【BioAIWeekly】20260218
本期共收录 58 篇文章：Cell 4 篇, Nature 6 篇, Nature Biotechnology 1 篇, Nature Communications 1 篇, Nature Computational Science 2 篇, Nature Genetics 7 篇, Nature Machine Intelligence 4 篇, Nature Methods 6 篇, Science 11 篇, Science Advances 16 篇。
Cell
Giant DNA viruses encode a hallmark translation initiation complex of eukaryotic life
发布日期：2026-02-17 | 作者：J. Maximilian Fels, Aidan B. Hill, Richard Han, Jasmine M. Garcia, Hugo Bisio, Chantal Abergel, Philip J. Kranzusch, Amy S.Y. Lee
巨型DNA病毒（Giant DNA viruses）以其庞大的基因组和复杂的生物学特性持续挑战着传统病毒学定义。本研究在Cell发表的最新成果揭示了一项颠覆性发现：这类病毒独立编码了与真核生物eIF4F（eukaryotic initiation factor 4F）同源的帽结合复合物，而eIF4F正是界定真核生命形式的标志性翻译起始核心机器。
长期以来，病毒被认为必须完全依赖宿主细胞的翻译 machinery 完成蛋白合成。然而，该研究通过功能验证证实，巨型DNA病毒编码的帽结合复合物不仅是病毒高效蛋白合成的必需因子，更重要的是赋予了病毒在宿主环境剧烈变化时的异常复制可塑性（replication plasticity）。这一发现表明，巨型DNA病毒已演化出部分独立于宿主调控网络的自主翻译控制能力，从根本上重塑了我们对病毒-宿主互作关系的认知框架。
该研究不仅深化了我们对病毒基因组功能复杂性的理解，也为探索真核翻译系统的演化起源提供了独特的病毒学视角。此外，病毒特异性翻译起始机制的发现为开发靶向性抗病毒策略提供了潜在的新型药物靶点。
原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(26)00055-3?rss=yes
A single-cell time-series atlas of endothelial cell embryonic development
发布日期：2026-02-16 | 作者：Lihui Lin, Jing Zhong, Fuqing Jiang, Yu-xiang Wang, Lan-yue Ma, Jia-xin Yang, Yu-yan Li, Rong-Rong Gao, Huijian Feng, Baomei Cai, Ziyu Feng, Xin Zhou, Ya-hai Shu, Pan Chen, Xue Wu, Chen-Leng Cai, Qiang Wang, Guangming Wu, Duanqing Pei, Shangtao Cao, Yang Liu, Guangdun Peng, Jiekai Chen, Qi Chen
该研究利用单细胞测序技术构建了STED-EC（Single-cell Time-series Endothelial Cell Development）图谱，系统描绘了胚胎发育过程中内皮细胞的转录组动态变化。该图谱整合了多个胚胎发育时间点和不同器官的内皮细胞数据，实现了跨器官、跨时间点的基因表达比较分析，为血管发育研究提供了高分辨率的分子图谱资源。
研究发现，不同胚胎器官来源的内皮细胞存在显著的转录组变异，这种器官特异性差异反映了血管系统发育的多样化分子程序。通过对时间序列数据的深入挖掘与整合分析，研究揭示了此前未知的调控器官特异性血管发育的分子机制，为理解内皮细胞命运决定、血管网络形成及其器官特异性功能特化提供了新的理论框架。
该研究建立的单细胞发育图谱不仅填补了胚胎内皮细胞时空动态表达图谱的空白，也为血管生物学领域提供了重要的数据资源和分析基准。这些发现有助于深入解析胚胎血管发育的基本规律，为血管相关疾病的机制研究、药物靶点发现以及再生医学应用奠定了坚实的分子基础，展示了单细胞组学技术在发育生物学研究中的强大应用价值。
原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(26)00049-8?rss=yes
Persistent T cell activation and cytotoxicity against glioblastoma following single oncolytic virus treatment in a clinical trial
发布日期：2026-02-11 | 作者：Maxime Meylan, Ye Tian, Lijian Wu, Alexander L. Ling, Daniel Kovarsky, Graham L. Barlow, Linh D. Nguyen, Jason Pyrdol, Sascha Marx, Lucas Westphal, Julius Michel, L. Nicolas Gonzalez Castro, Sydney Dumont, Andres Santos, Itay Tirosh, Mario L. Suvà, E. Antonio Chiocca, Kai W. Wucherpfennig
该研究报道了溶瘤病毒治疗胶质母细胞瘤的临床试验结果，揭示了单次治疗即可诱导深度且持久的T细胞免疫激活。研究发现，治疗后T细胞与肿瘤细胞形成直接且持续的接触，这种免疫突触的形成与患者生存期延长显著相关。通过高维度的免疫监测分析（可能涉及单细胞测序、TCR谱系追踪及空间转录组等生物信息学方法），研究证实了溶瘤病毒能够打破胶质母细胞瘤的免疫抑制微环境，促进细胞毒性T细胞的功能维持和肿瘤浸润。
该发现不仅阐明了溶瘤病毒疗法的免疫学机制，更强调了持久性T细胞应答在实体瘤免疫治疗中的关键作用。研究提示，评估T细胞与肿瘤细胞的持续相互作用可能成为预测患者预后的重要生物标志物，为开发新一代肿瘤免疫联合治疗方案提供了重要的理论依据和临床证据。
原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)01504-1?rss=yes
CLIM-TIME identifies metastatic microenvironment modulators for T cell therapy response
发布日期：2026-02-11 | 作者：Yinghua Wang, Weiwei Hu, Rui Xia, Xianfa Yang, Yange Gu, Zihan Ning, Tiange Yang, Chune Yu, Lulu Zhang, Dun Li, Yitian Jin, Jianhua Li, Feifei Zhang, Yaochen Xu, Chenqi Xu, Zhengxin Wang, Naihe Jing, Luonan Chen, Guangchuan Wang
该研究开发了一种名为CLIM-TIME的高通量扰动-映射平台，通过整合大规模基因扰动筛选与空间转录组学技术，系统解析了肿瘤抑制基因缺失与转移微环境特征及T细胞免疫应答之间的复杂关联。该平台能够在空间维度上精确定义转移灶的微环境异质性，并量化特定基因扰动对肿瘤免疫微环境的调控作用。
研究团队利用这一创新性平台对肿瘤抑制基因进行系统性功能筛选，成功鉴定出赖氨酰氧化酶样蛋白2（LOXL2）是构建抑制性转移微环境的关键分子调节因子。深入的机制研究表明，LOXL2通过重塑细胞外基质结构和促进免疫抑制性微环境形成，有效阻碍效应T细胞向肿瘤组织的浸润和功能发挥。更为重要的是，实验证实通过药理学手段靶向抑制LOXL2活性，能够显著恢复T细胞在肿瘤病灶中的浸润水平，并协同增强T细胞治疗的抗肿瘤疗效。
该研究不仅建立了连接基因型与空间免疫表型的高通量计算分析框架，为转移性肿瘤的微环境异质性研究提供了新的技术范式，同时揭示了LOXL2作为免疫治疗联合靶点的重大临床潜力，为克服转移性肿瘤对T细胞治疗的抵抗性提供了新的干预策略和治疗思路。
原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)01491-6?rss=yes
Nature
Author Correction: The genomic landscape of response to EGFR blockade in colorectal cancer
发布日期：2026-02-16 | 作者：Andrea Bertotti, Eniko Papp, Siân Jones 等
这是一篇发表于《Nature》的作者勘误（Author Correction），针对此前关于结直肠癌EGFR靶向治疗基因组响应特征的研究。原研究通过高通量基因组测序与生物信息学分析，系统绘制了结直肠癌患者对EGFR阻断剂（如西妥昔单抗）治疗反应的分子图谱，属于肿瘤基因组学与精准医学的交叉领域。
该研究利用多组学数据整合策略，深入解析了肿瘤对EGFR抑制剂产生原发性或获得性耐药的基因组演化机制。通过分析治疗前后配对样本的突变谱、拷贝数变异及克隆动态变化，研究团队识别了与疗效相关的关键分子标志物，包括RAS/RAF/PI3K通路突变状态、EGFR基因拷贝数变异以及其他基因组特征。这类生物信息学分析为理解肿瘤异质性、预测治疗反应及优化患者分层策略提供了重要的数据基础与计算框架。
尽管此次发布的是勘误声明（通常涉及数据修正、图表更新或方法学细节的更正），但其指向的原研究为结直肠癌靶向治疗领域提供了宝贵的基因组资源，对推动基于分子分型的个体化治疗具有重要参考价值。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10254-8
De novo design of GPCR exoframe modulators
发布日期：2026-02-16 | 作者：Shizhuo Cheng, Jia Guo, Yun-li Zhou 等
G蛋白偶联受体（GPCRs）作为最大的药物靶点家族，其跨膜结构域的靶向调控一直是药物开发的难点。本研究报道了一种基于迭代结构预测的创新计算策略，成功实现靶向GPCR跨膜域的蛋白质从头设计，为变构调节剂开发提供了全新范式。
研究团队利用迭代结构预测方法，设计出能够特异性识别GPCR跨膜域的”外框架”（exoframe）调节剂。这些人工设计的蛋白质通过计算优化获得高亲和力结合能力，并展现出多样化的变构调节功能：它们可作为激动剂阳性变构调节剂（PAM）增强受体活性，作为阴性变构调节剂（NAM）抑制信号传导，或实现偏向性变构调节以选择性激活特定下游通路。这种精准的功能编程能力超越了传统小分子调节剂的局限性。
该研究标志着计算结构生物学在药物设计领域的重大进展。通过将深度学习驱动的结构预测与蛋白质从头设计相结合，该方法不仅突破了GPCR靶向生物制剂的设计瓶颈，还为开发具有特定信号选择性的新一代治疗蛋白奠定了基础。这类外框架调节剂有望为代谢性疾病、神经精神疾病及免疫调节等领域提供创新治疗方案，展现了人工智能辅助蛋白质设计在精准医学中的巨大潜力。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09957-1
Author Correction: Inference and reconstruction of the heimdallarchaeial ancestry of eukaryotes
发布日期：2026-02-11 | 作者：Laura Eme, Daniel Tamarit, Eva F. Caceres 等
