合物理原理与数据驱动方法，不仅能突破传统计算方法的局限，还能探索更广阔的化学和生物空间，为精准药物设计开辟新途径，对加速新药研发具有重要临床意义。

科研喵使用ai读文献，祝你效率百倍，访问labcat.com.cn下载。本期关注发表于《Circulation》(影响因子35.5)的重要研究"ALDH2/eIF3E Interaction Modulates Protein Translation Critical for Cardiomyocyte Ferroptosis in Acute Myocardial Ischemia Injury"。这项研究发现，影响约40%东亚人群的ALDH2*2基因变异通过促进含特定基序mRNA的选择性翻译，驱动心肌细胞铁死亡，加重心肌梗死后急性心力衰竭。研究团队通过临床队列和动物模型证实，铁死亡抑制剂可显著改善心脏功能。这一发现不仅揭示了心肌损伤的新机制，还为心肌梗死治疗特别是ALDH2*2携带者提供了潜在新靶点。

科研喵使用AI读文献，祝你效率百倍，访问labcat.com.cn下载。今天我们关注发表在Analytical Chemistry (IF: 6.7)上的重要研究"MODAPro: Explainable Heterogeneous Networks with Variational Graph Autoencoder for Mining Disease-Specific Functional Molecules and Pathways from Omics Data"。这项研究 introduces MODAPro，一种创新的深度学习框架，成功整合了变分图自动编码器和图卷积网络。它能捕获不同组学层间复杂分子关系，识别疾病生物标志物的能力超越现有方法，甚至能发现传统技术遗漏的关键信息。MODAPro特别擅长处理稀疏数据，在精准医学领域展现出巨大潜力，为理解疾病机制和开发新疗法提供了强大工具。这项研究标志着多组学数据分析的重要突破。