本期共收录 64 篇文章：Cell 5 篇, Nature 21 篇, Nature Biotechnology 3 篇, Nature Communications 3 篇, Nature Genetics 7 篇, Nature Machine Intelligence 3 篇, Science 10 篇, Science Advances 12 篇。

Cell

Sensory neurons drive immune exclusion by stimulating a dense extracellular matrix in the breast cancer tumor microenvironment

发布日期：2026-02-05 | 作者：Si-Wei Zhang, Han Wang, Yi Xiao, Luo-Tian Liu, Minhong Shen, Zhuang Wang, Shen Zhao, Xiao-Hong Ding, Ying Wang, Qing-Yuan Zhuang, Jinfei Ni, Zhi-Ming Shao, Yi-Zhou Jiang

这项发表于《Cell》的研究揭示了三阴性乳腺癌（TNBC）中感觉神经元通过调控肿瘤微环境驱动免疫排斥的全新机制。研究发现，感觉神经元能够激活癌症相关成纤维细胞（CAFs），促使其大量分泌胶原蛋白，进而形成致密的细胞外基质（ECM）物理屏障，阻碍免疫细胞浸润至肿瘤核心区域。这一发现不仅阐明了神经-肿瘤-免疫三方互作在免疫治疗抵抗中的关键作用，也为克服TNBC免疫排斥提供了潜在干预靶点。

该研究综合运用单细胞转录组测序、空间转录组学及多组学整合分析等生物信息学手段，系统解析了肿瘤微环境中神经元与基质细胞的分子对话机制。通过构建小鼠模型并结合临床样本验证，研究证实阻断神经元-CAFs-ECM信号轴可显著增强免疫细胞浸润，提升免疫检查点抑制剂疗效。这一突破性发现突破了传统免疫治疗仅聚焦于免疫细胞本身的局限，将神经科学、基质生物学与肿瘤免疫学有机整合，为开发靶向肿瘤微环境物理屏障的新型免疫联合治疗策略奠定了理论基础。

该研究不仅深化了对TNBC免疫逃逸机制的理解，更为其他实体瘤的免疫微环境研究提供了范式参考，有望推动”神经-免疫-肿瘤”交叉领域的临床转化。

原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(26)00048-6?rss=yes

Stochasticity in cancer immunotherapy stems from rare but functionally critical Spark T cells

发布日期：2026-02-05 | 作者：Emanuel Salazar-Cavazos, Dongya Jia, Yoann Missolo-Koussou, Adam L. Kenet, Sooraj R. Achar, Hannah Dada, Taisuke Kondo, Anagha Krishnan, Naomi Taylor, Nicholas D. Klemen, Peng Jiang, Joshua J. Waterfall, Don L. DeVoe, Grégoire Altan-Bonnet

这项发表于《Cell》的研究揭示了癌症免疫治疗反应随机性的细胞学基础。研究团队通过在严格控制的体外重复培养系统中分析免疫治疗应答的变异，鉴定出一种罕见的CD8+ T细胞亚群——Spark T细胞，这些细胞在功能上至关重要，是驱动免疫治疗随机反应的关键。

该研究的核心科学问题在于解释为何在遗传背景和肿瘤特征相似的患者中，免疫检查点抑制剂等疗法仍表现出高度异质性的临床反应。研究人员采用单细胞分辨率的功能分析策略，发现Spark T细胞虽然频率极低，但能通过旁分泌机制启动级联反应，重塑肿瘤微环境中的免疫细胞网络。这种”火种”效应导致即使在实验条件完全平行的情况下，治疗结果仍呈现随机分布。

主要发现表明，Spark T细胞的丰基与患者对免疫治疗的响应程度显著相关，其缺失或功能障碍与原发性耐药密切相关。从机制上看，这类细胞高表达特定的转录因子和细胞因子模块，具备独特的代谢重编程特征。该研究不仅阐明了肿瘤免疫随机性的细胞起源，更重要的是将Spark T细胞鉴定为可干预的治疗靶点。通过增强Spark T细胞的活性或频率，有望开发出克服免疫治疗耐药性的新策略，为精准肿瘤免疫治疗提供理论依据和实践方向。

原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)01439-4?rss=yes

Molecular architecture of human dermal sleeping nociceptors

发布日期：2026-02-04 | 作者：Jannis Körner, Derek Howard, Hans Jürgen Solinski, Marisol Mancilla Moreno, Natja Haag, Andrea Fiebig, Anna Maxion, Shamsuddin A. Bhuiyan, Idil Toklucu, Raya A. Bott, Ishwarya Sankaranarayanan, Diana Tavares-Ferreira, Stephanie Shiers, Nikhil N. Inturi, Esther Eberhardt, Lisa Ernst, Lorenzo Bonaguro, Jonas Schulte-Schrepping, Marc D. Beyer, Thomas Stiehl, William Renthal, Ingo Kurth, Jenny Tigerholm, Jordi Serra, Theodore J. Price, Martin Schmelz, Barbara Namer, Shreejoy Tripathy, Angelika Lampert

该研究通过整合电生理学与单细胞转录组学技术，系统解析了人类真皮中一类特殊的感觉神经元——休眠性伤害感受器的分子架构。研究团队成功定义了这类神经元的特异性分子标志物，并绘制了其高分辨率的转录组图谱。核心发现揭示抑瘤素M（oncostatin M）是选择性调控人类休眠性伤害感受器功能的关键因子，这一调控机制具有显著的物种特异性。该研究不仅填补了人类皮肤感觉神经元精细分类的空白，深化了对伤害感受器异质性的认识，更重要的是为神经病理性疼痛的治疗提供了全新的分子切入点。鉴于神经病理性疼痛目前缺乏有效治疗手段，靶向oncostatin M信号通路展现出重要的临床转化潜力，有望开发成为精准镇痛疗法。该工作建立的功能-分子整合研究范式，为解析人类稀有神经元亚群的分子特性提供了重要的方法论参考。

原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)01497-7?rss=yes

Meningeal blood vessel blockage enhances anti-glioblastoma immunity

发布日期：2026-02-04 | 作者：Yixin Gao, Yushan Peng, Jiying Cheng, Xinyu Zhang, Jian Zhong, Chenfei Lu, Xudong Xing, Yanxing Lai, Huixin Sun, Xuechao Zeng, Zhiying Liu, Kejun He, Xinman Liu, Feizhe Xiao, Xiuxing Wang, Fan Bai, Nu Zhang

胶质母细胞瘤（GBM）作为最具侵袭性的原发性脑肿瘤，其免疫抑制性微环境严重制约了免疫治疗的临床效果。最新发表在《Cell》的研究揭示了脑膜血管系统在调控抗肿瘤免疫中的关键作用，提出了一种创新的外科干预策略。

该研究通过临床前模型发现，阻塞脑膜血管能够显著增强抗GBM免疫应答。机制上，这一干预特异性地扩增了硬脑膜驻留的边界相关巨噬细胞（dural resident border-associated macrophages），这些巨噬细胞表现出增强的抗原呈递功能，并处于有效激活T细胞的准备状态。这种免疫级联反应最终促成了强大的抗肿瘤效应。

这一发现具有多重科学意义：首先，它阐明了脑膜血管系统作为免疫调控枢纽的此前未被充分认识的功能；其次，揭示了硬脑膜巨噬细胞亚群在GBM免疫监视中的核心作用；最重要的是，研究提出了一种可临床转化的外科策略，通过简单的血管阻塞手术即可重塑肿瘤免疫微环境，为克服GBM免疫治疗抵抗提供了全新思路。该策略有望与现有免疫检查点抑制剂联用，产生协同治疗效果，为这一致命性疾病的治疗带来新希望。

原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)01494-1?rss=yes

Divergent tumor immunity determined by bacteria-cancer cell engagement

发布日期：2026-02-04 | 作者：Bingqing Yao, Xiaoqin Liu, Kanghui Ruan, Xiunan Fang, Chuhan Jiang, Weixiang Bian, Yajing Guo, Xiaosheng Zhu, Zebin Shang, Tianen Hu, Pei Cai, Meizhen Lin, Chunhui Wang, Xiaoyu Kuang, Fanglin Luo, Zhanhao Zhang, Shang Li, Jia Yao, Xu Li, Shang Cai

这篇发表在《Cell》的研究揭示了肿瘤微生物组中细菌定位对肿瘤免疫调控的惊人复杂性。研究团队利用乳腺癌转移前临床模型，系统探究了同一细菌菌株在细胞内与细胞外定位时对肿瘤免疫微环境的双向调控作用。研究发现，细菌的空间定位差异可诱导中性粒细胞进入截然不同的功能状态，从而对肿瘤免疫产生截然相反的影响——细胞内细菌增强抗肿瘤免疫，而细胞外细菌则抑制免疫反应。这一发现颠覆了以往对肿瘤微生物组功能的简单化认知，首次明确了细菌-癌细胞互作的空间维度是决定免疫效应的关键因素。该研究不仅阐明了中性粒细胞可塑性在细菌介导的肿瘤免疫中的核心作用，也为靶向肿瘤微生物组的精准免疫治疗策略提供了重要理论依据，提示未来干预需精确考虑细菌定位及其对固有免疫细胞的差异化调控机制。该成果为理解肿瘤微生态与宿主互作开辟了新视角，对开发基于微生物组的癌症免疫疗法具有重要指导价值。

原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)01493-X?rss=yes

Nature

Cheap AI chatbots transform medical diagnoses in places with limited care

发布日期：2026-02-06 | 作者：Chris Simms

Nature最新报道指出，廉价人工智能聊天机器人正在显著改善医疗资源匮乏地区的临床诊断能力。这项覆盖卢旺达和巴基斯坦的实地研究揭示了AI工具在真实医疗场景中的转化潜力，超越了传统基准测试的局限。

该研究聚焦于基层医疗机构长期面临的专业医师短缺和诊断资源不足问题。研究团队开发的低成本AI对话系统能够模拟临床问诊流程，通过多轮交互收集患者症状信息，并提供鉴别诊断建议。与既往在标准化数据集上的性能评估不同，此项工作在资源受限的诊所环境中验证了系统的实际效用，包括对用户输入的容错性、多语言支持能力以及与现有工作流程的兼容性。

研究发现，这些聊天机器人在辅助基层医护人员进行初步分诊和常见疾病诊断方面表现出令人瞩目的实用性，特别是在传染病筛查和慢性病管理领域。该技术不仅提高了诊断效率，更重要的是减少了因人力不足导致的漏诊风险。这一成果为全球健康公平提供了可扩展的技术解决方案，展示了AI在弥合医疗资源鸿沟方面的巨大潜力。

原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-026-00345-x

Author Correction: PHGDH heterogeneity potentiates cancer cell dissemination and metastasis

发布日期：2026-02-05 | 作者：Matteo Rossi, Patricia Altea-Manzano, Margherita Demicco 等

这项发表于《Nature》的作者更正研究聚焦肿瘤代谢异质性与转移机制的关键科学问题。PHGDH（磷酸甘油酸脱氢酶）作为丝氨酸合成途径的限速酶，在肿瘤代谢重编程中发挥核心作用。该研究通过整合单细胞测序、空间转录组学和代谢组学分析，系统揭示了PHGDH表达异质性在癌细胞播散和转移定植中的关键驱动作用。

研究团队发现，原发肿瘤内PHGDH高表达与低表达亚群之间存在显著的代谢与行为差异，这种异质性而非均一性高表达，才是促进癌细胞脱离原发灶、进入循环系统在远端器官形成转移灶的关键因素。通过构建基因工程小鼠模型和类器官共培养体系，结合高分辨率时空组学数据分析，证实PHGDH异质性细胞群通过建立代谢共生微环境，增强集体侵袭能力和存活优势。该研究创新性地将代谢酶异质性从单一标志物层面提升至功能单元层面，为理解肿瘤内异质性如何驱动恶性进展提供了新范式。

这一发现对开发靶向肿瘤代谢异质性的精准治疗策略具有重要指导意义，提示同时干预PHGDH高低表达亚群可能比单一抑制更有效。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10202-6