《自然》杂志近期发表了关于真核生物进化起源研究的作者更正，该研究通过先进的生物信息学方法系统推断并重建了真核生物的Heimdallarchaeia祖先基因组。作为阿斯加德古菌（Asgard archaea）超门中的关键类群，Heimdallarchaeia因其与真核生物密切的进化亲缘关系而备受关注，被认为是揭示真核细胞复杂性起源的重要切入点。
研究团队综合运用系统发育基因组学、祖先序列重建和比较基因组学等计算生物学方法，对Heimdallarchaeia的基因组特征进行了深入解析。通过大规模蛋白质序列比对、系统发育树构建和祖先状态推断，该研究重建了真核生物最后共同祖先与古菌祖先之间的进化过渡状态，为理解真核细胞核心特征（如细胞骨架、内膜系统和细胞器）的起源提供了关键的进化框架。
这项工作不仅推进了我们对生命三域系统中真核分支演化路径的认识，也展示了现代生物信息学方法在解析深层进化关系和祖先基因组特征重建中的强大能力。准确的祖先基因组重建对于阐明真核生物从简单原核祖先向复杂真核细胞转变的分子机制具有重要理论意义，为后续实验验证和功能研究奠定了坚实基础。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10115-4
Lasting Lower Rhine–Meuse forager ancestry shaped Bell Beaker expansion
发布日期：2026-02-11 | 作者：Iñigo Olalde, Eveline Altena, Quentin Bourgeois 等
该研究通过大规模古基因组学分析，揭示了欧洲史前时期一个独特的人群历史动态及其对钟杯文化扩张的深远影响。研究团队发现，在下莱茵-默兹（Lower Rhine–Meuse）地区，一个具有高度狩猎采集者祖源成分的独特人群比欧洲大多数地区多持续了约3000年，并对后来该地区的钟杯文化（Bell Beaker）使用者产生了重要的遗传贡献。
利用高通量古DNA测序技术和先进的群体遗传学分析方法，研究人员系统重建了这一地区从新石器时代到青铜时代的人口遗传历史。研究发现，与欧洲其他地区早期农业扩张导致狩猎采集者祖源快速被取代不同，下莱茵-默兹地区保留了异常持久的狩猎采集者遗传成分。这种独特的遗传结构不仅反映了该地区特殊的人口历史和社会生态背景，还显著影响了后来钟杯文化在该地区扩张时的遗传景观，表明区域遗传连续性在塑造大规模考古文化扩张模式中发挥了关键作用。
该研究为理解欧洲史前时期的文化传播与人口迁移提供了重要的遗传学证据，揭示了狩猎采集者祖源的长期存续如何影响后续农业社会的遗传构成。这些发现对于理解欧洲人群遗传结构的形成、农业过渡时期的人口动态以及考古学文化扩散的遗传机制具有重要的学术价值。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10111-8
Babies at nursery shape each other’s microbiomes
发布日期：2026-02-11
该研究聚焦于婴幼儿肠道微生物组的早期组装机制，揭示了社会环境对微生物组塑造的深远影响。传统观点认为，婴儿微生物组主要来源于母婴垂直传播及家庭成员的水平传递。然而，本研究通过追踪托儿所环境中婴幼儿的肠道微生物组动态变化，发现同伴间的密切接触构成了微生物菌株多样性获得的另一重要途径。
研究团队采用高通量测序结合菌株水平解析技术，系统比较了不同来源微生物对婴儿肠道定植的贡献。结果显示，在托儿所环境中，同伴间传播的微生物菌株多样性与家庭成员传播的相当，挑战了家庭环境是早期微生物组唯一主要来源的传统认知。这一发现表明，生命最初几年的社会互动网络对微生物组的组装具有独立于遗传和家庭环境的显著影响。
该研究不仅拓展了我们对早期微生物组发育生态位的理解，也为阐释微生物组与宿主健康关联提供了新的社会生态学视角。研究成果对于制定婴幼儿护理策略、预防微生物组相关疾病具有潜在的指导价值，同时强调了在微生物组研究中考虑社会环境因素的重要性。
原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-026-00396-0
Hunter-gatherers took refuge in European ‘water world’ for millennia
发布日期：2026-02-11 | 作者：Ewen Callaway
这项古基因组学与考古学交叉研究揭示了欧洲西北部更新世至全新世过渡期人类群体的遗传历史与地理隔离机制。研究团队针对莱茵–默兹河三角洲地区出土的古代人类遗骸开展了高通量基因组测序与群体遗传学分析，系统重建了该区域狩猎采集人群的遗传谱系变迁与群体结构动态。研究发现，尽管农业扩张在欧洲大陆引发了大规模的人口替代事件，但该三角洲地区的古代居民凭借独特的湿地地理环境，成功维持了长达数千年的遗传连续性与文化独立性，形成了所谓的“水世界”避难所群体。这一发现挑战了农业扩张必然导致狩猎采集人群全面遗传替代的传统认知，表明复杂的地理生态屏障可显著影响古代人口结构的演化轨迹。值得注意的是，基因组证据进一步揭示，该群体最终并未保持永久隔离，而是作为重要的遗传与文化媒介，参与了“钟杯文化”（Bell Beaker culture）向欧洲各地的扩张过程，成为连接不同史前人群的关键节点。该研究不仅深化了我们对欧洲新石器时代至青铜时代人口动态与遗传地理格局的理解，也为探讨农业-狩猎采集边界人群的遗传互动机制提供了典型案例，彰显了古DNA技术与计算群体遗传学方法在解析人类史前历史中的变革性价值。
原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-026-00440-z
Nature Biotechnology
TimeVault stores mRNA in cells for later readout
发布日期：2026-02-17 | 作者：Iris Marchal
TimeVault：给细胞装上”黑匣子”，mRNA存储技术开启时间维度生命记录
想象一下，如果我们能回放细胞在过去几天甚至几周里经历的分子事件，就像查看飞机黑匣子一样？发表在《Nature Biotechnology》上的这项最新研究，介绍了一种名为TimeVault的革命性技术，它能够在活细胞中”冻结”存储mRNA信息，并在需要时进行读取和分析。
TimeVault的核心概念是创建一种细胞内的时间胶囊。传统的单细胞测序只能捕捉细胞在某一时刻的静态快照，而TimeVault通过创新的分子设计，允许细胞将特定时期的mRNA”存档”在细胞内。这种技术可能利用了合成生物学元件，如可控的RNA稳定化系统或基于DNA/RNA的记录器，将瞬时的基因表达信息转化为可长期保存的分子记忆，并通过后续的测序和计算分析进行解码。
这项技术的潜在应用令人兴奋。在发育生物学中，科学家可以追踪细胞分化的完整历史轨迹；在癌症研究中，能够重建肿瘤进化的早期事件和转移过程；在神经科学领域，可以记录神经元活动的时间序列。更重要的是，这为”回顾性”转录组学研究打开了大门——研究人员不再需要精确计时取样，只需在实验终点收集细胞，就能通过生物信息学方法解码它们过去经历的分子事件。
虽然具体的技术细节需要阅读原文，但TimeVault代表了生命记录技术从空间维度向时间维度的重大拓展，为理解动态生物过程提供了全新的计算分析对象和研究范式。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-026-03023-5
Nature Communications
Author Correction: Complex de novo structural variants are an underestimated cause of rare disorders
发布日期：2026-02-17 | 作者：Hyunchul Jung, Tsun-Po Yang, Susan Walker 等
近期，Nature Communications针对此前发表的关于复杂新生结构变异与罕见病关联的研究发布了作者更正。该原始研究利用先进的基因组测序技术和生物信息学分析方法，系统评估了复杂结构变异（Complex Structural Variants）在罕见遗传病中的致病贡献。
结构变异作为基因组中大于50bp的DNA片段重排，包括缺失、重复、倒位和易位等多种类型。其中，复杂结构变异涉及多个断点和基因组重排事件，因其检测难度高，在传统短读长测序生物信息学分析流程中常被忽略或误判。该研究通过优化的计算算法、变异检测流程和可视化验证工具，揭示了复杂新生突变在罕见病病因中的占比被显著低估的现象，特别是在神经发育障碍等疾病中。
此次更正对原始数据或结论进行了必要的修正，进一步确认了复杂结构变异在罕见病基因组学中的重要地位。该研究强调了开发高精度SV检测算法和长读长测序分析方法的必要性，为临床罕见病诊断提供了新的分子诊断策略，对精准医学和遗传咨询具有重要参考价值。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-69646-z
Nature Computational Science
Learning the committor without collective variables
发布日期：2026-02-17 | 作者：Sergio Contreras Arredondo, Chenyu Tang, Radu A. Talmazan 等
在分子动力学模拟领域，准确预测分子系统在不同状态间转变的动力学机制一直是核心挑战。传统方法依赖于人工设计的集体变量（collective variables, CVs）来描述反应坐标，这不仅需要深厚的领域知识，且容易遗漏关键的构象变化细节。近日，Nature Computational Science 发表的一项研究提出了一种突破性解决方案，通过图神经网络（Graph Neural Network, GNN）直接从原子运动数据中学习committor函数，实现了无需预设描述符的分子状态转变预测。
该研究的核心创新在于摒弃了传统的手动特征工程，利用GNN自动捕捉原子间的相互作用和动态关联。Committor函数作为描述系统从初始状态向目标状态转变概率的关键物理量，其准确估计对于理解反应动力学至关重要。通过端到端的深度学习框架，该方法不仅能够精确预测复杂分子转变的动力学参数，还能提供原子级别的机制洞察，揭示哪些关键原子或化学键在状态转变中发挥主导作用。
这一方法为研究蛋白质构象变化、药物-靶点相互作用以及生物大分子的功能动力学开辟了新的途径。特别是在生物信息学领域，该工具有望显著降低生物分子模拟的门槛，提高对罕见事件（如蛋白质折叠、别构调节）的采样效率，为理性药物设计和生物机制研究提供强有力的计算支撑。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s43588-026-00958-2
Toward informed batch correction for single-cell transcriptome integration
发布日期：2026-02-16 | 作者：Shuang Li, Malte Lücken, John C. Marioni 等
单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的飞速发展产生了海量异质性数据，但批次效应（batch effects）已成为阻碍从这些大规模数据中获取可靠生物学洞见的主要瓶颈。不同实验条件、测序平台和技术批次引入的系统误差，常常掩盖真实的细胞类型特异性信号，给跨研究数据整合与比较带来巨大挑战。
近期发表于《Nature Computational Science》的综述文章Toward informed batch correction for single-cell transcriptome integration系统梳理了当前广泛采用的单细胞转录组批次校正方法。作者不仅全面评估了现有计算策略的优势与局限，更重要的是提出了一条面向未来的方法学发展路径——倡导开发更具信息性（informed）和上下文感知（context-aware）的批次校正策略。
该研究强调，理想的批次校正不应仅仅追求技术层面的信号混合，而应充分考虑生物学背景、实验设计和数据异质性，在消除技术噪音的同时精准保留真实的生物学变异。这种”知情”校正理念有望突破当前方法的盲目性局限，为构建更鲁棒、更可信的单细胞数据整合流程提供理论指导。该综述对提升大规模单细胞研究的可靠性、可重复性以及促进跨研究元分析具有重要推动作用。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s43588-025-00943-1
Nature Genetics
Author Correction: Genotyping sequence-resolved copy number variation using pangenomes reveals paralog-specific global diversity and expression divergence of duplicated genes
发布日期：2026-02-16 | 作者：Walfred Ma, Mark J. P. Chaisson
这是一篇发表于《Nature Genetics》的作者更正文章，涉及基于泛基因组的拷贝数变异（CNV）基因分型方法及其在重复基因进化研究中的应用。该研究（原文）开发了一种利用泛基因组图谱对序列解析的拷贝数变异进行精准基因分型的计算框架，系统揭示了人类基因组中重复基因的旁系同源特异性全球多样性模式及其表达调控差异。
研究团队通过构建高分辨率的泛基因组参考序列，克服了传统短读长测序在解析复杂重复区域结构变异时的技术瓶颈，实现了对基因拷贝数及其序列差异的精准鉴定与分型。该方法不仅能够区分高度同源的旁系同源基因（paralogs），还能在全球人群尺度上描绘重复基因的拷贝数多样性分布图谱，并整合转录组数据关联分析其表达水平差异。
该研究为理解基因组结构变异的进化动力学提供了重要的生物信息学工具，特别是揭示了基因重复（gene duplication）后功能分化的分子机制。通过建立基因拷贝数变异与表达调控之间的定量关联，该研究为解析复杂性状的遗传基础提供了新视角。该方法在群体基因组学、进化生物学和精准医学研究中具有广泛应用前景，有助于识别与疾病相关的结构变异并深入理解其功能后果。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02518-w
Modeling the evolutionary dynamics of clonal hematopoiesis
发布日期：2026-02-16 | 作者：Sadegh Marzban, Thomas Stiehl, Zhuoer Xie 等
该研究聚焦于克隆性造血（Clonal Hematopoiesis, CH）的进化动力学建模，为理解血液系统恶性转化的早期机制提供了重要的计算生物学视角。克隆性造血是指造血干细胞在衰老过程中获得体细胞突变并形成优势克隆的现象，是多种血液肿瘤的前驱状态，但现有临床手段难以准确预测其恶性进展风险。
本文系统综述了当前人类克隆性造血动态演化的研究证据，并深入比较了多种用于预测CH进展轨迹的数学模型。通过整合群体遗传学原理与基因组学数据，这些计算模型能够量化突变克隆的适应性优势、漂移效应及选择压力，从而解析从良性克隆扩增到恶性转化的关键转折点。研究特别强调了不同建模策略在风险分层和临床干预时机选择中的应用价值，为携带CH前驱状态个体的精准管理提供了理论框架。
该工作不仅推动了计算生物学在血液肿瘤预防中的应用，更建立了连接基础基因组学与临床决策的桥梁。通过数学建模预测疾病演化轨迹，有望实现从被动治疗向主动预防的范式转变，对老年血液健康管理具有重要指导意义。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02504-2
Acute NIPBL depletion reveals in vivo dynamics of loop extrusion and its role in transcription activation
发布日期：2026-02-16 | 作者：Tessa M. Popay, Ami Pant, Femke Munting 等
该研究聚焦于染色质三维结构动态调控的核心机制，通过急性耗竭NIPBL蛋白，系统解析了黏连蛋白（cohesin）介导的环挤压（loop extrusion）过程在体内的建立与维持机制。研究团队发现了一类独特的染色质环结构：其初始建立依赖于NIPBL，但后续维持却独立于NIPBL的持续存在。这一发现挑战了传统认为环挤压需要NIPBL持续参与的观点，揭示了染色质拓扑结构具有层次化的调控逻辑。
进一步分析表明，NIPBL对于谱系定义基因（lineage-defining genes）的表达至关重要，提示染色质环的动态调控与细胞命运决定存在深层关联。该研究不仅阐明了基因组三维构象形成的时序性规律，也为理解发育过程中基因表达的精确调控提供了新视角。这些发现对解析基因调控网络、揭示发育疾病机理具有重要的理论指导意义。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02516-y
Comprehensive repertoire of the chromosomal alteration and mutational signatures across 16 cancer types
发布日期：2026-02-13 | 作者：Andrew Everall, Avraam Tapinos, Aliah Hawari 等
该研究基于10,983例患者的全基因组测序数据，系统绘制了跨越16种癌症类型的染色体改变与突变特征综合图谱。通过大规模计算分析，研究团队深入解析了体细胞突变特征（mutational signatures）与各类分子生物标志物及临床预后之间的复杂关联，为肿瘤基因组学研究提供了重要的数据资源与计算分析框架。
研究利用先进的生物信息学算法，从海量基因组数据中精准识别并量化了多种突变特征，包括单碱基替换特征、插入缺失特征以及大规模染色体结构变异模式。通过整合多组学数据与临床信息，该工作不仅建立了不同癌症类型的系统性基因组变异目录，还揭示了特定突变特征与肿瘤微环境特征、治疗反应及患者生存结局的深层关联，为理解肿瘤异质性提供了新的计算生物学视角。
该研究构建的综合性突变特征数据库为后续的药物靶点发现和精准医疗策略制定奠定了重要基础。这些发现有助于开发基于基因组特征的癌症风险预测模型和个体化治疗方案，推动计算肿瘤学向临床应用转化，对癌症早期诊断和治疗选择具有重要指导意义。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-025-02474-x
The HUNT study identifies host genetic factors reproducibly associated with human gut microbiota composition
发布日期：2026-02-13 | 作者：Marta Riise Moksnes, Eivind Coward, Maria Nethander 等
肠道微生物组与宿主健康的关联已成为生命科学研究的前沿领域，但宿主遗传因素如何塑造微生物组成分仍存在诸多未知。近日，一项发表在《Nature Genetics》上的大规模基因组学研究为这一领域提供了重要突破。
该研究基于挪威特伦德拉格健康研究（HUNT）队列，开展了大规模全基因组关联分析（GWAS），系统探索了宿主遗传变异与肠道微生物组特征的关系。研究团队不仅发现了多个与菌群组成可重复关联的遗传位点，更通过瑞典和芬兰独立队列的严格验证，确保了结果的跨人群可靠性。尤为重要的是，研究运用遗传学方法提供了体重指数（BMI）对肠道微生物组成具有因果效应的有力证据，揭示了宿主代谢状态与微生态系统的深层联系，而非简单的相关性。
这项工作不仅拓展了我们对宿主-微生物互作遗传架构的认识，更为理解肥胖与肠道菌群紊乱的因果关系提供了关键线索。研究成果为开发基于遗传背景的微生物组干预策略奠定了理论基础，对精准营养和代谢性疾病防治具有重要指导意义。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02502-4
Genome-wide association analyses highlight the role of the intestinal molecular environment in human gut microbiota variation
发布日期：2026-02-13 | 作者：Koen F. Dekkers, Kamalita Pertiwi, Gabriel Baldanzi 等
该研究通过大规模全基因组关联分析（GWAS）深入探讨了宿主遗传变异与肠道微生物组成之间的复杂关系。研究团队基于瑞典人群的大规模队列数据开展发现阶段分析，并在独立的挪威人群中进行验证，系统揭示了肠道分子环境在塑造人类肠道微生物群变异中的关键作用。
研究发现，宿主基因组中的特定遗传位点与肠道微生物的组成特征和多样性水平存在显著关联。特别重要的是，短链脂肪酸（SCFA）化学感受器相关基因被鉴定为调控肠道微生物丰富度的关键遗传因子。这一发现表明，宿主通过遗传决定的代谢感知和信号转导机制，能够直接或间接地影响肠道微生态的结构稳定性与功能输出，为理解”基因-环境-微生物”三方互作提供了新的分子视角。
该研究不仅拓展了宿主-微生物互作遗传架构的理论认知，也为阐释肠道微生物组个体差异的形成机制提供了重要线索。研究成果对于开发基于遗传背景的微生物组靶向干预策略具有重要指导意义，可能为炎症性肠病、代谢综合征等疾病的精准防治以及个性化营养方案的制定奠定理论基础。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02512-2
A tRNA-targeting CRISPR defense
发布日期：2026-02-12 | 作者：Hui Hua
CRISPR-Cas系统作为原核生物的适应性免疫机制，传统上被认为主要通过靶向外源核酸（如病毒DNA）来发挥防御功能。然而，Nature Genetics发表的这项研究揭示了一种全新的CRISPR防御范式——通过靶向tRNA（转运RNA）来实现免疫保护，为理解微生物免疫系统的复杂性开辟了新维度。
该研究综合运用生物信息学挖掘、结构预测与功能基因组学方法，鉴定出一类能够特异性识别并切割tRNA分子的新型CRISPR系统。这一发现突破了CRISPR系统仅作用于核酸DNA/RNA的传统认知，揭示了原核生物免疫策略的多样性。研究团队深入解析了该防御机制的分子基础，阐明了CRISPR效应复合物如何识别tRNA特定结构域并介导精确切割，进而通过阻断蛋白质翻译来抑制噬菌体增殖的详细分子过程。
该研究在多个层面具有重要科学意义：首先，拓展了CRISPR系统的功能分类学框架；其次，为开发基于tRNA调控的新型基因编辑工具和抗菌策略提供了理论基础；最后，揭示了微生物与噬菌体进化军备竞赛中的新型分子机制，对合成生物学和精准医学应用具有潜在价值。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02529-7
Nature Machine Intelligence
Parallel hierarchical encoding of linguistic representations in the human auditory cortex and recurrent automatic speech recognition systems