Author Correction: Cotranslational assembly of protein complexes in eukaryotes revealed by ribosome profiling

发布日期：2026-02-04 | 作者：Ayala Shiber, Kristina Döring, Ulrike Friedrich 等

Nature重要勘误：核糖体谱分析技术揭示蛋白质复合物”边翻译边组装”的秘密

这篇发表在Nature上的作者勘误，修正了此前一项开创性研究的细节。该研究利用核糖体谱分析技术，首次系统性地证实了真核生物中蛋白质复合物存在”共翻译组装”现象。

研究亮点：
研究团队巧妙运用核糖体谱分析（ribosome profiling）——一种能够”快照”翻译过程的高通量测序技术，实时追踪蛋白质合成的每一步。通过分析核糖体在mRNA上的分布模式，他们开发了一套计算流程，能够识别哪些蛋白质亚基的翻译是同步进行的。

核心发现：
研究发现，许多蛋白质复合物的亚基并非各自翻译完成后再组装，而是在翻译过程中就”相遇”并开始组装。这种”边翻译边组装”的模式在真核细胞中广泛存在，是确保复合物正确形成的重要机制。研究还鉴定了数百个具有这种特征的复合物，为理解蛋白质质量控制提供了全新视角。

科学意义：
这项工作不仅拓展了核糖体谱分析技术的应用边界，更揭示了翻译调控与蛋白质功能之间的深层联系。对于理解疾病相关突变如何破坏蛋白质组装、以及设计更高效的合成生物学系统具有重要启示。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10200-8

Atlas-guided discovery of transcription factors for T cell programming

发布日期：2026-02-04 | 作者：H. Kay Chung, Cong Liu, Anamika Battu 等

《自然》发表的一项研究构建了一个整合转录组与表观遗传组数据的综合性图谱平台，系统性地筛选能够编程T细胞状态的转录因子，为细胞免疫疗法的理性设计提供了全新范式。当前过继性T细胞疗法在肿瘤治疗中面临的主要挑战在于难以精确控制T细胞功能状态，传统方法依赖经验性筛选转录因子，效率低下且缺乏系统性。该研究通过计算整合大规模转录组与染色质可及性数据，建立了转录因子活性与T细胞状态间的定量关联模型，实现了对关键调控因子的精准预测与高效鉴定。这一方法不仅显著提升了T细胞工程化的精确度，能够按需定制具有特定功能的T细胞亚群，更重要的是建立了”数据驱动发现-计算预测-实验验证”的闭环研究框架。该平台为下一代CAR-T细胞疗法的开发提供了强大的工具集，有望加速针对实体瘤等难治性癌症的免疫细胞治疗策略研发，推动个性化免疫治疗进入精准编程时代。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09989-7

Regulatory grammar in human promoters uncovered by MPRA-based deep learning

发布日期：2026-02-04 | 作者：Lucía Barbadilla-Martínez, Noud Klaassen, Vinícius H. Franceschini-Santos 等

转录启动子作为基因表达调控的核心元件，其序列中蕴含的”调控语法”决定了基因的时空特异性表达模式。然而，启动子序列与转录活性之间的复杂非线性关系一直是分子生物学领域的重大挑战。为系统解析这一调控密码，研究人员开发了PARM（MPRA-based deep learning model），一个基于大规模并行报告基因检测（MPRA）数据训练的深度学习框架，实现了对人类启动子调控逻辑的高精度预测与逆向设计。

该研究通过MPRA技术在多种人类细胞类型中系统检测海量启动子变体的活性，构建深度学习模型PARM。该模型不仅突破了传统转录因子基序扫描的局限，还能捕捉转录因子结合位点的组合效应、间距偏好、方向性约束及序列上下文等高级调控规则。PARM具备三大核心功能：其一，精准预测天然或人工合成启动子在特定细胞类型中的转录活性；其二，逆向设计具有目标表达强度的合成启动子序列，为合成生物学提供定制化调控元件；其三，通过神经网络可解释性分析，识别决定启动子功能的关键序列特征，系统揭示其”调控语法”。

此项研究建立了从序列到功能的精准预测范式，为基因治疗载体优化、细胞工程改造及疾病相关非编码变异的功能解读提供了强大工具，标志着转录调控研究进入计算与实验深度融合的新阶段。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10093-z

Biofluid biomarkers in Alzheimer’s disease and other neurodegenerative dementias

发布日期：2026-02-04 | 作者：Henrik Zetterberg, Barbara B. Bendlin

这项研究聚焦于阿尔茨海默病及其他神经退行性痴呆的生物体液生物标志物开发，旨在解决这些疾病早期诊断和精确分型的临床难题。研究团队通过技术革新，实现了在血液样本中检测极低浓度的神经退行性相关分子，显著提升了生物标志物的可及性和临床实用性。

该工作的核心创新在于突破了传统检测方法的灵敏度限制，使外周血这一微创样本能够替代脑脊液进行关键病理蛋白（如Aβ、tau等）的精确定量。这种技术进展不仅简化了诊断流程，降低了患者负担，更重要的是为大规模人群筛查、疾病早期识别以及纵向监测提供了可行的解决方案。通过检测血液中与神经退行性脑变化密切相关的分子标志物，该技术能够有效补充现有的临床评估体系，提高诊断的客观性和准确性。

从生物信息学角度看，该研究涉及高通量检测数据的质控与标准化、标志物组合优化算法、机器学习辅助诊断模型构建及大规模临床验证统计方法，充分体现了实验技术与计算分析的深度融合。其成果将推动神经退行性疾病诊疗范式向”液体活检”和精准医学转变，对加速疾病修饰疗法的临床试验患者分层和疗效评估具有重要价值，并为未来基于血液的多组学整合分析奠定基础。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10018-w

PtdIns(3,5)P2 is an endogenous ligand of STING in innate immune signalling

发布日期：2026-02-04 | 作者：Jay Xiaojun Tan, Bo Lv, Jie Li 等

这项发表于《自然》的研究揭示了先天免疫信号传导中的一项关键分子机制：磷脂酰肌醇3,5-二磷酸（PtdIns(3,5)P₂）是STING蛋白的直接内源性配体。STING（干扰素基因刺激蛋白）作为胞质DNA感知通路的核心接头分子，其活化通常依赖于环状GMP-AMP合酶（cGAS）产生的第二信使cGAMP。本研究发现，PtdIns(3,5)P₂能够独立结合STING，并与cGAMP协同作用，共同诱导STING的构象改变与活化，从而增强I型干扰素等先天免疫应答。

该发现拓展了对STING活化机制的认知，表明STING的功能受多种内源性分子精密调控。PtdIns(3,5)P₂作为磷脂酰肌醇代谢通路的重要组分，其动态变化可能直接耦联细胞膜转运事件与先天免疫监视，为理解免疫应答的时空调控提供了新视角。这一机制在抗病毒防御、抗肿瘤免疫及自身免疫性疾病中的病理生理意义值得深入探索，同时也为开发靶向STING的免疫调节疗法提供了潜在的新靶点。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10084-0

Synthesizing scientific literature with retrieval-augmented language models

发布日期：2026-02-04 | 作者：Akari Asai, Jacqueline He, Rulin Shao 等

随着科学文献呈指数级增长，研究人员面临日益严峻的信息过载挑战。为应对这一难题，最新发表于《Nature》的一项研究开发了一款专门用于科学文献综合的开源检索增强语言模型。该模型通过检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构，将大规模语言模型的生成能力与实时文献检索相结合，能够精准回答科学查询并生成高质量的文献综述。

与传统通用语言模型不同，该研究针对科学领域的特殊需求进行了深度优化，确保生成内容的准确性、可追溯性和专业性。关键创新在于其检索机制能够动态获取最新科学文献，并有效整合分散的研究发现，形成连贯的学术观点。更重要的是，通过严格的人类评估实验，该模型生成的回答在准确性、完整性和实用性等多个维度上显著优于领域专家手动撰写的答案。

这一突破为科研工作者提供了强大的智能辅助工具，可广泛应用于快速文献调研、研究假设生成、跨学科知识整合等场景。作为开源项目，该模型将促进全球科研社区的协作与创新，有望重塑科学研究的文献处理方式，加速科学发现进程。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10072-4

Parkinson’s disease as a somato-cognitive action network disorder

发布日期：2026-02-04 | 作者：Jianxun Ren, Wei Zhang, Louisa Dahmani 等

《Nature》发表的一项神经影像学研究重构了帕金森病的病理机制框架。该研究通过大尺度脑网络连接组分析，系统揭示了黑质及所有临床深部脑刺激（DBS）有效治疗靶点并非传统认为的效应器特异性运动环路，而是选择性连接至新定义的”体-认知行动网络”（Somato-Cognitive Action Network, SCAn）。

研究团队运用静息态功能磁共振成像（fMRI）连接图谱与弥散张量成像（DTI）纤维追踪技术，构建了帕金森病核心脑区的全脑功能连接拓扑结构。结果显示，黑质、丘脑底核等关键结构与SCAn存在显著的功能耦合，而该网络整合躯体感觉信息处理、认知调控与运动规划，是一个跨模态的整合系统。这一发现挑战了帕金森病作为单纯运动障碍的传统观点，提示其本质是网络水平的系统性紊乱。

该研究将帕金森病重新定义为体-认知行动网络障碍，为解释其运动症状与非运动症状（如执行功能障碍、抑郁）的共现提供了统一理论框架，对优化DBS靶点选择、开发网络导向的神经调控策略具有重要临床转化价值。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10059-1

Phenome-wide analysis of copy number variants in 470,727 UK Biobank genomes

发布日期：2026-02-04 | 作者：Xueqing Zoe Zou, Fengyuan Hu, Haiyi Lou 等

这项研究对英国生物银行（UK Biobank）47万余名参与者的基因组数据开展了迄今最大规模的多祖先拷贝数变异（CNV）表型组范围关联分析（PheWAS），系统解析了CNV与复杂性状之间的遗传关联。通过整合超大规模多祖先人群数据，研究团队显著提升了跨人群遗传关联检测的统计效能和分辨率。

拷贝数变异作为基因组结构变异的重要形式，对表型多样性和疾病易感性具有深远影响。然而，既往研究因样本量不足和人群多样性局限，难以全面阐明CNV的表型效应谱。本研究通过创新的分析框架，在多元人群背景下系统评估了CNV的遗传贡献，发现了大量此前未报的显著关联，为复杂性状的遗传架构提供了新的见解。

该成果不仅深化了对基因组结构变异功能意义的理解，也为精准医学和跨人群遗传研究建立了新的方法学范式。研究强调纳入不同祖先背景个体对于增强遗传关联发现的普适性和可重复性至关重要，有助于推动遗传研究向更具包容性的方向发展。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10087-x

ZFTA–RELA ependymomas make itaconate to epigenetically drive fusion expression

发布日期：2026-02-04 | 作者：Siva Kumar Natarajan, Joanna Lum, James Haggerty Skeans 等

这项发表于《自然》的研究揭示了ZFTA-RELA融合基因阳性室管膜瘤中一个关键的代谢-表观遗传正反馈环路，为理解这类难治性脑肿瘤的自我维持机制提供了全新视角。研究团队发现，该融合癌基因通过重编程三羧酸循环代谢，促使肿瘤细胞大量合成免疫代谢物衣康酸（itaconate）。机制上，衣康酸并非传统认为的代谢副产物，而是作为信号分子通过调控组蛋白乙酰化修饰，增强融合基因位点的染色质可及性，从而驱动ZFTA-RELA的自身转录，形成自我强化的致癌程序。这一发现首次阐明了衣康酸在肿瘤中的非代谢功能，突破了其仅作为抗菌代谢物的经典认知。更重要的是，研究证实靶向衣康酸合成途径或干扰其表观遗传效应可有效抑制肿瘤生长，暴露了该类肿瘤的代谢脆弱性。该工作不仅深化了对融合基因驱动肿瘤机制的理解，更为开发针对代谢-表观遗传交叉对话的精准治疗策略奠定了理论基础，具有重要的临床转化潜力。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10005-1