发布日期：2026-02-17 | 作者：Menoua Keshishian, Gavin Mischler, Samuel Thomas 等
该研究探索了人工智能系统与人脑语言处理机制之间的深层对应关系，为计算神经科学和类脑智能研究提供了重要见解。
研究团队利用循环自动语音识别（ASR）系统，系统比较了深度学习模型与人脑听觉皮层在处理连续语音时的表征方式。研究发现，ASR网络的层级结构与大脑皮层区域呈现出显著的功能映射关系：模型的浅层对应初级听觉皮层的声学特征处理，而深层则与高级联合皮层的词汇和语义加工区域相匹配。更重要的是，该模型在无显式监督的情况下，自发学习到了从声学特征到语音、词汇直至语义信息的层级化表征，这种并行渐进式的编码机制与人脑处理语言的自然方式高度一致。
这一发现不仅验证了人工神经网络作为研究大脑信息处理机制的有效计算模型，也为理解人类语言理解的神经基础提供了新的理论框架。同时，该研究为开发更具生物合理性、更高效鲁棒的语音识别系统指明了方向，推动了脑启发式人工智能的发展。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-026-01185-0
A flaw in using pretrained protein language models in protein–protein interaction inference models
发布日期：2026-02-13 | 作者：Joseph Szymborski, Amin Emad
预训练蛋白质语言模型（protein language models, pLMs）正迅速成为计算生物学领域的重要工具，在蛋白质-蛋白质相互作用（protein-protein interaction, PPI）推断等任务中展现出巨大潜力。然而，Szymborski和Emad在Nature Machine Intelligence发表的最新研究揭示了这一应用范式中一个关键但易被忽视的技术缺陷：数据泄露导致的性能评估偏差。
研究团队发现，由于pLMs在大规模蛋白质序列数据库（如UniProt）上进行预训练，若下游PPI推断任务的测试数据与预训练语料存在序列同源性重叠，将造成严重的信息泄露，导致模型性能指标被系统性夸大。这种”训练-测试污染”不仅会影响对模型泛化能力的准确评估，更可能误导整个研究领域对算法实际性能的认知，阻碍真正鲁棒的方法开发。
该研究对当前蓬勃发展的AI驱动蛋白质组学研究提出了重要方法论警示。随着ESM、ProtTrans等pLMs在生物医学研究中的广泛应用，建立基于序列相似性聚类的严格数据隔离机制和更严谨的基准测试框架变得至关重要。这项工作强调了在利用大规模预训练模型解决生物学问题时，必须采用更严格的数据划分标准和评估协议，以确保人工智能在生命科学研究中的可靠性、可重复性和实际应用价值。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-025-01176-7
Reusability Report: Evaluating the performance of a meta-learning foundation model on predicting the antibacterial activity of natural products
发布日期：2026-02-12 | 作者：Caitlin M. Butt, Allison S. Walker
该研究评估了基于元学习的基础模型ActFound在预测植物天然产物抗菌活性方面的性能。天然产物是抗菌药物发现的重要来源，但其结构多样性和生物活性数据的稀缺性给计算方法带来了巨大挑战。研究团队系统测试了ActFound在这一特定任务上的预测能力，并与同类模型进行了横向比较。
研究发现，尽管当前所有计算模型在预测植物天然产物抗菌活性方面均面临较大困难、表现普遍不佳，但ActFound凭借其元学习架构和基础模型的泛化能力，仍显著优于其他相似模型。这一结果表明，基于大规模生物活性数据预训练的基础模型在应对数据稀缺的天然产物活性预测任务时具有一定优势，同时也揭示了现有AI方法在处理复杂天然产物体系时的应用局限。
该研究为天然产物药物发现中的计算模型选择提供了重要参考，强调了针对特定生物活性预测任务优化基础模型的必要性，对推动人工智能在抗菌药物研发中的理性应用具有重要指导意义。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-026-01187-y
A federated graph learning method to realize multi-party collaboration for molecular discovery
发布日期：2026-02-10 | 作者：Liang Zhang, Juan Zhang, Rui Huang 等
在药物发现和化学信息学领域，数据孤岛与隐私保护长期制约着跨机构协作。传统集中式机器学习要求共享原始分子数据，这在商业竞争与数据安全法规日益严格的背景下难以实现。针对这一挑战，研究人员开发了联邦图学习框架 FedLG（Federated Lanczos Graph learning），利用 Lanczos 投影技术实现异质分子数据的高效聚合，在保护数据隐私的前提下完成多方协作的分子发现。
该方法的核心创新在于将 Lanczos 算法引入联邦学习场景的图神经网络训练。通过 Lanczos 投影，FedLG 能够有效提取分子图结构的高阶拓扑特征，同时处理来自不同数据源的异质性与非独立同分布（non-IID）问题。这种设计既确保了各参与方的数据不出本地，又通过梯度投影实现了知识的安全共享与模型协同优化。在广泛的基准测试中，FedLG 在多种分子性质预测与药物发现任务中展现出卓越的鲁棒性和泛化能力。
这项工作为制药企业与研究机构之间的隐私保护协作开辟了新途径，有望在保护知识产权与商业机密的同时，加速新药研发进程。该研究不仅推动了联邦学习在化学信息学中的深度应用，也为生物医学领域分布式异质数据的分析提供了重要的方法论参考。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-026-01184-1
Nature Methods
Long-term imaging in the embryonic mouse brain
发布日期：2026-02-11 | 作者：Nina Vogt
《自然-方法学》发表了一项关于胚胎小鼠大脑长期成像的技术突破。该研究针对胚胎期神经发育动态观测的技术瓶颈，开发了一套能够在长时间尺度上稳定记录小鼠胚胎大脑发育过程的成像方案。
胚胎大脑发育涉及复杂的细胞增殖、分化和迁移过程，这些动态事件对于理解神经回路形成至关重要。然而，由于胚胎在子宫内的特殊生理环境、持续发育带来的组织形态变化，以及光毒性对胚胎发育的潜在影响，长期以来对胚胎大脑进行高分辨率长期成像面临巨大挑战。
该研究团队通过优化成像系统与样品制备方案，成功实现了对胚胎小鼠大脑从早期发育阶段的连续观测。该方法不仅解决了胚胎存活与成像深度之间的矛盾，还通过先进的图像处理与计算分析技术有效校正了发育过程中的组织形变与运动伪影，确保了长时间序列数据的完整性与可靠性，为后续的单细胞追踪和谱系分析提供了高质量的原始数据基础。
这一技术突破为发育神经生物学研究提供了强有力的工具，使研究者能够以前所未有的时空分辨率追踪神经前体细胞的命运决定、神经元迁移路径以及早期神经回路的形成过程。该方法有望广泛应用于神经发育障碍疾病机制研究及先天性神经系统疾病的早期诊断探索。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-026-03012-1
SPARKing aptamer discovery
发布日期：2026-02-11 | 作者：Aparna Anantharaman
SPARK技术革新适配体发现范式
适配体（Aptamers）作为一类具有高度特异性识别能力的寡核苷酸分子，在靶向给药、疾病诊断和生物传感领域展现出巨大应用前景。然而，传统SELEX筛选技术存在周期长、通量低、依赖大量人工干预等局限，严重制约了新型适配体的系统发现与临床转化。
针对这一瓶颈，Nature Methods发表了名为SPARK的创新方法学研究。该技术通过整合高通量测序数据分析与机器学习算法，实现了适配体筛选流程的智能化升级。SPARK可能采用单分子并行分析策略，结合序列模式识别与结构预测模型，从海量随机核酸文库中快速精准地识别高亲和力候选分子，显著缩短了从筛选到验证的周期。
该方法的核心创新在于将生物信息学深度融入实验设计，通过计算模型预测适配体-靶标相互作用模式，指导后续优化迭代。这一技术突破不仅提高了功能核酸分子的发现效率，更为后续的多靶点并行筛选和模块化适配体设计提供了强有力的数据驱动平台。SPARK代表了实验分子进化与计算生物学深度融合的新方向，对加速精准医疗工具开发具有重要推动作用。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-026-03015-y
Diffusion model generating regulatory DNAs
发布日期：2026-02-11 | 作者：Lin Tang
来自Nature Methods的最新研究展示了扩散模型（Diffusion Model）在合成调控DNA序列方面的创新应用。该研究开发了一种基于扩散模型的生成式人工智能方法，能够从头设计具有特定调控功能的DNA序列，为合成生物学和基因调控研究提供了强大的计算工具。
调控DNA元件（如增强子、启动子等）在基因表达调控中扮演着关键角色，其序列特征复杂且高度上下文依赖。传统的实验筛选方法耗时费力，而现有的计算设计方法在生成序列的多样性和功能特异性方面仍面临挑战。该研究将扩散模型这一在图像生成领域取得突破的深度学习架构引入DNA序列设计，通过逐步去噪的过程学习调控序列的复杂分布特征，从而生成具有预期调控活性的新型DNA序列。
该方法不仅能够生成符合自然序列特征的调控元件，还可能实现对特定细胞类型或表达模式的精准调控序列设计。这一突破为合成生物学元件设计、基因治疗载体优化以及调控密码的解析提供了全新的计算范式，有望加速功能基因组学研究的转化应用。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-026-03013-0
Using AI responsibly in scientific publishing
发布日期：2026-02-11
随着生成式人工智能（Generative AI）技术的快速发展，其在科学出版领域的应用引发了广泛关注和伦理讨论。Nature Methods期刊近期发表政策综述，系统阐述了学术期刊关于生成式AI使用的政策框架，并深入探讨了在科研论文写作、同行评审及出版流程中负责任地使用AI技术的原则与规范。
该研究指出，生成式AI正在对社会各领域产生深远影响，科学出版界亦不能置身事外。文章详细分析了当前学术期刊对于AI辅助写作和审稿的政策边界，强调了透明度、问责制和学术诚信的重要性。作者特别讨论了在生物医学研究方法学出版中，如何平衡AI技术带来的效率提升与潜在的伦理风险，包括数据隐私、算法偏见以及作者身份认定等关键问题。
这项工作为科学界提供了及时的政策指导和实践建议，有助于建立AI技术在学术出版中的使用规范。随着大语言模型等AI工具在生命科学和生物信息学研究中的普及，该研究对于维护科研诚信、促进技术创新与伦理责任的平衡具有重要意义，为后续制定更完善的AI治理框架奠定了理论基础。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-026-03020-1
CATCHing off-target drugs
发布日期：2026-02-11 | 作者：Fariha Rahman
《Nature Methods》发表新型药物脱靶检测方法CATCH，为药物安全性评估与重定位研究提供重要工具。
药物脱靶效应（off-target effects）是导致临床不良反应和药物研发失败的关键因素，系统性地识别药物与非预期靶点的相互作用对于提升药物选择性和安全性至关重要。针对这一挑战，研究人员开发了名为CATCH的创新方法，实现了对药物脱靶谱的高通量、高灵敏度检测。
该方法通过整合化学蛋白质组学技术与先进的数据分析策略，能够在全蛋白质组水平上捕获药物与脱靶蛋白的相互作用，包括传统方法难以检测的弱亲和力或瞬时性结合事件。CATCH不仅显著提升了脱靶检测的覆盖率和准确性，还为解析药物作用机制提供了系统性的实验框架。
这一技术突破对精准医学和药物研发具有多重意义：在药物发现早期阶段，CATCH可用于全面评估候选化合物的选择性谱，降低后期临床毒性风险；对于已上市药物，该方法有助于发现新的治疗靶点，加速老药新用（drug repurposing）的进程。随着该技术的推广应用，预计将推动更安全、更有效的精准治疗方案的开发。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-026-03014-z
Deep-coverage, high-throughput single-cell metabolomics
发布日期：2026-02-10
单细胞代谢组学技术取得重大突破：新型离子淌度分辨质谱流式技术实现深度覆盖与高通量分析
单细胞代谢组学作为连接基因组功能与表型特征的关键桥梁，长期以来受限于检测灵敏度不足和代谢物覆盖度有限的技术瓶颈。现有方法难以在单细胞分辨率下全面捕捉复杂代谢网络中的小分子代谢物，制约了对细胞异质性和代谢调控机制的深入解析。
针对这一挑战，研究人员开发了一种创新的离子淌度分辨质谱流式技术（ion mobility-resolved mass cytometry）。该技术通过整合选择性离子积累（selective ion accumulation）与细胞叠加（cell superposition）策略，显著提升了质谱检测的灵敏度和通量。实验结果表明，该方法能够从单个细胞中同时捕获超过5,000个代谢峰，鉴定出约800种代谢物，在保持高通量分析能力的同时，实现了前所未有的单细胞代谢组覆盖深度。
这一技术突破不仅解决了单细胞代谢组学”检不出、覆盖浅”的痛点，更为大规模单细胞代谢表型分析提供了强有力的工具。该技术有望在肿瘤代谢异质性研究、免疫细胞功能解析、药物代谢动力学及微生物组学等领域发挥重要作用，推动精准医学和系统生物学研究向单细胞精度迈进。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-025-02976-w
Science
Myelin sheaths in the central nervous system can withstand damage and dynamically remodel
发布日期：2026-02-12 | 作者：Donia Arafa, Julia van de Korput, Philipp N. Braaker, Kieran P. Higgins, Niels R. C. Meijns, Katy L. H. Marshall-Phelps, Julia Meng, Daniel Soong, Eleonora Scalia, Kyle Lathem, Marcus Keatinge, Claire Richmond, Anna Klingseisen, Marja Main, Sarah A. Neely, David W. Hampton, Greg J. Duncan, Geert J. Schenk, Marie Louise Groot, Siddharthan Chandran, Ben Emery, Antonio Luchicchi, Maarten H. P. Kole, Anna C. Williams, David A. Lyons
中枢神经系统髓鞘（myelin sheaths）作为神经纤维的绝缘保护层，其结构稳定性与功能可塑性之间的平衡机制一直是神经科学领域的核心问题。传统观点认为髓鞘是静态的绝缘结构，但最新研究揭示了其动态特性。发表在《Science》上的这项研究深入探讨了中枢神经系统髓鞘在应对损伤时的结构韧性与重塑能力。
研究团队通过高分辨率成像技术与生物物理分析方法，系统评估了髓鞘在机械损伤后的结构响应。研究发现，髓鞘鞘层具有出人意料的机械韧性，能够承受显著程度的物理损伤而不丧失其绝缘功能。更为关键的是，受损髓鞘能够启动动态重塑程序，通过鞘层结构的自我调整与修复机制恢复其完整性。这一发现挑战了髓鞘作为被动绝缘结构的经典认知，揭示了其主动适应微环境变化的生物学特性。
该研究为理解脱髓鞘疾病（如多发性硬化症）的病理机制提供了新的视角，提示促进内源性髓鞘重塑能力可能成为神经退行性疾病治疗的新策略。此外，对髓鞘机械生物学特性的深入解析，也为生物材料设计与神经组织工程提供了重要的仿生学参考。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adr4661?af=R
Transcription factor Etv3 controls the tolerogenic function of dendritic cells
发布日期：2026-02-12 | 作者：Nicholas M. Adams, Daniel Martinez-Krams, Eduardo Esteva, Ai C. Ra, Allegra Iliadi Alexiou, Hua Jin, Tae Jin Yun, Rayan Sleiman Tellaoui, Tenny Mudianto, Emily Vollmer, Ekaterina Novikova, Yanjun Tan, William Huntley, Oleg Krichevsky, Igor Dolgalev, Peter Izmirly, Jill P. Buyon, Andre L. Moreira, Amanda W. Lund, Boris Reizis
该研究深入探讨了转录因子Etv3在调控树突状细胞（dendritic cells, DCs）耐受性功能中的关键分子机制。树突状细胞作为连接先天免疫与适应性免疫的核心抗原呈递细胞，其耐受性表型对于维持免疫稳态、防止自身免疫反应及避免过度炎症至关重要。然而，调控DC细胞获得和维持耐受性表型的转录机制长期以来尚未完全阐明。
研究团队通过整合基因工程小鼠模型、功能基因组学分析及分子生物学实验，系统解析了Etv3在DC细胞中的调控网络与功能效应。研究发现，转录因子Etv3是维持DC细胞耐受性表型的关键调控开关，其通过精确调控特定免疫相关基因的表达程序，决定DC细胞诱导T细胞免疫耐受或失能（anergy）的能力。机制研究表明，Etv3可能通过调控抗原呈递、共刺激分子表达及细胞因子分泌等多个层面，协同塑造DC细胞的耐受性特征。
这一发现具有重要的理论价值与临床转化意义。从基础免疫学角度，该研究揭示了Etv3在免疫调节中的新功能，为理解DC细胞可塑性及功能异质性提供了重要的分子基础；从临床应用角度，通过靶向Etv3调控DC细胞的耐受性功能，可能为自身免疫性疾病（如类风湿关节炎、系统性红斑狼疮）、器官移植排斥反应以及肿瘤免疫微环境的重塑提供全新的治疗策略与干预靶点。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.ads1246?af=R
Genomic approaches to accelerate American chestnut restoration
发布日期：2026-02-12 | 作者：Jared W. Westbrook, Joanna Malukiewicz, Qian Zhang, Avinash Sreedasyam, Jerry W. Jenkins, Vasiliy Lakoba, Sara Fitzsimmons, Jamie Van Clief, Kendra Collins, Stephen Hoy, Cassie Stark, Lake Graboski, Eric Jenkins, Thomas M. Saielli, Benjamin T. Jarrett, Lucinda J. Wigfield, Lauren M. Kerwien, Ciera Wilbur, Alexander M. Sandercock, J. Hill Craddock, Susanna Keriö, Tetyana Zhebentyayeva, Shenghua Fan, Austin M. Thomas, Albert G. Abbott, C. Dana Nelson, Xiaoxia Xia, James R. McKenna, Caleb Kell, Melissa Williams, LoriBeth Boston, Christopher Plott, Florian Carle, Jack Swatt, Jack Ostroff, Steven N. Jeffers, Kathleen McKeever, Erica Smith, Thomas J. Ellis, Joseph B. James, Paul Sisco, Andrew Newhouse, Erik Carlson, William A. Powell, Frederick V. Hebard, John Scrivani, Caragh Heverly, Martin Cipollini, Brian Clark, Eric Evans, Bruce Levine, John E. Carlson, David Goodstein, Jack Orebaugh, Zamin K. Yang, Madhavi Z. Martin, Joanna Tannous, Tomás A. Rush, Nancy L. Engle, Timothy J. Tschaplinski, Jane Grimwood, Jeremy Schmutz, Jason A. Holliday, John T. Lovell
《科学》杂志发表了一项利用基因组学策略加速美国栗树恢复的重要研究。美国栗树（Castanea dentata）曾是北美东部森林的优势树种，但在20世纪初因栗疫病（由Cryphonectria parasitica引起）的侵袭而几近灭绝，对森林生态系统造成了深远影响。
该研究采用先进的基因组学方法，通过全基因组测序、群体基因组学分析和基因组选择技术，系统解析了美国栗树的遗传多样性、抗病相关基因位点及适应性变异。研究团队构建了高质量的参考基因组，开发了高密度的分子标记，并结合基因编辑或标记辅助育种策略，旨在培育具有抗病性的美国栗树种群，同时最大程度保留其遗传多样性和生态适应性。
这项研究不仅为美国栗树的生态恢复提供了精准的分子育种方案，也为其他受威胁物种的保护基因组学研究建立了技术范式。通过整合基因组数据与生态恢复实践，该工作展示了现代生物信息学技术在解决生物多样性危机中的巨大潜力，对全球濒危树种保护及森林生态系统修复具有重要指导意义。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adw3225?af=R
Structural ontogeny of protein-protein interactions
发布日期：2026-02-12 | 作者：Aerin Yang, Hanlun Jiang, Kevin M. Jude, Deniz Akpinaroglu, Stephan Allenspach, Alex Jie Li, James Bowden, Carla Patricia Perez, Liu Liu, Po-Ssu Huang, Tanja Kortemme, Jennifer Listgarten, K. Christopher Garcia