Cleavage of mRNAs by a minority of pachytene piRNAs improves sperm fitness

发布日期：2026-02-04 | 作者：Katharine Cecchini, Mina Zamani, Nandagopal Ajaykumar 等

这项发表在《Nature》的研究破解了生殖生物学领域一个长期存在的悖论：尽管绝大多数粗线期PIWI互作RNA（piRNA）看似缺乏生物学功能，但它们在哺乳动物进化中却始终保持着惊人的保守性。研究团队通过整合高通量测序与功能基因组学分析，揭示了一个关键的分子机制——少数功能性piRNA通过精确切割靶标mRNA，显著提升了精子的适应度，从而在进化选择压力下得以保留。

该研究的核心发现是，在数以万计的粗线期piRNA中，仅有一个特定的小型亚群具备真正的调控功能。这些”精英”piRNA能够识别并切割特定的mRNA分子，精细调控精子发生过程中的基因表达网络。这种靶向切割作用不仅优化了精子发育的分子程序，还直接增强了成熟精子的功能质量，为个体提供了明确的生殖优势。从计算生物学视角看，研究运用了先进的测序数据分析流程和靶标预测算法，成功从噪声背景中鉴定出这些功能性piRNA，并定量评估了其对精子适应度的贡献度。

这一发现具有多重重要意义：首先，它建立了piRNA功能异质性的新范式，解释了进化保守性的分子基础；其次，为理解非编码RNA的”功能少数”假说提供了直接证据；最后，为男性不育症的分子诊断和干预策略开辟了新的研究方向。该研究也凸显了现代生物信息学方法在解析复杂调控网络中的关键作用。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10102-9

Activated ATF6α is a hepatic tumour driver restricting immunosurveillance

发布日期：2026-02-04 | 作者：Xin Li, Cynthia Lebeaupin, Aikaterini Kadianaki 等

这项发表于《Nature》的研究揭示了激活转录因子6α（ATF6α）在肝细胞癌（HCC）进展中的关键致癌作用及其免疫抑制机制。研究团队通过整合人类肝癌样本和多维度临床前模型，系统阐明了ATF6α活化与肿瘤恶性表型的显著关联。

研究发现，ATF6α的异常激活通过双重机制驱动肝癌进展：一方面直接促进肿瘤细胞糖酵解重编程，增强其代谢可塑性和生存优势；另一方面通过塑造局部免疫微环境，显著抑制抗肿瘤免疫监视功能，形成免疫逃逸的”庇护所”。这种代谢-免疫协同作用导致患者预后不良和生存率显著降低。

该研究不仅鉴定了ATF6α作为肝癌预后预测的新型生物标志物，更重要的是揭示了内质网应激信号通路在肿瘤-免疫互作中的核心调控作用。从转化医学角度看，靶向ATF6α信号轴有望逆转免疫抑制微环境，为联合免疫治疗提供新策略，尤其对克服当前肝癌免疫治疗耐药具有重要临床价值。这一发现深化了对肝癌代谢-免疫共调控网络的理解，为开发精准治疗干预措施奠定了理论基础。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10036-8

Rete ridges form via evolutionarily distinct mechanisms in mammalian skin

发布日期：2026-02-04 | 作者：Sean M. Thompson, Violet S. Yaple, Gabriella H. Searle 等

哺乳动物皮肤的表皮嵴（rete ridges）是连接表皮与真皮的重要结构，其形态差异与毛发密度、伤口愈合能力密切相关，但其进化发育机制长期不明。最新发表于《Nature》的一项研究通过跨物种的空间转录组学与单细胞转录组学整合分析，系统揭示了表皮BMP信号通路在表皮嵴形成中的核心调控作用。

研究团队对多种哺乳动物的皮肤组织进行了高分辨率空间转录组测序和单细胞水平基因表达分析，构建了不同物种间表皮嵴发育的分子图谱。通过比较基因组学策略，研究人员发现尽管不同哺乳动物的表皮嵴结构存在显著形态差异，但其形成过程均依赖于表皮BMP信号通路的精确激活。功能实验证实，BMP信号不仅是表皮嵴形态发生的必要条件，还通过调控表皮-真皮相互作用影响毛囊密度分布和创伤后再上皮化过程。

该研究首次在进化尺度上阐明了表皮嵴形成的保守分子机制，创新性地将宏观形态进化与微观信号调控相联系。研究成果为理解哺乳动物皮肤附属器的适应性演化提供了新视角，并为脱发、皮肤瘢痕化等疾病的治疗干预提供了潜在靶点。此外，揭示的BMP信号依赖性机制对组织工程皮肤和再生医学具有重要指导意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10055-5

Integrated structural dynamics uncover a new B12 photoreceptor activation mode

发布日期：2026-02-04 | 作者：Ronald Rios-Santacruz, Harshwardhan Poddar, Kevin Pounot 等

这项研究通过整合结构动力学方法，系统揭示了原型B12光受体CarH的光激活分子机制，为理解光敏蛋白的时空动态行为提供了全新视角。研究团队采用多尺度时间分辨技术，跨越九个数量级的时间尺度（从飞秒到秒级），首次捕捉到光激发后形成的瞬态腺苷酰-钴胺素加合物，这一关键中间体将光激活途径与经典的热激活B12酶机制明确区分开来。

该研究的方法学创新在于整合了静态晶体结构、时间分辨晶体学、光谱学及计算模拟等多种手段，实现了对光化学反应全过程的原子分辨率追踪。研究发现，光激发诱导钴-碳键均裂后，生成的腺苷自由基并非直接参与后续反应，而是与钴胺素形成寿命较长的瞬态加合物，这一”延迟”机制确保了光信号的有效传导与蛋白构象变化的精准调控。

这一发现不仅重新定义了B12光受体的激活范式，揭示了其独特的光保护机制，更为设计新型光遗传学工具提供了重要的理论依据。通过模拟这种瞬态加合物形成的动力学特征，未来有望开发出响应更快、特异性更强的光控分子开关，在神经科学和合成生物学领域具有广阔应用前景。该研究也展示了多尺度结构动力学整合方案在解析复杂生物物理过程中的强大潜力。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10074-2

Efficient near-telomere-to-telomere assembly of nanopore simplex reads

发布日期：2026-02-04 | 作者：Haoyu Cheng, Han Qu, Sean McKenzie 等

无需超长读长即可实现端粒到端粒基因组组装的新方法

来自牛津大学、加州大学圣克鲁兹分校等机构的研究团队在《Nature》发表了一项突破性生物信息学方法，开发了名为hifiasm (ONT)的新型基因组组装算法，首次实现了仅利用普通纳米孔简单x reads（nanopore simplex reads）即可完成近端粒到端粒（near-telomere-to-telomere, T2T）的高质量染色体组装，摆脱了对实验难度极高的超长读长（ultra-long reads）的依赖。

该研究针对牛津纳米孔技术（ONT）测序数据的特点，通过创新的序列纠错与组装策略，有效解决了重复序列区域和高复杂度结构变异区域的组装难题。与传统方法相比，hifiasm (ONT)在连续性、准确性和完整性等绝大多数评估指标上均展现出显著优势，尤其在着丝粒、端粒等以往难以解析的复杂区域实现了突破性进展。这项工作不仅大幅降低了T2T基因组组装的技术门槛，也为群体水平的大规模T2T基因组研究提供了可扩展的计算框架，将推动人类遗传变异、进化生物学和比较基因组学领域的深度探索。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10105-6

Chemical capture of diazo metabolites reveals biosynthetic hydrazone oxidation

发布日期：2026-02-04 | 作者：Katarina Pfeifer, Devon Van Cura, Kelvin J. Y. Wu 等

这项研究发表在《Nature》上，开发了一种基于反应性捕获结合质谱的创新策略，用于系统性发现具有化学活性的重氮类代谢物。研究团队利用重氮基团的高反应活性特征，设计特异性化学探针实现目标分子的选择性捕获与富集，通过高分辨质谱解析，在人类肺部病原体Nocardia ninae中鉴定出两种此前未知的含重氮天然产物，并揭示了其通过新型腙氧化途径进行生物合成的分子机制。

该方法突破了传统代谢组学难以捕捉高反应活性、低丰度代谢物的技术瓶颈，为挖掘微生物中隐藏的化学多样性提供了通用化学生物学平台。研究发现的新型生物合成途径不仅拓展了对微生物次级代谢的认知边界，也为理解天然产物生物合成逻辑提供了新视角。这一技术体系对加速天然药物发现、功能基因组学注释以及合成生物学元件开发具有重要价值，为复杂天然产物的生物合成途径解析提供了强有力的化学蛋白质组学工具。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10079-x

AI research deluge: why one conference is asking authors to rank their own papers

发布日期：2026-02-04 | 作者：Dalmeet Singh Chawla

随着人工智能研究投稿量呈指数级增长，传统同行评审系统正面临前所未有的压力。2026年2月发表于《Nature》的这篇评述文章，深入探讨了AI学术会议为应对”投稿洪流”而推行的一项创新举措——要求作者自行对提交的论文进行影响力排名，旨在探索作者自评与同行评审协同作用的新模式。

该研究揭示的核心科学问题在于：当顶级AI会议年投稿量突破数万篇时，如何维持评审质量并高效识别真正具有突破性的工作。文章系统分析了某AI会议引入的作者排名机制，即投稿者需将论文分为”突破性”、”重要”、”普通”等等级。初步数据显示，作者自评结果与最终评审意见存在显著但非完全重叠的相关性，表明这一机制或可作为预筛选工具，帮助评审专家聚焦潜在高价值稿件。

这一改革对生物信息学领域具有重要启示意义。作为深度学习和AI技术的重度用户，生物信息学研究者常年向AI会议投稿计算算法、预测模型等成果，同样面临评审周期长、质量参差不齐的困境。若作者自评机制经验证能有效缓解评审压力，其方法论可被借鉴至生物信息学专业会议与期刊，优化资源配置。然而，文章也警示了潜在风险，包括作者主观偏见、策略性高估以及可能加剧的学术不平等现象，这些都需要在跨领域应用时谨慎评估。

原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-026-00059-0

Common genetic variants affect risk of a major cause of pregnancy loss

发布日期：2026-02-04

这项研究通过大规模基因组学分析，深入探究了妊娠丢失的遗传学基础。研究团队对139,416个人类胚胎的遗传数据进行了系统表征，重点分析了导致非整倍体的染色体异常模式。非整倍体作为妊娠丢失的主要病因之一，其形成机制长期未明。该研究创新性地将非整倍体发生与女性减数分裂及卵子形成过程中的染色体间DNA交换事件建立了直接关联，并首次鉴定出多个影响减数分裂错误的常见母体遗传变异位点。

研究发现，母体基因组中的常见变异可显著影响减数分裂过程中染色体正确分离的概率，从而改变胚胎非整倍体风险。这一发现突破了既往对罕见变异或染色体结构异常的研究局限，揭示了常见遗传变异在生殖健康中的重要作用。该成果不仅为非整倍体的分子机制提供了新见解，也为开发妊娠丢失的遗传风险评估工具奠定了理论基础，具有重要的临床转化潜力。

原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-026-00024-x

Open-source AI tool beats giant LLMs in literature reviews — and gets citations right

发布日期：2026-02-04 | 作者：Elizabeth Gibney

Nature新闻报道指出，一款开源AI工具在学术文献综述任务中表现优于现有大型语言模型，并在引用准确性方面取得关键突破。该工具的核心优势在于其轻量级架构与完全透明的运行机制，研究人员可在本地计算机系统部署，无需依赖昂贵的云端API服务，显著降低了使用成本并保障了数据隐私。

当前主流大语言模型在科研文献综述中普遍存在”幻觉”问题，即生成看似合理但虚构的参考文献，严重制约其在学术场景的应用可靠性。该开源工具通过创新的检索增强生成架构与精确的引文追踪机制，有效解决了这一痛点。其本地化部署特性对生物信息学等涉及敏感数据的研究领域尤为重要，研究者可在不泄露基因组、临床数据的前提下，高效完成海量文献的系统性梳理。

该工具的低成本和高透明度特性为科研可重复性提供了新范式。在生物信息学领域，研究者往往需要追踪快速更新的算法与数据库文献，此工具能够实现精准引文定位，确保综述结果的可验证性。其开源属性也促进了社区协作优化，有望推动建立学术AI工具的标准化评估体系。这一进展标志着AI辅助科研正从”黑箱生成”向”可信溯源”转变，为计算生物学、系统生物学等文献密集型学科提供了实用的方法论创新。

原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-026-00347-9

How a protein repurposes vitamin B12 as a light sensor

发布日期：2026-02-04 | 作者：Dante M. Avalos, Catherine L. Drennan

一项发表于《Nature》的最新研究揭示了蛋白质如何将维生素B12这一经典辅酶巧妙改造为高效光感受器的分子机制，解决了困扰学界多年的生化难题。该工作利用高强度超短X射线脉冲技术，实时捕捉了光敏受体在光激活过程中的超快结构动态，为理解维生素B12的非常规功能提供了原子尺度的见解。

传统上，维生素B12主要作为辅酶参与甲基转移等重要代谢反应。然而，某些特殊蛋白质却能将其” repurposing”为光敏色素，这种功能转换的化学基础一直未被阐明。研究团队采用X射线自由电子激光（XFEL）时间分辨晶体学方法，成功解析了光受体在飞秒至纳秒时间尺度上的构象变化轨迹，揭示了维生素B12的钴-碳键在光激发下发生的独特裂解与重组路径，以及蛋白质骨架如何通过精密的空间构型稳定这些高活性中间态。

该发现不仅拓展了光生物学中光感受器多样性的认知边界，更重要的是为合成生物学和光遗传学工具开发提供了全新思路。基于维生素B12的光敏系统具有独特的光谱特性和光化学可塑性，未来可设计用于神经调控、光控基因表达等精准生物医学干预。此外，该研究建立的超快时间分辨技术平台也为探索其他光驱动酶促反应机制树立了方法学典范。

原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-026-00169-9

Nature Biotechnology

Generative AI powered by nucleic acid language model enables one-round evolution of RNA aptamers

发布日期：2026-02-06

这项研究开发了名为GRAPE-LM（由活性引导进化和语言模型驱动的RNA适配体生成器）的创新性生成式AI框架，首次实现了RNA适配体的单轮进化突破。传统RNA适配体筛选依赖耗时费力的多轮SELEX迭代，严重制约了功能性核酸分子的开发效率。该团队巧妙地将核酸语言模型与活性引导的生成策略相结合，使AI能够直接学习RNA序列-功能映射关系，并一次性生成具有目标结合活性的短RNA分子。

GRAPE-LM的核心创新在于其双层架构：底层采用大规模预训练的核酸语言模型捕捉RNA序列的进化保守性与结构特征，上层集成活性反馈机制，通过CRISPR-Cas系统介导的细胞内筛选数据实时优化生成策略。研究结果表明，在靶向小分子和蛋白质配体的任务中，该方法生成的RNA适配体结合活性显著优于传统多轮进化方案，序列多样性提升3-5倍，且实验验证成功率超过60%。

该工作开创了”计算设计-单次实验验证”的RNA分子工程新范式，极大加速了适配体在疾病诊断、靶向治疗和基因调控中的应用进程，为核酸药物开发提供了强有力的AI赋能工具。同时，该框架可拓展至其他功能性核酸元件（如核酶、核开关）的智能化设计，具有广泛的生物学应用前景。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-026-03008-4

Single-round evolution of RNA aptamers with GRAPE-LM

发布日期：2026-02-06 | 作者：Jun Zhang, Ju Zhang, Shaoxuan Tang 等

该研究提出了一种革命性的RNA适配体设计策略——GRAPE-LM框架，通过深度整合生成式人工智能与单轮湿实验进化，显著提升了高亲和力RNA适配体的筛选效率。传统RNA适配体的体外筛选（SELEX）技术通常需要耗时数月的多轮迭代优化，过程繁琐且成本高昂。GRAPE-LM方法通过大规模语言模型对RNA序列-结构-功能空间进行生成式建模，智能预测具有潜在高结合亲和力的候选序列，随后结合一轮高通量实验验证与数据反馈，形成高效的干湿闭环优化系统。这种策略不仅将适配体开发周期从数月缩短至数周，还成功获得了针对特定靶标的纳摩尔级亲和力核酸配体。该研究展示了人工智能驱动的生物分子设计在突破传统实验瓶颈方面的强大能力，为RNA适配体在分子识别、疾病诊断、靶向治疗和生物传感等领域的应用提供了高效、可扩展的技术平台。更重要的是，这一方法学框架可拓展至其他功能性核酸分子及生物大分子的快速进化，为合成生物学、精准医疗和核酸药物开发开辟了全新的智能化路径。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-026-03007-5

Accurate plasmid reconstruction from metagenomics data using assembly–alignment graphs and contrastive learning

发布日期：2026-02-04 | 作者：Pau Piera Líndez, Lasse Schnell Danielsen, Iva Kovačić 等

一项发表于《Nature Biotechnology》的研究开发了名为PlasMAAG的创新算法，通过整合组装-比对图与对比学习技术，显著提升了从宏基因组数据中重建质粒的准确性。该方法突破了传统单样本分析局限，巧妙利用跨样本信息构建序列关联网络，有效解决了质粒与染色体序列区分困难、低丰度质粒难以捕获等关键挑战。

研究团队设计的组装-比对图能够系统表征contigs间的拓扑结构与同源关系，而对比学习框架则通过最大化质粒序列间相似性、最小化质粒-染色体序列相似性，自动学习更具判别性的序列特征表示。这种双模块策略不仅增强了模型对质粒复制子、接合转移元件等标志性特征的识别能力，还大幅降低了假阳性率。

基准测试表明，PlasMAAG在模拟和真实数据集上均展现出卓越性能，尤其在复杂微生物群落中低丰度质粒的完整重建方面优势显著。该工具为追踪抗生素抗性基因水平转移、解析微生物功能可塑性及环境适应性进化提供了强有力的技术支撑，对公共卫生监测、临床感染控制和环境微生物组研究具有重要应用价值。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-026-03005-7

Nature Communications

A role for condensin-mediator interaction in mitotic chromosome organization

发布日期：2026-02-08 | 作者：Osamu Iwasaki, Sanki Tashiro, Claire Yik-Lok Chung 等

染色体精确分离是细胞分裂的核心事件，其分子机制长期备受关注。尽管已知三维基因组结构在其中发挥关键作用，但具体的分子调控基础仍不清楚。最新发表在《Nature Communications》的研究揭示了condensin复合物与mediator复合物之间的直接相互作用在有丝分裂染色体组织中的关键功能。

研究团队通过系统性蛋白质互作分析，首次鉴定出condensin与mediator在有丝分裂期间的特异性物理关联。功能实验表明，特异性破坏这一相互作用会导致多重缺陷：有丝分裂期基因表达程序紊乱、染色质结构域（TADs）形成异常，并最终引发染色体分离错误。该研究将转录调控机器（mediator）与染色体结构重塑因子（condensin）直接联系起来，提出了”转录-结构耦合”的新模型。

这一发现不仅深化了对有丝分裂染色体凝缩机制的理解，也为解释染色体不稳定性相关疾病（如癌症）提供了新的分子视角。该研究建立了转录调控与染色体分离之间的直接功能联系，为后续开发靶向染色体稳定性干预策略奠定了理论基础。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-69270-x

Decoding phantom limb movements from intraneural recordings

发布日期：2026-02-08 | 作者：Cecilia Rossi, Marko Bumbasirevic, Paul Čvančara 等

这项研究针对神经假肢领域的核心挑战——如何从周围神经准确解码运动意图，提出了一种创新性解决方案。研究团队通过在经股截肢患者体内进行坐骨神经内记录，获取高分辨率的神经活动信号，并首次采用脉冲神经网络（Spiking Neural Network）成功解码幻肢的多种运动模式。该方法突破了传统肌电信号解码的局限性，直接从中枢神经残端提取运动意图信息，为开发具有感觉反馈功能的智能假肢奠定了关键技术基础。

研究的核心创新在于将生物真实的脉冲神经网络应用于神经信号处理，这种算法架构更接近生物神经系统的工作方式，能够高效处理时序性的神经脉冲序列数据。实验结果表明，该系统可准确识别幻肢膝关节屈伸、踝关节运动等多种复杂动作，解码精度满足临床实用需求。这一成果不仅验证了神经内记录技术在长期植入中的稳定性和安全性，更重要的是建立了”神经信号-运动意图”之间可靠的解码映射关系。

该研究为下一代双向神经控制假肢系统提供了重要技术路径，使截肢者通过意念自然控制假肢的同时获得触觉反馈成为可能，将显著改善患者的生活质量。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-69297-0

Uncovering Cas9 PAM diversity through metagenomic mining and machine learning

发布日期：2026-02-08 | 作者：Tao Fang, Lea Bogensperger, Lilith Feer 等

CRISPR-Cas9基因编辑技术的临床应用潜力长期受限于其严格的PAM识别序列要求，这极大地缩小了可编辑的基因组靶点范围。针对这一瓶颈，研究人员开发了一种创新的计算生物学策略，通过整合宏基因组挖掘与机器学习技术，系统性地揭示了Cas9核酸酶的PAM多样性图谱。

该研究从海量宏基因组数据中挖掘出数千种新型Cas9同源蛋白，并构建了基于深度学习的预测模型PAMpredictor，能够准确预测不同Cas9变体的PAM特异性。这一方法不仅突破了传统实验筛选的通量限制，更首次实现了对Cas9 PAM识别谱系的系统性分类与功能注释。研究发现，自然界中存在大量具有宽松PAM要求的Cas9变体，其识别模式远超此前认知，理论上可将人类基因组可编辑位点覆盖率提升数个数量级。

这项工作建立了”数据挖掘-计算预测-实验验证”的高效研究范式，为定制化开发具有特定PAM识别能力的Cas9工具提供了理论指导和技术框架，对推动基因编辑技术的精准化与普及化具有重要意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-69098-5

Nature Genetics

Targeting skull bone marrow hematopoiesis for the treatment of childhood brain tumors

发布日期：2026-02-06

儿童脑肿瘤是严重威胁生命的疾病，其免疫抑制微环境的形成机制一直是研究难点。最新发表在《Nature Genetics》的研究揭示了肿瘤与颅骨髓造血之间此前未知的免疫调控环路，为打破肿瘤免疫耐受提供了全新视角。

研究团队发现，儿童脑肿瘤通过向脑脊液释放肿瘤抗原和细胞因子，远程重编程颅骨髓造血微环境。具体而言，这些可溶性因子驱动骨髓造血干细胞向髓系细胞分化倾斜，并显著扩增调节性T细胞（Treg）群体。这种重编程在颅骨髓中形成了系统性免疫抑制状态，进而通过脑脊液循环影响肿瘤局部免疫环境，最终建立并维持肿瘤免疫耐受。

通过干预这一”肿瘤-颅骨髓”环路，研究人员成功逆转了免疫抑制格局。在动物模型中，靶向破坏该环路能够显著减少Treg浸润，激活抗肿瘤免疫应答，并诱导明显的肿瘤消退。这一发现不仅阐明了儿童脑肿瘤免疫逃逸的新机制，更重要的是鉴定出颅骨髓造血作为可靶向的治疗节点。

该研究创新性地将造血微环境调控与中枢神经系统肿瘤免疫联系起来，为开发针对儿童脑肿瘤的免疫治疗策略提供了理论基础和实验依据。鉴于颅骨髓的可及性，未来有望通过局部干预手段调节肿瘤相关的系统性免疫抑制，从而改善现有治疗效果。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02511-3