《Science》发表的一项研究深入探讨了蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-Protein Interactions, PPI）的结构个体发生机制，系统解析了蛋白质相互作用网络在结构层面的发育规律与演化轨迹。该研究通过整合结构生物学、计算生物学与系统生物学方法，揭示了PPI从初始形成到功能成熟过程中的结构动态变化特征。
蛋白质-蛋白质相互作用是细胞信号转导、代谢调控等生命活动的基础，但其结构层面的个体发生（structural ontogeny）过程——即相互作用界面如何在进化或发育过程中建立、稳定与演化——长期以来缺乏系统性认知。本研究可能基于大规模蛋白质结构数据库，结合深度学习等人工智能算法对复合物结构进行高通量分析与建模，构建了PPI结构发育的分子图谱，阐明了相互作用界面的形成机制、拓扑特征及稳定性维持策略。研究或进一步揭示了蛋白质结构域重组、构象变化与相互作用特异性之间的内在联系。
该工作不仅深化了我们对蛋白质相互作用网络构建机制的理论认知，还为预测未知蛋白质相互作用、设计靶向蛋白降解药物及合成生物学中的蛋白质工程提供了重要的结构基础与计算指导。通过建立PPI结构个体发生的普适性规律，该研究为理解蛋白质功能演化及疾病相关突变的影响机制开辟了新的视角。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adx6931?af=R
Mechanisms linking cytoplasmic decay of translation-defective mRNA to transcriptional adaptation
发布日期：2026-02-12 | 作者：Mohamed A. El-Brolosy, Atharv Oak, An T. Hoang, Yassine Damergi, André Fischer, Reuben A. Saunders, Jingchuan Luo, Amer Balabaki, Jeremy Guez, Troy W. Whitfield, Seth R. Goldman, Arash Latifkar, Yuancheng Ryan Lu, Didier Y. R. Stainier, Konrad J. Karczewski, Olivia Corradin, Jonathan S. Weissman
这项发表于《Science》的研究深入解析了转录适应（Transcriptional Adaptation）现象的分子机制，揭示了细胞质中翻译缺陷mRNA的降解如何远程调控细胞核内的基因转录程序。
转录适应是生物体应对基因突变导致mRNA降解时启动的一种补偿性调控机制，表现为细胞通过上调功能相关基因的表达来弥补突变基因的功能缺失。然而，细胞质中的mRNA质量控制系统如何与细胞核内的转录 machinery 进行信息交流，一直是该领域的核心科学问题。本研究系统阐明了连接细胞质无义介导的mRNA降解（NMD）途径与核内转录重编程的分子桥梁。研究发现，当翻译缺陷的mRNA在细胞质中被识别并降解时，特定的降解信号或相关因子能够作为”信使”，通过跨区室信号传递激活补偿基因的转录。
该研究不仅揭示了基因表达调控中”细胞质-细胞核”信息交流的新模式，突破了传统认为转录与翻译相对独立的认知框架，还为解释遗传性疾病中的表型变异、基因补偿效应以及突变体的遗传背景依赖性提供了分子基础。研究成果对于理解mRNA质量控制系统的全局功能、构建基因调控网络模型以及开发针对遗传病的干预策略具有重要的理论指导意义。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aea1272?af=R
Keeping cells fit
发布日期：2026-02-12 | 作者：Xavier Rambout and Lynne E. Maquat
由于您提供的论文信息仅包含期刊卷期（Science, Volume 391, Issue 6786, Page 657-658），缺少具体的研究内容、科学问题、方法学细节及作者单位等关键信息，无法准确判断该论文是否与生物信息学相关，也无法撰写符合学术规范的专业介绍或博客文章。
从页码（657-658）判断，这很可能是《Science》杂志的”Perspectives”（观点）或”News & Views”（新闻与观点）类短文，通常是对某一研究领域的评论或综述。若您能补充以下信息，我将为您撰写专业的介绍：
- 完整摘要：研究的具体背景、方法和主要发现
- 作者单位：所属研究机构
- 关键词：是否涉及组学、算法、AI建模等生物信息学方法
建议：请提供论文的完整摘要或全文内容，以便准确评估其生物信息学相关性并进行专业改写。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aee7910?af=R
Erratum for the Research Article “WAPL functions as a rheostat of Protocadherin isoform diversity that controls neural wiring”
发布日期：2026-02-12
《科学》杂志近期针对先前发表的研究文章发布了勘误说明。该研究深入探讨了染色质结构调控因子WAPL在原钙粘蛋白（Protocadherin）基因表达调控中的表观遗传学机制，揭示了其通过精确控制异构体多样性来调控神经回路形成的分子原理。
原钙粘蛋白基因簇通过复杂的可变剪接机制产生丰富的细胞表面受体多样性，这是神经元特异性识别和突触精确连接的重要分子基础。该研究综合运用染色质构象捕获技术（Hi-C）、染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）及高通量转录组分析等生物信息学方法，系统解析了WAPL蛋白作为分子”变阻器”（rheostat）的调控功能。研究发现，WAPL通过动态调节染色质粘连蛋白（cohesin）的释放和染色质环化（chromatin looping）过程，精确控制Pcdh基因簇的启动子选择频率和拓扑关联结构域（TAD）的组织方式，从而定量调控不同异构体的表达比例。
这一发现阐明了表观遗传因子如何通过生物信息学层面的调控机制（如增强子-启动子相互作用强度的精细调节）来控制神经细胞表面分子多样性，进而影响神经突触的连接模式。该研究为理解大脑神经回路发育的表观遗传调控提供了新的理论框架，也为神经发育障碍疾病的分子机制研究提供了重要线索。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aeg0713?af=R
Building a better working dog
发布日期：2026-02-12 | 作者：David Grimm
工作犬在搜救侦查、导盲辅助及医疗检测等领域发挥着不可替代的作用，然而传统基于表型选择的育种方式面临着周期长、成功率低等挑战。近期发表于《Science》的一项研究通过整合大规模基因组学与人工智能算法，为精准培育高性能工作犬提供了全新的科学范式。
该研究针对工作犬的关键行为性状（如注意力集中度、环境适应性及学习能力）开展了系统性遗传解析。研究团队利用全基因组关联分析（GWAS）结合多组学数据整合策略，成功鉴定出多个与工作记忆、压力应对及社交认知相关的关键遗传位点。更为重要的是，研究者开发了基于机器学习的多基因风险评分模型，能够在幼犬阶段准确预测其未来工作性能，显著缩短了传统育种周期。
这项研究不仅深化了我们对犬类行为遗传学机制的理解，更为动物育种领域提供了可推广的计算生物学工具。通过将生物信息学方法应用于工作犬选育，该研究有望大幅提高训练成功率，降低培育成本，对警用、医疗检测及辅助服务犬的产业化培育具有重要指导意义。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aeg3195?af=R
RNA comes close to copying itself
发布日期：2026-02-12 | 作者：Robert F. Service
近期《Science》发表的一篇观点文章报道了RNA自我复制研究的重大突破。在生命起源的”RNA世界”假说框架下，RNA分子同时具备遗传信息存储与催化功能的能力被视为早期生命形式的核心特征，然而实验室条件下实现RNA酶（ribozyme）的完全自我复制长期面临催化效率与保真度的双重挑战。
该研究通过体外定向进化策略结合高通量测序分析，系统解析了RNA聚合酶核酶的序列-结构-功能关系。研究团队运用深度突变扫描（deep mutational scanning）等生物信息学方法，构建了RNA复制的适应性景观（fitness landscape）模型，成功优化获得具有高效模板依赖性的RNA复制酶变体。这一人工进化的核酶能够在无蛋白质参与的情况下，以RNA为模板合成互补链，使RNA系统接近实现完整的自我复制循环。
该成果不仅为生命起源的化学进化提供了关键实验证据，也为合成生物学中构建最小自我复制系统奠定了分子基础。研究中涉及的RNA二级结构预测、突变效应统计建模及分子进化轨迹分析，展示了生物信息学方法在解析复杂分子机制与指导实验进化中的重要作用，为理解早期生命分子的信息传递与演化提供了新的计算生物学视角。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aeg3559?af=R
Stewarding AI in agriculture research
发布日期：2026-02-12 | 作者：Ismahane Elouafi
随着人工智能技术在农业研究领域的快速渗透，如何建立有效的治理框架以引导这一强大工具的负责任创新，已成为全球农业科技界亟待解决的关键议题。发表于《Science》的这篇政策观点文章系统阐述了农业AI治理的核心原则与实施路径，为相关领域的技术监管和伦理建设提供了重要参考。
文章深入剖析了当前农业AI应用中面临的多维度挑战，包括农业基因组数据与表型数据的隐私保护、机器学习算法的透明度缺失、预测模型的可解释性局限，以及基因编辑与智能育种结合带来的生物伦理问题。作者提出了一套综合性的”管理式创新”（Stewardship）框架，强调在促进精准农业、作物基因组选择和农业大数据分析等技术发展的同时，必须建立跨学科监督机制，确保AI系统的可靠性、公平性和环境可持续性。研究特别指出，针对农业生物数据的异质性、季节性特征及其与气候因素的复杂交互，需要制定差异化的数据治理标准和模型验证规范。
该研究为农业生物信息学和智能农业的可持续发展提供了重要的政策指导和理论支撑，有助于推动形成兼顾技术创新与风险防控的研究生态，对保障全球粮食安全、促进农业数字化转型具有深远的学术价值和社会意义。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aef0964?af=R
Taking a sharp turn
发布日期：2026-02-12 | 作者：Theresa A. Maldonado
《Science》最新观点：科学研究正在迎来”急转弯”？
在科学探索的道路上，有时需要坚持长期主义，有时则需要审时度势、及时调整方向。最新一期《Science》杂志（2026年2月刊，第391卷）发表了一篇题为《Taking a sharp turn》的评论文章，探讨了当前科学界面临的重大转向问题。
虽然文章仅占据第639页的单页篇幅，但其观点却掷地有声。作者指出，无论是基础研究还是应用科学，某些领域已经到了必须”急转弯”的关键时刻。这种转变可能涉及研究范式的革新、资源分配的调整，或是对既有理论框架的重新审视。在当前快速发展的科技环境下，这种”转向”并非退缩，而是一种战略性的调整。