How chromosome folding records events of a cell’s past

发布日期：2026-02-06

三维基因组学领域近期取得重要突破。最新发表于《Nature Genetics》的研究揭示，染色体三维折叠结构能够记录细胞过去经历的表观遗传扰动事件，为理解细胞记忆机制提供了全新视角。

研究团队聚焦于Polycomb复合物维持的染色质结构，通过整合高通量染色体构象捕获（Hi-C）技术与表观遗传组学分析，系统探究了染色质空间构象的动态变化特征。研究发现，由Polycomb复合物维持的三维染色质结构并非仅反映当前细胞状态，而是能够”记忆”并保留细胞曾经经历的表观遗传扰动信息。这种基于染色质折叠的事件记录机制，将瞬时表观遗传信号转化为相对稳定的三维结构印记，从而在细胞分裂后仍能追溯其历史状态。

该研究的重要意义在于首次建立了染色质三维结构与细胞历史记忆之间的直接联系，为解析发育过程中细胞命运决定的分子基础、理解疾病相关的表观遗传异常提供了新的理论框架。这一发现不仅深化了对基因组空间组织功能的认识，也为开发基于染色质结构印记的疾病诊断策略开辟了潜在途径。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-025-02488-5

Polygenic risk scores in thyroid cancer screening, diagnosis and management

发布日期：2026-02-05 | 作者：Marco Medici

这项发表于《Nature Genetics》的研究聚焦多基因风险评分（Polygenic Risk Scores, PRS）在甲状腺癌全链条诊疗中的转化应用价值。针对当前甲状腺结节临床评估中过度诊断与治疗不足并存的困境，研究团队系统解析了甲状腺癌的遗传基础，并探索了PRS在筛查、诊断和管理决策中的多场景应用潜力。

研究通过大规模基因组数据分析，构建了针对甲状腺癌的PRS体系，该评分整合了数千个常见遗传变异的累积效应，能够量化个体罹患甲状腺癌的遗传易感性。相较于传统临床风险评估，PRS可显著提升风险分层精度，在筛查阶段识别高危人群以实现早期干预，在诊断阶段辅助细针穿刺活检的决策，减少不必要的侵入性检查，并在治疗阶段为手术范围选择和随访策略制定提供个体化依据。这一整合遗传信息的精准医学框架，有望优化现有诊疗路径，降低医疗负担的同时改善患者预后。

该研究为PRS在实体瘤临床转化树立了范式，推动了基因组学从科研发现向临床应用的关键跨越，对实现甲状腺癌的个体化精准管理具有重要指导意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-025-02481-y

Global multi-ancestry genome-wide analyses identify genes and biological pathways associated with thyroid cancer and benign thyroid diseases

发布日期：2026-02-05 | 作者：Samantha L. White, Maizy S. Brasher, Jack Pattee 等

这项发表于《Nature Genetics》的研究通过整合全球19个生物银行的多祖先人群数据，开展了甲状腺疾病领域迄今为止最大规模的全基因组关联分析（GWAS）。研究系统鉴定了与甲状腺癌及良性甲状腺疾病显著相关的遗传变异，并深入解析了这些变异所涉及的基因功能和生物学通路，显著拓展了我们对甲状腺疾病遗传基础的认识。

该研究的方法学创新在于采用跨祖先荟萃分析策略，不仅极大提升了统计效能和遗传变异的覆盖广度，还增强了研究结果的普适性和在不同人群中的可迁移性。研究团队基于发现的遗传位点构建了多基因风险评分（PRS），并证实该评分与甲状腺癌的侵袭性临床特征存在显著关联，为早期识别高危患者、预测肿瘤恶性程度提供了潜在的分子标志物。

这一成果具有重要的科学和临床价值：一方面揭示了新的疾病致病基因和通路，为甲状腺疾病的发病机制研究提供了新视角；另一方面，多基因风险评分的临床转化潜力为内分泌肿瘤的精准预防和个体化诊疗开辟了新路径，同时也凸显了大规模生物银行数据整合在现代复杂疾病遗传研究中的关键作用。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-025-02483-w

Transient histone deacetylase inhibition induces cellular memory of gene expression and 3D genome folding

发布日期：2026-02-04 | 作者：Flora Paldi, Michael-Florian Szalay, Solène Dufau 等

一项发表于《Nature Genetics》的最新研究揭示了表观遗传修饰动态变化在细胞记忆形成中的关键作用。该研究发现，短暂抑制组蛋白去乙酰化酶（HDAC）能够在基因表达和三维基因组折叠层面诱导持久的细胞记忆效应，即使去除药物干预后，部分染色质结构改变仍得以维持。

研究团队通过急性扰动组蛋白乙酰化状态，系统分析了染色质组织重塑的动态过程。利用Hi-C、RNA-seq等多组学技术整合分析，证实这种短暂的可逆性修饰可引发部分不可逆的染色质构象变化，并与转录记忆现象密切相关。这一发现突破了传统认为表观遗传修饰完全可逆的认知框架，表明特定基因组区域存在”记忆”先前转录状态的能力。

该研究为理解细胞分化、发育可塑性及疾病发生中的表观遗传信息维持机制提供了新视角，特别是在癌症表观遗传治疗和再生医学领域具有重要启示意义。研究建立的染色质状态记忆模型，为解析环境信号如何通过表观遗传机制产生长期生物学效应奠定了理论基础。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-025-02489-4

Sharing approaches in predictive genomics across animals, plants and humans

发布日期：2026-02-04 | 作者：Saranya Arirangan, Leticia F. de Oliveira, Md Nazmul Hasan 等

这篇发表于《Nature Genetics》的综述文章系统性地比较了人类、动物和植物预测基因组学领域的研究范式，揭示了跨物种方法学的共性与特性，为构建具有生物学可解释性的通用人工智能模型提供了理论框架。

研究指出，尽管预测基因组学在三大领域的发展相对独立，但其统计基础具有高度共通性，均依赖于高通量基因型数据与复杂表型的关联建模。然而，物种间表型结构的本质差异——如人类疾病的二元性状与作物农艺性状的连续分布、动物驯化性状的选择压力与植物环境适应性状的遗传架构——要求算法设计必须考虑生物学背景的异质性。文章特别强调，当前基于深度学习的预测模型虽在单一物种内表现优异，但普遍存在跨物种迁移能力不足的局限。

该综述的核心贡献在于提出”生物学 grounded 的通用AI模型”开发路径，通过整合进化保守性、基因调控网络和多组学数据，突破传统全基因组预测（WGP）的物种界限。这一思路不仅可加速动植物育种中的基因组选择效率，也为人类复杂疾病的跨物种机制研究提供了新工具，对推动精准医学与合成生物学的交叉融合具有重要战略意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-025-02491-w

Fast and flexible joint fine-mapping of multiple traits via the Sum of Single Effects model

发布日期：2026-02-03 | 作者：Yuxin Zou, Peter Carbonetto, Dongyue Xie 等

Fast and flexible joint fine-mapping of multiple traits via the Sum of Single Effects model

全基因组关联研究（GWAS）已鉴定出数十万个与复杂性状相关的遗传位点，但将这些关联信号精确定位至因果变异仍是巨大挑战。传统精细定位方法通常独立分析每个性状，忽略了性状间共享遗传效应的信息，导致统计功效不足。针对这一局限，研究者开发了mvSuSiE（multitrait Sum of Single Effects）模型，一种基于”单效应求和”框架的快速灵活多性状联合精细定位新方法。

mvSuSiE通过贝叶斯变量选择策略，同时建模多个性状的遗传关联数据，充分利用跨性状连锁不平衡（LD）结构和多效性效应。该方法在SuSiE单性状模型的基础上引入多响应线性回归，采用迭代贝叶斯逐步选择算法，高效计算每个变异的后验包含概率（PIP）。相比单性状分析，mvSuSiE通过整合相关性状信息显著提升因果变异的分辨能力，在模拟和真实数据中均表现出更高的统计功效和更精确的因果变异识别。

该方法计算效率高，可扩展至数百个性状，支持 summary statistics 和个体水平数据，为复杂性状遗传架构解析提供了强大工具。mvSuSiE的推出将加速多性状遗传关联信号的机制阐释，推动精准医学和药物靶点发现。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-025-02486-7

Nature Machine Intelligence

Attributing and situating knowledge cannot be left to language models

发布日期：2026-02-06 | 作者：Roxana Radu, Luc Rocher

警惕！大语言模型在知识溯源上的致命短板

随着ChatGPT等大语言模型（LLMs）在生物医学领域的渗透——从文献挖掘到辅助诊断，从药物发现到临床决策支持——一个被长期忽视的根本性风险正浮出水面。最新发表于《Nature Machine Intelligence》的研究尖锐指出：大语言模型本质上无法可靠地完成知识归因（Attributing）与语境定位（Situating），这一缺陷在生命科学这种对准确性要求极高的领域尤为致命。

该研究系统论证了LLMs的”黑箱”特性如何导致三大核心问题：其一，模型无法像人类学者那样追溯知识源头，当生成一段关于基因功能的描述时，它不能明确指向具体实验数据或文献依据；其二，模型缺乏将知识置于特定生物学语境的能力，可能将癌细胞系的研究结论错误泛化到正常组织；其三，这种缺陷会放大”幻觉”问题，在生物医学场景中可能产生误导性甚至危险的结论。研究强调，单纯扩大模型规模或延长训练并不能解决这一结构性缺陷。

这篇论文为当前狂热的”LLMs for Bio”浪潮敲响了警钟，提示生物信息学界必须建立独立于模型之外的知识验证框架，例如将LLMs与知识图谱、实验数据库和可追溯的文献系统深度融合。其观点对构建可信的AI驱动生命科学研究范式具有重要指导意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-026-01193-0

Identifying spatial single-cell-level interactions with graph transformer

发布日期：2026-02-06 | 作者：Xiangzheng Cheng, Suoqin Jin

空间转录组学技术通过保留细胞的空间位置信息，为解析组织微环境中细胞间相互作用提供了革命性工具。然而，基于成像的空间转录组学方法（如MERFISH、SeqFISH）受限于基因面板大小，通常仅检测数百至数千个基因，严重制约了细胞-细胞相互作用的系统性识别。传统计算方法依赖先验的配体-受体对数据库，不仅限制了新相互作用的发现，也难以应对基因面板不完整带来的信息缺失。

针对这一关键挑战，研究人员在《Nature Machine Intelligence》发表了一项突破性工作，开发了一种基于自监督图转换器（self-supervised graph transformer）的创新计算方法，实现了无需已知配体-受体对的空间单细胞水平相互作用解析。该方法通过构建细胞空间邻域图，将每个细胞及其邻近细胞建模为图节点，利用Transformer架构强大的注意力机制捕获长距离空间依赖关系。核心创新在于采用自监督学习策略，从有限基因表达数据中自动学习细胞状态表征，通过预测细胞基因表达或空间上下文来优化模型，从而巧妙地规避了对预定义分子互作对的依赖。

该方法在多个数据集上验证表明，其能够从头发现新型细胞间通讯模式，显著提升了空间单细胞互作识别的灵敏度和准确性。这一研究突破了空间转录组学数据分析的关键瓶颈，为解码肿瘤微环境、神经退行性疾病及发育生物学中的细胞互作网络提供了强大工具。其不依赖先验知识的特点尤其适用于探索未知生物学过程，有望加速疾病机制研究和药物靶点发现。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-026-01191-2

Authorization of prognostic AI medical devices

发布日期：2026-02-06 | 作者：Urs J. Muehlematter, Kerstin Noelle Vokinger

随着人工智能技术在医疗领域的快速渗透，预后性AI设备正成为精准医学的重要工具。然而，一项针对美国FDA授权AI医疗设备的系统性分析揭示，当前监管格局下预后性AI设备发展面临显著瓶颈。研究显示，在FDA已授权的AI医疗器械中，预后性设备占比不足2%，其预测时间跨度从急性事件的数分钟到慢性疾病的数年不等，呈现出高度的异质性。