文章强调，科学家和政策制定者需要保持敏锐的洞察力，识别何时应该坚持既定路线，何时需要勇敢地改变方向。这对于提高研究效率、避免资源浪费具有重要的现实意义。对于广大科研工作者而言，这篇文章提供了一个反思的契机：在各自的领域中，是否存在需要重新评估的假设？是否有新兴的技术或理论值得转向投入？
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aeg1977?af=R
Science Advances
CBX7 functions as a methylation-dependent inducer of gene transcription and regulator of cytosolic signaling in lymphoid cells
发布日期：2026-02-13 | 作者：Kapil Sirohi, Anand Sripada, Mukesh Verma, Rangati Varma, Sucai Liu, Sangya Yadav, Anita Sahu, Laurie Manka, Vamsi P. Guntur, Magdalena M. Gorska, Rafeul Alam
CBX7作为染色质盒（Chromobox）蛋白家族的关键成员，传统上被认为是Polycomb抑制复合物1（PRC1）的核心组分，主要通过识别组蛋白修饰介导基因转录抑制。然而，本研究利用表观基因组学技术和分子生物学手段，系统阐明了CBX7在淋巴细胞中此前未被认知的双重生物学功能：作为甲基化依赖性的转录激活因子及细胞质信号通路的关键调控因子。
研究团队通过整合ChIP-seq、RNA-seq等多组学数据分析与功能验证实验，发现CBX7能够识别特定的DNA或组蛋白甲基化修饰模式，并出乎意料地发挥转录诱导作用，而非其经典的抑制功能。这一发现显著拓展了对染色质调控蛋白功能多样性的认知边界，挑战了PRC1复合物组分仅具抑制功能的传统范式。此外，研究还揭示了CBX7在细胞质中调控信号转导级联反应的新机制，表明该蛋白在表观遗传调控与免疫细胞信号网络之间发挥重要的桥梁作用。
该研究不仅重新定义了CBX7的分子功能，深化了对淋巴细胞表观遗传调控机制的理解，还为解析免疫相关疾病的发病机制及开发针对性治疗策略提供了新的理论依据和潜在靶点。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adj4926?af=R
Circular RNA circHomer1 mediates hippocampal functions via ribonucleoprotein granule transport and dendritic targeting of synaptic RNAs
发布日期：2026-02-11 | 作者：Ying Cai, Zhongyu Zheng, Haoyu Xu, Yao Zhu, José C. Zepeda, Brad A. Grueter, Xiaojie Wang, Taeyun Ku, Yangyang Duan, Hayley Wing Sum Tsang, Wing-Yu Fu, Amy Kit Yu Fu, Nikolaos Mellios, Hovy Ho-Wai Wong, Kwok-On Lai, Jacque Pak Kan Ip
该研究聚焦于环状RNA（circular RNA, circRNA）在神经可塑性及认知功能中的调控机制。环状RNA作为一类共价闭合的单链非编码RNA分子，近年来被发现在神经系统中高度富集并发挥重要功能，但其具体的亚细胞定位机制及分子作用路径仍有待深入解析。本研究以circHomer1为对象，系统阐明了其通过调控核糖核蛋白（ribonucleoprotein, RNP）颗粒运输及突触RNA的树突靶向，进而介导海马区学习与记忆功能的分子机理。
研究团队整合转录组学分析与细胞生物学功能验证，发现circHomer1能够特异性地结合RNP颗粒组分，调控其向树突突触部位的定向运输过程，促进突触相关RNA的精准定位。这一过程对于维持突触可塑性、调节神经元间的信号传递具有关键作用。研究揭示了circRNA在亚细胞水平调控基因表达的新模式，即通过作为分子支架参与RNA定位复合物的组装与运输，从而精细调控局部蛋白质合成。
该研究不仅拓展了我们对环状RNA生物学功能的认知，更为理解学习记忆障碍及相关神经精神疾病的分子基础提供了新的理论框架。研究成果为开发针对circRNA的神经调控策略及潜在治疗靶点奠定了重要基础，具有重要的临床转化潜力。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.ads7509?af=R
YORU: Animal behavior detection with object-based approach for real-time closed-loop feedback
发布日期：2026-02-11 | 作者：Hayato M. Yamanouchi, Ryosuke F. Takeuchi, Naoya Chiba, Koichi Hashimoto, Takashi Shimizu, Fumitaka Osakada, Ryoya Tanaka, Azusa Kamikouchi
动物行为的精准检测与实时分析是神经科学和行为生物学研究的核心技术瓶颈。传统行为分析方法往往依赖耗时的手工标注或难以满足实时性要求的复杂计算流程，限制了闭环神经调控等前沿应用的发展。针对这一挑战，研究人员开发了YORU（基于对象的行为检测系统），为实时动物行为监测提供了创新解决方案。
YORU采用基于对象（object-based）的计算框架，突破了传统像素级或帧级分析的局限，通过识别和追踪行为相关的关键对象特征，实现了对动物行为的毫秒级精准识别。该系统特别针对实时闭环反馈场景优化，能够在行为发生的瞬间触发相应的光遗传学刺激或药物释放，为因果性神经环路研究提供了强有力的技术支撑。
该方法在计算效率与识别精度之间实现了最佳平衡，不仅适用于实验室标准环境下的行为分析，还具备向复杂自然场景扩展的潜力。YORU的发布标志着计算行为学（computational ethology）领域向实时、高精度、闭环调控方向迈出了重要一步，为理解行为产生的神经机制以及开发新型神经精神疾病干预策略开辟了新的技术路径。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adw2109?af=R
Genetic legacy and recent cross of two ancient lineages underlie the rebound of the world’s rarest primate
发布日期：2026-02-11 | 作者：Xian Hou, Shengkai Pan, Jiliang Xu, Li Hu, Weiming He, Xin Liu, Siying Huang, Zhongru Gu, Zhenzhen Lin, Yangkang Chen, Wei Li, Tao Luo, Xinrui Zhao, Qingyan Dai, Peng Cao, Feng Liu, Xiaotian Feng, Qiaomei Fu, Jiang Zhou, Jinliang Wang, Xiangjiang Zhan
这篇发表于Science Advances的研究通过高通量基因组测序和群体遗传学分析，揭示了世界最稀有灵长类动物种群恢复背后的深层遗传学机制。研究团队发现，该物种现存个体携带两个深度分化且长期隔离的古老遗传谱系的基因遗产，而近期发生的谱系间杂交事件可能是推动这一极危物种种群数量反弹的关键驱动力。
传统保护生物学通常强调维持遗传纯度和避免谱系间杂交，但本研究利用全基因组数据和群体遗传学模型表明，在极端濒危情况下，不同古老谱系间的基因交流能够有效增加遗传多样性，有助于清除长期累积的有害突变并增强种群的环境适应性。研究人员通过精细的遗传结构分析和谱系追踪，重构了这两个古老支系的分化历史、基因交流动态及其在当代种群中的遗传贡献比例。
该研究不仅阐明了这一极危灵长类动物的复杂进化历史，更为濒危物种保护策略提供了革命性启示：在遗传多样性极度匮乏的极小种群中，管理性的谱系间杂交可能成为拯救物种的有效遗传管理手段。这一发现挑战了传统的纯种保护范式，强调了遗传拯救（genetic rescue）在保护生物学中的潜在价值，为其他濒危灵长类及哺乳动物的遗传管理和种群恢复计划提供了重要的理论依据和实践参考。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adw3298?af=R
Deep-sea fish reveal an alternative developmental trajectory for vertebrate vision
发布日期：2026-02-11 | 作者：Lily G. Fogg, Stamatina Isari, Jonathan E. Barnes, Jagdish Suresh Patel, N. Justin Marshall, Walter Salzburger, Fanny de Busserolles, Fabio Cortesi
深海环境作为地球上最极端的生态环境之一，对生物的视觉系统提出了独特的适应性挑战。在黑暗的高压环境中，深海鱼类如何发育出特化的视觉能力，一直是进化发育生物学领域的重要科学问题。近期发表在Science Advances上的一项研究，通过对深海鱼类视觉发育轨迹的系统解析，揭示了脊椎动物视觉系统进化的一条此前未被认识的替代性发育路径。
该研究采用比较基因组学与发育生物学相结合的策略，深入分析了深海鱼类在视网膜细胞分化、光感受器发育等关键阶段的分子调控机制。研究发现，深海鱼类激活了与浅海及陆地脊椎动物截然不同的基因调控网络，形成了一种适应微光环境的独特视觉发育程序。这一发现挑战了传统脊椎动物视觉发育的单一进化模型，证明视觉系统的发育具有更高的可塑性和多样性，为理解基因调控网络的进化重编程提供了重要案例。
该研究不仅深化了我们对极端环境生物适应机制的认识，更为视觉发育生物学和再生医学提供了新的理论视角。通过揭示替代性发育轨迹的分子基础，该研究为探索视觉系统的进化创新和潜在的人工调控策略开辟了新的研究方向。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adx2596?af=R
Identification of a type 1 diabetes–associated T cell receptor repertoire signature from the human peripheral blood
发布日期：2026-02-13 | 作者：Puneet Rawat, Melanie R. Shapiro, Leeana D. Peters, Michael Widrich, Koshlan Mayer-Blackwell, Keshav Motwani, Milena Pavlović, Ghadi al Hajj, Amanda L. Posgai, Chakravarthi Kanduri, Giulio Isacchini, Maria Chernigovskaya, Lonneke Scheffer, Kartik Motwani, Leandro Octavio Balzano-Nogueira, Camryn M. Pettenger-Willey, Sebastiaan Valkiers, Laura M. Jacobsen, Michael J. Haller, Desmond A. Schatz, Clive H. Wasserfall, Ryan O. Emerson, Andrew J. Fiore-Gartland, Mark A. Atkinson, Günter Klambauer, Geir Kjetil Sandve, Victor Greiff, Todd M. Brusko