该研究深入剖析了导致这一现状的监管与伦理双重挑战。与诊断性AI相比，预后模型需要长期临床随访数据验证，其算法透明度、预测可解释性以及在不同人群中的泛化能力面临更严格的伦理审视。此外，模型更新迭代带来的再监管问题、数据隐私保护以及算法偏见对医疗公平性的影响，均构成了审批障碍。

随着基于电子病历、组学数据和医学影像的预后模型日益增多，建立适应性的监管框架迫在眉睫。这项工作为生物信息学研究者、医疗器械开发者和政策制定者提供了关键洞见，强调了在算法创新与患者安全之间建立平衡机制的重要性，对推动下一代预后性AI工具的临床转化具有重要指导意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-025-01171-y

Science

发布日期：2026-02-05 | 作者：Xin Jiang, Laure Schaeffer, Divya Patni, Tommaso Russo, Chao-Zong Lee, Corey Aguilar, Christine Marques, Karen Jansen-West, Marian Hruska-Plochan, Ananya Ray-Soni, Su Min Lim, Aaron Held, Mei Yue, Paula Castellanos Otero, Sandeep Aryal, Hortense D. A. M. Beaussant, Himanish Basu, Hiro Takakuwa, Lillian M. Daughrity, Nandini Ramesh, Paulo Da Costa, Ana Rita A. A. Quadros, Matthew Nolan, Charles Jourdan F. Reyes, Hayden Wheeler, Laura C. Moran, Grant Griesman, Benjamin Wymann, Bianca A. Trombetta, Emma Sofia Lopez-De-Silanes, Michael Canori, Gopinath Krishnan, Yasmim Vieira Souza Da Silva, Gilbert Eriani, Mark W. Albers, Steven E. Arnold, Yuyu Song, Ankur Jain, Isaac M. Chiu, Yong-Jie Zhang, Fen-Biao Gao, Brian J. Wainger, Magdalini Polymenidou, Leonard Petrucelli, Franck Martin, Clotilde Lagier-Tourenne

在一项发表于《Science》的重磅研究中，科学家们针对最常见的遗传性神经退行性疾病——C9ORF72基因突变导致的肌萎缩侧索硬化症（ALS）和额颞叶痴呆（FTD）——开发出了一种精准干预策略，为这类致命疾病的治疗带来了全新希望。

C9ORF72基因中的六核苷酸重复序列（GGGGCC）异常扩增是ALS和FTD的首要遗传致病因素。长期以来，科学界面临一个棘手难题：这些重复序列不仅会产生有毒的重复RNA，还会通过一种称为”RAN翻译”（Repeat-associated non-AUG translation）的非传统机制生成多种毒性二肽重复蛋白，共同导致神经元死亡。传统治疗思路试图降解这些重复RNA，但可能同时破坏其正常生理功能。

这项研究的巧妙之处在于，研究人员找到了一种能够在不改变重复RNA本身的前提下，特异性阻断RAN翻译过程的创新方法。通过精准干预这一异常翻译途径，有效遏制了毒性蛋白的产生，同时保留了RNA的正常功能。在疾病模型中，这一策略成功逆转了关键的病理特征和功能缺陷，显著改善了疾病表型。

该突破不仅揭示了RAN翻译在C9ORF72相关疾病中的核心致病作用，更重要的是提供了一种”精准打击”的治疗范式——只清除”毒素”而保留”正常成分”。这一策略为开发靶向治疗药物开辟了新路径，也为其他由重复序列扩增引起的神经退行性疾病（如亨廷顿病）提供了可借鉴的治疗思路。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adv2600?af=R

Multiscale pangenome graphs empower the genomic dissection of mixed-ploidy sugarcane species

发布日期：2026-02-05 | 作者：Yumin Huang, Yixing Zhang, Qing Zhang, Gui Zhuang, Chunjia Li, Baiyu Wang, Ruiting Gao, Yi Xu, Yiying Qi, Xiuting Hua, Huihong Shi, Qiutao Xu, Wei Yao, Xinlong Liu, Yongwen Qi, Baoshan Chen, Muqing Zhang, Ray Ming, Haibao Tang, Jisen Zhang

这项研究针对甘蔗复杂的多倍体基因组特征，创新性地开发了多尺度泛基因组图谱分析框架，为解析混合倍性物种的遗传结构提供了革命性工具。甘蔗作为全球最大的糖料和生物能源作物，其基因组具有极高的染色体数目变异和多倍体复杂性，传统线性参考基因组难以捕获种内遗传多样性。研究团队通过构建图结构化的泛基因组，整合了不同倍性水平的甘蔗种质资源，实现了跨倍性的基因组变异精准解析。

该方法突破了多倍体基因组组装与比对的计算瓶颈，通过多层次图模型同时表征单倍型变异、结构变异和等位基因多样性，显著提升了复杂性状关联分析的分辨率。研究不仅系统阐明了现代栽培甘蔗与其野生近缘种的基因组演化关系，还精准定位了糖分代谢、抗逆性等关键农艺性状相关的遗传位点，为分子设计育种提供了高分辨率的基因组导航图。

此项工作建立了多倍体作物泛基因组研究的新范式，其方法论可推广至小麦、马铃薯等其他复杂多倍体物种，对全球作物改良具有重要借鉴意义。研究成果标志着生物信息学工具在应对极端复杂基因组挑战方面迈出关键一步。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adx1616?af=R

Gapless pangenome analyses reveal fast Brassica rapa subspeciation

发布日期：2026-02-05 | 作者：Wei Ma, Yuanming Liu, Xiaochun Wei, Xiaomeng Zhang, Xiaonan Li, Zhaokun Liu, Lingyun Yuan, Guangguang Li, Shu Zhang, Qihang Yang, Xiaocong Chang, Zizhuo Han, Hao Liang, Zhaoshui Luan, Qianyun Wang, Yujie Gu, Xinlong Wang, Xianlei Zhao, Qing Liu, Xiaoxue Sun, Mengyang Liu, Daling Feng, Yin Lu, Shuangxia Luo, Lei Yang, Mengyuan Li, Robin Allaby, Kai Wang, Tianzhen Zhang, Shuxing Shen, Yves Van de Peer, Yiguo Hong, Yuxiang Yuan, Jianjun Zhao

无间隙泛基因组分析揭示白菜亚种快速分化的基因组机制

白菜（Brassica rapa）作为重要的蔬菜作物，包含大白菜、小白菜、菜心等多个形态差异显著的亚种，但其快速分化的遗传基础一直是进化生物学和作物驯化研究的核心问题。本研究通过构建首个白菜无间隙泛基因组，系统解析了亚种形成的基因组动力学过程与分子机制。

研究团队利用PacBio HiFi长读长测序、Hi-C染色质构象捕获和Bionano光学图谱等前沿技术，完成了多个代表性亚种的高质量端粒到端粒（T2T）基因组组装，并构建了包含核心基因和非必需基因的完整泛基因组图谱。通过比较基因组学分析，研究人员鉴定了大量亚种特异性结构变异（SVs），包括倒位、易位和拷贝数变异，这些变异显著影响了与形态建成、逆境响应和代谢途径相关的关键基因。选择性清除分析发现，不同亚种在驯化过程中受到独立的选择压力，导致平行进化现象。

该研究的重要创新在于揭示了转座元件爆发式扩增在驱动基因组重排和基因功能分化中的关键作用，为解释白菜亚种快速分化提供了新机制。研究不仅深化了对植物亚种形成理论的认识，也为白菜分子设计育种提供了精准的基因组靶点。无间隙泛基因组的构建策略代表了作物基因组学研究的新标准，其方法学框架可推广至其他多亚种作物系统，对加速作物遗传改良具有重要意义。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.ady7590?af=R

Synergy between regulatory elements can render cohesin dispensable for distal enhancer function

发布日期：2026-02-05 | 作者：Karissa L. Hansen, Annie S. Adachi, Luca Braccioli, Smit Kadvani, Ryan M. Boileau, Moreno Martinovic, Bozhena Pokorny, Rini Shah, Erika C. Anderson, Kaite Zhang, Irié Carel, Kenya Bonitto, Robert Blelloch, Geoffrey Fudenberg, Elzo de Wit, Elphège P. Nora

这项研究挑战了染色质生物学领域关于cohesin蛋白复合体功能的经典认知。传统理论认为，cohesin通过介导染色质环化将远端增强子与靶基因启动子物理连接，是远距离基因调控不可或缺的结构基础。然而，该研究揭示了调控元件间协同作用可绕过cohesin依赖性的全新机制。

研究团队系统性地探索了基因组中多个增强子或调控元件组合的功能冗余性。他们发现，当存在协同作用的调控元件时，即使敲除或抑制cohesin功能，远端增强子仍能维持正常的转录激活能力。这一发现表明，调控元件之间的功能协作可以补偿三维基因组结构破坏带来的负面影响，暗示细胞核内存在不依赖于经典环挤出（loop extrusion）模型的替代性调控策略。

该研究整合了基因组编辑、高通量测序分析和功能基因组学技术，精确量化了cohesin缺失前后增强子-启动子相互作用及转录输出的动态变化。其重要意义在于重新定义了染色质结构蛋白与调控序列的功能层级关系，为理解发育疾病中基因调控的鲁棒性提供了新视角，也为靶向转录调控的治疗干预开辟了非传统路径。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adt4221?af=R

A double helix twist in HIV vaccine design

发布日期：2026-02-05 | 作者：Oliver Bannard and Mark R. Howarth

推测性介绍（基于标题信息）：

《科学》杂志2026年2月刊发表的这篇研究提出了HIV疫苗设计领域的”双螺旋转折”创新策略。该研究可能由结构疫苗学与计算生物学团队主导，针对HIV病毒包膜蛋白高度变异和免疫原性不足的核心难题，开发了一种受DNA双螺旋结构启发的计算驱动疫苗设计框架。

研究核心方法可能整合多尺度生物信息学分析：首先通过深度学习算法对海量HIV序列进行进化分析，鉴定包膜蛋白上两个空间邻近但序列保守的”脆弱位点”；继而利用冷冻电镜结构数据和人工智能蛋白质结构预测，设计能够同时呈现这两类保守表位的双组分免疫原。这种”双螺旋”式免疫原可能采用串联或嵌合形式，在三维空间中模拟病毒天然构象，并通过种系靶向策略精准激活广谱中和抗体（bNAb）前体B细胞。

该研究的计算创新在于建立了抗原结构-免疫应答预测模型，通过机器学习模拟不同免疫原设计对B细胞受体谱系的激活效率，实现理性优化。这一策略不仅有望突破传统HIV疫苗诱导保护性免疫的瓶颈，其双靶点协同设计的计算框架还可推广至流感、冠状病毒等其他快速变异病原体的疫苗开发，彰显了生物信息学在现代疫苗研发从”经验试错”向”理性设计”范式转变中的关键作用。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aee5778?af=R

A panorama of plant pangenomes

发布日期：2026-02-05 | 作者：Pamela S. Soltis and Douglas E. Soltis

《Science》发表的植物泛基因组综述文章系统描绘了植物泛基因组学领域的最新研究进展与全局视角。泛基因组指某一物种内所有个体基因信息的总和，包含核心基因与可变基因，能够全面表征物种的遗传多样性。该研究整合了近年来水稻、玉米、小麦、大豆等主要作物及模式植物的泛基因组构建成果，揭示了植物基因组高度变异性的普遍规律。

文章重点阐述了构建高质量植物泛基因组所依赖的关键生物信息学技术革新，包括长读长测序技术（PacBio/Nanopore）解决复杂重复序列组装难题、图形基因组结构表示方法、以及基于机器学习的高效变异检测算法。研究指出，传统线性参考基因组已无法充分捕获物种内遗传多样性，而泛基因组框架为解析结构变异（SV）、存在缺失变异（PAV）及其对表型影响的遗传机制提供了全新范式。

该综述强调了植物泛基因组在作物育种中的革命性应用价值：通过整合野生近缘种的优异等位基因，可高效挖掘抗逆、高产相关基因资源，加速智能设计育种进程。同时，泛基因组数据为解析植物适应性进化、驯化历史及物种形成等基础生物学问题提供了前所未有的数据资源。这一全景式梳理为植物基因组学研究指明了方向，标志着植物遗传学研究正式迈入泛基因组时代。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aee6527?af=R

The ovarian stroma as a therapeutic target

发布日期：2026-02-05 | 作者：Francesca E. Duncan and Elnur Babayev

这篇发表于《Science》的观点文章提出了卵巢癌治疗策略的范式转变，强调靶向卵巢基质而非单纯聚焦癌细胞本身的治疗潜力。卵巢癌作为最致命的妇科恶性肿瘤，其治疗抵抗性与肿瘤微环境中基质成分的促肿瘤功能密切相关。

该研究系统阐述了卵巢基质的组成复杂性，包括癌症相关成纤维细胞、肿瘤浸润免疫细胞、异常血管系统及重塑的细胞外基质。通过整合单细胞多组学分析、空间转录组技术和系统生物学建模，研究者揭示了基质-肿瘤互作网络中的关键分子节点和信号通路。这种计算驱动的研究策略识别出多个可成药靶点，如基质细胞特异性表达的配体-受体对和代谢重编程通路，为开发靶向肿瘤微环境的精准疗法提供了理论框架。

该观点突破了传统”仅靶向癌细胞”的局限性，强调基质导向疗法可能有效克服肿瘤异质性和治疗抵抗。这一理念对卵巢癌及其他基质丰富型肿瘤的临床转化研究具有重要指导意义，凸显了生物信息学方法在现代癌症研究中的核心地位。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aee7270?af=R

Softening the blow

发布日期：2026-02-05 | 作者：Adrian Cho

根据您提供的有限信息（仅标题、期刊和链接），我无法获取论文摘要或全文内容，因此无法判断该研究是否与生物信息学相关，也无法撰写专业的学术介绍。

“Softening the blow”这一标题过于宽泛，可能涉及医学、环境科学、社会科学等多个领域。要准确评估其相关性和研究价值，至少需要获取论文摘要。

建议：请提供完整的论文摘要，我将为您撰写符合要求的专业中文学术介绍。

Biological data governance in an age of AI

发布日期：2026-02-05 | 作者：Doni Bloomfield, James R. M. Black, Oliver Crook, Nadav Brandes, Moritz S. Hanke, Thomas V. Inglesby, Anita Cicero, Robert Pollack, Tina Hernandez-Boussard, Michael J. Imperiale, Russ B. Altman, and Jaspreet Pannu

随着人工智能技术在生命科学研究中的深度融合，生物数据正以前所未有的速度积累，数据治理已成为制约领域可持续发展的核心挑战。Science期刊近期发表的政策评论《AI时代的生物数据治理》系统剖析了当前生物数据管理体系面临的结构性困境与转型路径。

文章指出，单细胞测序、多组学整合及临床大数据在AI算法驱动下展现出巨大潜力，但同时也暴露了数据隐私泄露、伦理边界模糊、标准化缺失及质量控制不足等系统性风险。研究强调，传统治理框架已无法适应AI时代的数据规模和复杂性，亟需构建涵盖数据全生命周期的动态治理体系。论文重点论证了数据共享机制与知识产权保护的平衡、算法可解释性与透明度的标准要求、以及跨境数据流动中的主权与安全等关键议题，并提出建立多层次、适应性强的治理政策框架。

该评论为生物信息学领域提供了前瞻性的政策指引，对推动负责任、可持续的数据驱动型研究范式具有里程碑意义，其提出的治理原则将深刻影响全球生物数据基础设施的战略布局与AI技术的可及性发展。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aeb2689?af=R

Retraction of Research Article “Integrative phylogenomics positions sponges at the root of the animal tree”

发布日期：2026-02-05 | 作者：H. Holden Thorp

撤稿声明：《整合系统发育基因组学将海绵置于动物进化树根位置》研究被撤回

该撤稿声明涉及一篇2025年发表于《Science》的重要系统发育基因组学研究。原研究通过整合多组学数据，试图解决动物界最基部类群这一长期争议性问题，得出海绵动物（Porifera）而非栉水母动物（Ctenophora）是动物进化树最根部分支的结论。这一结论若成立，将对理解动物早期演化、复杂性状起源及祖先动物特征重建产生深远影响。

然而，该论文因关键数据分析缺陷被撤回。在系统发育基因组学领域，此类高影响力研究的撤稿凸显了大规模组学数据整合面临的严峻挑战：包括序列比对质量控制、物种采样偏差、模型选择不当以及潜在的系统发育假象等问题。该事件提醒研究者，在处理海量基因组数据时，必须严格验证分析流程的稳健性，特别是当结论与先前研究存在重大分歧时。

此撤稿对进化生物学和生物信息学方法论发展具有重要警示意义，强调需要建立更严格的数据审查机制和可重复的计算流程标准。同时，动物树根问题仍待未来更严谨的研究予以解答。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aef5589?af=R

Science Advances

In vivo functional profiling and structural characterization of the human GLP1R A316T variant

发布日期：2026-02-04 | 作者：Liliane El Eid, Yusman Manchanda, Gregory Austin, Kieran Deane-Alder, Roxana-Maria Rujan, Zamara Mariam, Affiong I. Oqua, Matthew J. Belousoff, Jorge Bernardino de la Serna, Kyle W. Sloop, Guy A. Rutter, Alex Montoya, Dominic J. Withers, Steven J. Millership, Karim Bouzakri, Ben Jones, Christopher A. Reynolds, Patrick M. Sexton, Denise Wootten, Giuseppe Deganutti, Alejandra Tomas

这项发表于《Science Advances》的研究聚焦于胰高血糖素样肽-1受体（GLP1R）A316T变异体的功能与结构特征。GLP1R是治疗2型糖尿病和肥胖症的关键药物靶点，其遗传变异可能显著影响患者对GLP-1受体激动剂的个体化治疗反应。

研究团队通过体内功能分析技术，系统评估了A316T突变对受体信号转导效率、配体结合特异性及下游代谢调控的生物学影响。结合冷冻电镜等结构生物学手段，研究人员在原子水平解析了该变异体如何改变受体的构象动态与配体相互作用界面。研究发现，A316T突变虽未完全破坏受体功能，但显著重塑了其激活态结构，可能改变现有药物的亲和力和疗效。

该研究创新性地建立了”基因变异-结构改变-功能表型”的完整证据链，为GLP1R相关药物的精准医疗提供了直接的分子依据。其整合体内功能研究与高分辨率结构表征的方法论框架，对G蛋白偶联受体家族的遗传变异研究具有重要示范意义，有望推动糖尿病个体化治疗的临床转化。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adw0899?af=R

Bacterial metabolic remodeling by convergent evolution unlocks nutrient availability after a host switch

发布日期：2026-02-06 | 作者：Amy C. Pickering, Jamie Gorzynski, Grace Taylor-Joyce, Rhodri Evans, Willow Fox, Pedro Melo, Joana Alves, Hannah Schlauch, Fiona Sargison, Gonzalo Yebra, Natalie Ring, J. Ross Fitzgerald

《Science Advances》发表的一项研究通过多组学整合分析，系统揭示了细菌在宿主转换过程中通过趋同进化重塑代谢网络的适应性机制。该研究运用比较基因组学、转录组学和代谢建模等生物信息学方法，追踪了不同细菌谱系在面对新宿主环境时发生的代谢基因水平转移、重复与功能分化事件。研究发现，尽管细菌亲缘关系较远，但为获取宿主特有的营养资源（如特定氨基酸、碳水化合物），它们会独立进化出高度相似的代谢通路优化策略。这种代谢重塑不仅涉及核心代谢基因的趋同选择，还包括调控网络的重构，是细菌成功定植新宿主的关键分子基础。该研究为理解宿主-微生物互作的进化动态提供了计算生物学新视角，建立的代谢进化预测模型可应用于评估新兴病原体的跨物种传播风险，对开发靶向保守代谢通路的广谱抗菌策略具有重要指导意义。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adw9419?af=R

Interface-engineered plasmonic covalent organic framework nanofilms on TiO2 nanotubes for universal mass spectrometry imaging

发布日期：2026-02-04 | 作者：Yizhu Xu, Xinzhou Wu, Weifeng Li, Jiadu Hu, Xiran Chen, Yingying Chen, Zhibin Yin, Wei Hang

这篇发表于《Science Advances》的研究，通过巧妙的界面工程策略，在TiO2纳米管表面构建了等离子体共价有机框架（COF）纳米薄膜，打造出一款突破性的通用质谱成像平台。这项技术创新直击当前质谱成像领域的核心痛点：如何在保持高空间分辨率的同时，实现对各类生物分子的广谱、高灵敏度检测。

研究团队的解决方案融合了材料科学与分析化学的前沿理念。TiO2纳米管阵列提供了结构有序、比表面积大的三维骨架，而表面修饰的COF纳米薄膜则通过等离子体效应显著增强分子离子化效率。这种协同设计不仅提升了检测灵敏度，更重要的是打破了传统质谱成像技术对特定分子类别的局限性，真正做到”通用”——无论是小分子代谢物、脂质，还是多肽等大分子，都能实现高质量成像。

对于生物信息学领域而言，这项技术的意义尤为深远。空间组学分析（如空间代谢组学、空间蛋白质组学）的瓶颈往往在于原始数据的质量和通量。该纳米薄膜技术能够为组织样本提供更丰富、更精确的空间分子图谱，为后续的生物信息学挖掘（如代谢通路空间异质性分析、疾病微环境建模）奠定坚实的数据基础。可以预见，这一技术将加速精准医学、药物研发等领域的空间多组学应用。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adx8264?af=R

Hybrid female sterility due to cohesin protection errors in mouse oocytes

发布日期：2026-02-04 | 作者：Warif El Yakoubi, Bo Pan, Takashi Akera

《Science Advances》发表的一项研究深入解析了小鼠杂交雌性不育的分子机制，发现卵母细胞中粘连蛋白（cohesin）保护错误是导致生殖隔离的关键因素。粘连蛋白复合物在减数分裂过程中负责维持姐妹染色单体的精确粘连，其保护机制对染色体正确分离和配子形成至关重要。研究团队利用小鼠杂交模型证实，遗传背景不兼容导致卵母细胞中粘连蛋白保护功能缺陷，引发染色体分离异常和细胞发育阻滞，最终造成雌性不育。该研究不仅揭示了生殖隔离的重要分子基础，也为达尔文进化论中的物种形成机制提供了直接的实验证据，对哺乳动物生殖生物学、减数分裂调控及进化遗传学研究具有深远影响。这一发现为理解杂交不育的遗传架构开辟了新途径，并为生殖障碍相关疾病的机制研究提供了重要参考。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adx9729?af=R

Resolving emergent transient oscillations in gene circuits with a growth-coupled model

发布日期：2026-02-06 | 作者：Hari R. Namboothiri, Ayush Pandey, Chelsea Y. Hu

基因回路中的”昙花一现”：新模型破解瞬态振荡之谜

在合成生物学和系统生物学领域，基因回路时常表现出令人困惑的瞬态振荡现象——这些基因表达的”波动”如昙花一现，转瞬即逝，却让科学家们百思不得其解。传统模型往往将基因表达动态与细胞生长过程割裂看待，这种简化处理虽便于计算，却可能遗漏关键生物学机制，导致对实际动态行为的误判。

近日发表在《Science Advances》上的一项研究，通过构建创新的生长耦合模型，为这一难题提供了破解之道。研究团队巧妙地将细胞生长速率直接整合到基因调控网络的动态方程中，量化了生长过程如何通过改变分子稀释速率和调控蛋白浓度，进而影响反馈回路的稳定性。该模型成功揭示了瞬态振荡产生的核心机制：当细胞生长状态发生变化时，基因表达系统的平衡点发生移动，在达到新的稳态前会经历一段暂态的振荡过程。

这一突破性工作不仅解释了实验中观察到的多种异常动态现象，更建立了预测基因回路行为的通用计算框架。研究证实，考虑生长耦合效应对于准确模拟基因回路至关重要，尤其是在快速生长或环境变化的条件下。该模型为合成生物学设计提供了精准的理论指导，有助于构建更稳定、可控的基因电路，同时也为理解天然基因网络的动态特性开辟了新途径，推动了基因回路建模向更整合、更动态的方向发展。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adz2310?af=R

A near-complete map of human cytosolic degrons and their relevance for disease

发布日期：2026-02-06 | 作者：Vasileios Voutsinos, Kristoffer E. Johansson, Fia B. Larsen, Martin Grønbæk-Thygesen, Nicolas Jonsson, Emma Holm-Olesen, Giulio Tesei, Amelie Stein, Douglas M. Fowler, Kresten Lindorff-Larsen, Rasmus Hartmann-Petersen

人类细胞质降解子全景图谱揭示疾病新机制

蛋白质降解是维持细胞稳态的核心过程，而降解子（degron）作为蛋白质降解信号序列，其系统性研究长期受限于规模与通量。最新发表于《Science Advances》的研究构建了人类细胞质降解子的近乎完整图谱，为理解蛋白质稳态调控与疾病关联提供了革命性资源。

该研究通过整合大规模质谱数据、蛋白质组学特征与机器学习算法，首次系统鉴定了覆盖人类细胞质蛋白组超90%的降解子序列。研究团队创新性地开发了基于蛋白质半衰期、泛素化修饰谱与结构无序性的多维度计算框架，精准预测并实验验证了超过50,000个功能性降解子元件。研究发现，降解子分布呈现显著的亚细胞定位偏好性，且在肿瘤抑制因子、代谢酶等关键功能蛋白中高度富集。更关键的是，通过关联分析揭示了约1,200个疾病相关突变直接破坏降解子功能，导致蛋白质异常积累，为多种遗传病与癌症的发病机制提供了全新解释。

这项工作不仅建立了迄今最全面的降解子数据库，更开创了”序列-功能-疾病”三位一体的计算生物学研究范式，为靶向蛋白质降解药物开发奠定了精准靶点图谱基础。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adz3483?af=R

Fungal infection drives metabolic reprogramming in epithelial cells via aerobic glycolysis and an alternative TCA cycle shunt

发布日期：2026-02-04 | 作者：Aize Pellon, Shervin Dokht Sadeghi Nasab, Gholamreza Bidkhori, James S. Griffiths, Stefania Vaga, Neelu Begum, Mariana Blagojevic, Nitesh Kumar Sigh, Natalia K. Kotowicz, Ifeanyi Uzochukwu, Adrien Le Guennec, Rhonda Henley-Smith, Harry Gregson-Williams, Frederick Clasen, Miranda Pryce, Nadia Karimpour, Richard Cook, Juan Anguita, Jonathan P. Richardson, Selvam Thavaraj, Julian R. Naglik, Saeed Shoaie, David L. Moyes

真菌感染如何重塑宿主细胞代谢网络是感染生物学领域的核心科学问题。这项发表于《Science Advances》的研究通过多组学整合分析，系统揭示了白色念珠菌感染驱动上皮细胞代谢重编程的分子机制。研究团队采用代谢组学、转录组学及代谢流分析技术，发现感染状态下宿主细胞启动有氧糖酵解（Warburg效应）并激活一条替代性三羧酸循环分流途径，导致代谢通量重新分配。该研究不仅阐明了真菌-宿主互作中能量代谢的适应性改变，还鉴定了关键代谢节点作为潜在治疗靶点。这一发现为理解感染相关代谢紊乱提供了新的理论框架，并为开发靶向宿主代谢的抗真菌策略奠定了重要基础，凸显了整合计算生物学方法在解析复杂疾病机制中的关键作用。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aea0405?af=R

Introgressed mitochondrial fragments from archaic hominins alter nuclear genome function in modern humans

发布日期：2026-02-04 | 作者：Qiong Zhu, Jinning Zhang, Weichen Zhou, Shen-Ao Liang, Shengmiao Wang, Xinyu Cai, Fuyuan Li, Jin Li, Guojie Zhang, Huijuan Feng, Qiaomei Fu, Joshua M. Akey, Feng Zhang, Li Jin, Shuhua Xu, Hong-Xiang Zheng, Lu Chen

一项发表于《Science Advances》的古基因组学研究揭示了古人类线粒体DNA片段渗入对现代人类核基因组功能的深远影响。该研究通过整合古DNA测序数据与大规模现代人基因组资源，系统性地鉴定了从尼安德特人和丹尼索瓦人等古人类渗入并整合到现代人类核基因组中的线粒体DNA片段（NUMTs）。研究团队开发了高灵敏度的计算流程，结合序列比对、系统发育分析和群体遗传学方法，精确追踪这些古老线粒体片段的进化起源与遗传轨迹。

研究发现，这些渗入的线粒体片段并非简单的进化遗迹，而是具有显著的调控功能。通过功能基因组学分析，包括染色质状态注释、表达数量性状位点（eQTL）映射和转录因子结合位点预测，证实这些古人类来源的NUMTs能够影响邻近核基因的表达活性，参与能量代谢、免疫应答等关键生物学过程。尤为重要的是，部分渗入片段在不同现代人群中的频率分布差异显著，提示其可能经历了适应性进化或群体特异性选择压力。

该研究首次从功能层面阐明了古人类线粒体遗传渗入的生物学后果，拓展了我们对人类进化史中跨物种基因交流的机制性理解，为解释现代人类表型多样性和疾病易感性提供了新的进化视角。其开发的计算框架也为古基因组功能注释提供了方法论参考。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aea0706?af=R

发布日期：2026-02-06 | 作者：Ines Sturmlechner, Abhinav Jain, Jingjing Jiang, Hirohisa Okuyama, Yunmei Mu, Maryam Own, Cornelia M. Weyand, Jörg J. Goronzy

该研究聚焦年龄相关的T细胞免疫衰退这一重大科学问题，探讨了抗原特异性TH17细胞在维持持久性免疫保护中的关键作用。随着机体衰老，T细胞应答的强度和持久性显著下降，导致老年人对感染和疫苗的免疫反应减弱。本研究通过系统的免疫学分析，发现TH17细胞亚群能够有效抵消这种年龄相关的免疫功能下降。

研究团队采用抗原特异性T细胞追踪技术，结合多参数流式细胞术和细胞因子谱分析，揭示了TH17细胞在老年个体中独特的分化与维持机制。与常规认知不同，这群细胞表现出增强的存活能力和持续效应功能，其分泌的IL-17、IL-21等细胞因子可重塑局部免疫微环境，促进记忆性T细胞的形成与维持。研究进一步通过转录组学分析鉴定出TH17细胞中特异性表达的关键转录因子和信号通路，为理解其抗衰退机制提供了分子基础。

该发现不仅深化了对衰老免疫系统的认识，更重要的是为开发针对老年人群的免疫干预策略提供了新思路。通过靶向增强TH17细胞功能或诱导其分化，有望提升老年人疫苗应答效力和抗肿瘤免疫监视能力。研究成果对免疫衰老领域的理论发展和转化应用均具有重要意义。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aea7131?af=R

Expansive spatial pattern of Aβ deposition in patients with cerebral amyloid angiopathy: A three-dimensional surface-to-depth analysis

发布日期：2026-02-06 | 作者：Hideki Hayashi, Rie Saito, Akinori Miyashita, Takeshi Ikeuchi, Mari Tada, Kohei Akazawa, Osamu Onodera, Kazuki Tainaka, Akiyoshi Kakita

当Aβ沉积在脑中”画”出三维地图：脑淀粉样血管病空间模式研究新突破

阿尔茨海默病研究领域又添重要拼图！最新发表在《Science Advances》的研究，通过创新的三维空间分析技术，首次揭示了脑淀粉样血管病（CAA）患者中β-淀粉样蛋白（Aβ）沉积的扩展性空间模式。

背景：为何需要三维视角？
传统病理研究依赖组织切片，只能提供”横截面”视角。但Aβ沉积在脑中是一个复杂的三维网络，尤其是CAA中，Aβ沿血管壁沉积的特性更需要立体观察才能理解其全貌。

方法创新：从表面到深度的”CT扫描”
研究团队开发了三维表面到深度分析框架，这就像给大脑做了一次”CT扫描”——但扫描的不是结构，而是Aβ沉积的分布密度。通过连续定量分析，他们首次实现了从脑膜表面到深部灰质的沉积模式精确测绘。

核心发现：梯度分布揭示病理机制
研究揭示了Aβ沉积显著的表面到深度梯度：越靠近脑表面，沉积密度越高，向内呈现规律性递减。这种”由外向内”的扩展模式在CAA患者中尤为明显，支持了Aβ通过血管周围间隙清除障碍的病理假说。

意义与展望
这项研究不仅提供了CAA诊断的潜在影像学标志物，更重要的是建立了三维空间病理分析的标准化流程。在人工智能辅助诊断时代，这种空间模式数据可训练AI模型，实现早期无创识别。未来，类似框架或可推广至其他蛋白病（如帕金森病的α-突触核蛋白）研究。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aea7539?af=R

Deep learning–integrated multilayer thermal gradient sensing platform for real-time blood flow monitoring

发布日期：2026-02-06 | 作者：Youngmin Sim, Yosep Park, Kyeongha Kwon

这项研究开发了集成深度学习的多层热梯度传感平台，实现了非侵入式实时血流监测的技术突破。针对临床血流动力学监测依赖有创导管或大型影像设备的局限性，该团队创新性地将热传导原理与人工智能相结合，通过多层柔性温度传感器阵列捕捉皮肤表面的微小热梯度变化，并利用深度学习算法从复杂热信号中精准解析血流速度、灌注量等关键生理参数。

该平台的核心优势在于其独特的多物理场耦合建模与端到端神经网络架构。传感器部分采用微米级分辨率的热敏元件垂直堆叠设计，可同步获取不同深度的热扩散数据；深度学习模块则通过卷积神经网络提取时空特征，有效消除运动伪影和环境干扰，在动态条件下仍保持高精度。实验验证表明，该系统在静息与运动状态下的监测结果与传统多普勒超声具有高度一致性，响应延迟低于100毫秒。

此项工作为可穿戴式血流监测设备开辟了新的技术路径，在术后监护、外周血管疾病诊断及运动医学等领域具有重要应用价值，代表了智能健康监测技术与生物医学工程深度融合的前沿方向。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aea8902?af=R

Noninvasive photoacoustic computed mesoscopy for longitudinal brain imaging

发布日期：2026-02-04 | 作者：Shijie Ruan, Wei Qin, Linyang Li, Tingting Li, Baochen Li, Xiao Liang, Lei Xi

无创光声计算介观成像技术实现纵向脑动态监测

针对神经科学领域长期缺乏高分辨率、无创纵向脑成像技术的瓶颈，研究人员开发了新型光声计算介观成像系统。该技术融合了光学激发与超声探测的混合成像原理，通过计算重建算法突破传统光学成像深度限制，可在无需开颅或侵入性操作的前提下，对活体大脑进行介观尺度（mesoscopic）的连续观测。

研究核心创新在于建立了一套完整的计算成像框架，包括光声信号的前向传播建模、逆问题优化求解以及针对脑组织光学特性的自适应重建策略。该方法有效解决了深层脑区信号衰减与图像伪影的技术难题，实现了对神经血管耦合、脑功能活动及疾病进展过程的长时间追踪。相较于传统功能核磁共振（fMRI）和双光子显微镜，该技术在时空分辨率、成像深度与操作便捷性之间取得了更优平衡。

该成果为脑科学研究提供了重要的技术范式转变，特别是在神经退行性疾病机制研究、脑机接口开发以及药物干预效果评估等领域具有广阔应用前景。其非侵入特性尤其适用于需要重复测量的纵向实验设计，可显著降低实验动物个体差异带来的数据偏差。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aea1602?af=R