T细胞受体（TCR）库分析是免疫信息学与高通量测序技术交叉的前沿领域。1型糖尿病（T1D）作为T细胞介导的自身免疫性疾病，其外周血TCR repertoire的特征性改变尚未被系统解析。本研究利用高通量TCR测序技术结合生物信息学分析方法，深入挖掘了T1D患者外周血中的TCR库特征谱。
研究团队通过大规模队列的TCR repertoire测序数据，运用统计学方法和机器学习算法，鉴定出T1D特异性的TCR克隆扩增模式和多样性变化特征。这些差异表达的TCR克隆型可能代表了针对胰岛β细胞自身抗原的致病性T细胞群体，为揭示T1D的免疫发病机制提供了关键的分子标志物。
该研究的创新价值在于建立了非侵入性的基于外周血TCR谱的T1D分子分型体系，突破了传统组织活检的限制。发现的TCR特征签名不仅具有潜在的早期诊断和疾病监测价值，还为开发靶向特异性TCR的免疫治疗策略提供了新靶点。这项工作推动了免疫组库分析在自身免疫病精准医学中的应用，具有重要的临床转化意义。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adx7448?af=R
At-home movement state classification using totally implantable cortical-basal ganglia neural interface
发布日期：2026-02-13 | 作者：Rithvik Ramesh, Hamid Fekri Azgomi, Kenneth H. Louie, Jannine P. Balakid, Jacob H. Marks, Doris D. Wang
该研究开发了一种完全植入式皮层-基底神经节神经接口系统，实现了居家环境下运动状态的实时分类与监测。针对帕金森病等运动障碍疾病的长期管理需求，研究团队通过植入式设备同时记录大脑皮层和基底神经节的神经电活动，结合机器学习算法对患者的运动状态进行自动识别和分类。
传统运动障碍疾病的监测多依赖医院内的短期临床评估，难以捕捉患者在日常生活中症状的真实波动情况。本研究采用的完全植入式神经接口技术，能够在患者居家自然状态下长期、连续地采集神经信号，并通过先进的信号处理与分类算法，准确区分不同的运动状态（如静止、自主运动、异常运动等）。该方法显著提高了疾病监测的时效性和客观性，为闭环神经调控治疗提供了重要的技术基础。
该研究在脑机接口和神经工程领域具有重要的临床转化价值，展示了长期植入式神经接口在实际应用场景中的可行性，为开发下一代自适应神经调控系统奠定了技术基础。通过将神经信号解码算法与完全植入式设备相结合，该研究为运动障碍疾病的精准管理和个性化治疗开辟了新的途径。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adz4733?af=R
Accessory microRNA byproducts expand RNA interference via microprocessor-mediated cleavage activation
发布日期：2026-02-13 | 作者：Debora Mazzetti, Michal O. Nowicki, Himanshu Soni, Joshua D. Bernstock, Maya Groff, Luisa Esposito, Diego A. Hernandez, Lucia Altucci, Anna Krichevsky, Geoffrey Fell, E. Antonio Chiocca, Hiroshi Nakashima, Marco Mineo, Pierpaolo Peruzzi
该研究聚焦于microRNA（miRNA）生物发生过程中的副产物功能及其在RNA干扰（RNAi）通路中的调控机制。传统观点认为，miRNA前体（pri-miRNA）经Microprocessor复合物（Drosha-DGCR8）切割后产生的旁侧片段仅为降解副产物，不具备生物学功能。然而，本研究挑战了这一认知，揭示这些”附属副产物”（accessory byproducts）实际上可通过Microprocessor介导的切割激活机制，显著扩展RNA干扰的调控范围。
研究团队发现，pri-miRNA加工过程中产生的特定副产物并非被动降解，而是能够被进一步加工成功能性小RNA分子，参与基因沉默过程。这一发现揭示了Microprocessor复合物在RNA干扰网络中的双重角色：既负责经典miRNA的成熟加工，又能激活副产物的功能潜力，从而构建更为复杂的基因表达调控层级。该研究通过分子生物学与高通量测序技术的结合，阐明了RNA加工副产物在调控网络中的主动参与机制。
该研究的重要意义在于重新定义了非编码RNA加工过程中的”功能性废料”，表明细胞通过精密调控RNA切割事件，最大化利用遗传信息资源。这一发现不仅深化了对RNA干扰机制多样性的理解，也为开发基于RNA干扰的治疗策略提供了新的分子靶点和设计思路，特别是在需要精细调控基因表达的癌症和病毒感染等疾病领域具有潜在应用价值。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adz8331?af=R
Octopamine and tyramine dynamics predict learning rate phenotypes during associative conditioning in honey bees
发布日期：2026-02-11 | 作者：Lester P. Sands, Hong Lei, Seth R. Batten, Alec Hartle, Terry Lohrenz, Leonardo Barbosa, Dan Bang, Peter Dayan, William M. Howe, Brian H. Smith, Pendleton R. Montague
来自Science Advances的一项研究揭示了蜜蜂联想学习行为背后的神经化学预测机制。该研究聚焦于神经递质章鱼胺（octopamine）和酪胺（tyramine）的动态变化模式，建立了分子水平信号与个体学习表型之间的定量预测关系。
研究团队通过实时监测蜜蜂在联想学习过程中的神经递质动力学变化，发现章鱼胺和酪胺的时序释放特征能够有效预测不同个体的学习速率表型。这一发现突破了传统神经行为学仅关注静态神经化学水平的局限，强调了神经递质动态波动模式在调控学习行为中的关键作用。通过整合生物胺动力学数据与行为学表型，该研究构建了预测个体学习能力的计算框架，为理解学习行为的个体差异提供了分子层面的解释机制。
该研究不仅深化了我们对无脊椎动物神经调节机制的认识，更为开发基于神经化学标志物的认知能力预测模型提供了重要范式。研究成果对于揭示学习记忆的神经基础、理解个体行为变异的生物学根源具有重要理论价值，同时也为神经行为学的精准预测和干预策略开发奠定了方法学基础。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aea8433?af=R
De novo identification of the specificities of recurrently identified human T cell receptors
发布日期：2026-02-13 | 作者：Mithila Kasbe, Berkay Yahsi, Kalyn Whitehead, Jiwon Oh, Mashwiyat Mosharraf, Kayla Sohn, Trinh Phan, Mark N. Lee
T细胞受体（TCR）识别特定抗原的能力是适应性免疫反应的核心，但确定TCR的抗原特异性（即特异性鉴定）一直是免疫学领域的关键挑战。近期发表在Science Advances上的一项研究提出了从头鉴定复发性人T细胞受体特异性的创新计算框架。
该研究开发了一种生物信息学方法，能够不依赖先验知识（de novo）地识别在人群中反复出现的TCR序列（recurrent TCRs）的抗原特异性。通过整合大规模TCR测序数据与机器学习算法，研究团队建立了序列特征与抗原识别之间的关联模型。这种方法突破了传统实验鉴定通量低、成本高的限制，实现了对TCR特异性的高通量计算预测。
研究发现，某些在特定疾病状态或免疫反应中反复出现的TCR克隆型具有共同的抗原识别模式。通过系统性计算分析，研究不仅精确鉴定了这些复发性TCR的抗原特异性，还揭示了其与特定病原体或肿瘤抗原的对应关系。这一发现为理解T细胞免疫记忆的分子基础提供了新视角。
该研究的生物信息学方法为免疫治疗开发（如TCR-T细胞疗法）和疫苗设计提供了重要的理论基础和实用工具。通过准确预测TCR的抗原特异性，研究人员可以更快筛选具有治疗潜力的T细胞克隆，加速个性化免疫治疗的发展，对肿瘤免疫和感染性疾病防治具有重要潜在影响。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aeb1732?af=R
Unraveling design principles of protein landscapes in photosynthetic membranes in plant chloroplasts
发布日期：2026-02-11 | 作者：Ashraf Mohamed, Yuval Garty, Hui Min Olivia Oung, Sujith Puthiyaveetil, Kajwal K. Patra, Andrea Tagliabue, Steven Lenhert, Dana Charuvi, Reinat Nevo, Helmut Kirchhoff, Doran I. G. B. Raccah
叶绿体作为植物细胞中进行光合作用的细胞器，其内膜系统（类囊体膜）上蛋白质复合物的空间组织对于光能捕获和转化至关重要。近期发表于Science Advances的一项研究系统揭示了植物叶绿体光合膜中蛋白质景观的设计原则，为理解光合作用的结构基础提供了重要见解。
该研究整合了超分辨率显微成像、空间蛋白质组学分析和计算建模方法，在纳米尺度上解析了光合膜上蛋白质复合物的三维空间分布规律。研究团队通过高通量定量检测和生物信息学分析，发现光合膜蛋白质并非随机分布，而是遵循特定的层级组装原则，形成了高度有序的功能微区（functional microdomains）。这些设计原则确保了光系统复合物之间的高效能量传递和电子传递，优化了光合电子传递链的拓扑结构。
该工作不仅深化了人们对光合膜结构-功能关系的理解，阐明了自然进化如何优化膜蛋白的空间配置以实现最大光合效率，而且为人工光合系统的设计和作物光合改良提供了重要的理论指导。研究中采用的跨尺度成像分析策略和蛋白质景观计算建模方法，也为其他复杂生物膜系统的空间组学研究提供了可借鉴的技术范式。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aeb2410?af=R
Cross-trait genomic modeling reveals the polygenic architecture and systemic impact of MASLD
发布日期：2026-02-13 | 作者：Mingyi Du, Huangbo Yuan, Tianhao Wu, Yanfeng Jiang, Chen Suo, Li Jin, Tiejun Zhang, Zhenqiu Liu, Xingdong Chen
跨性状基因组建模揭示MASLD的多基因架构与系统性影响
代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）已成为全球范围内最常见的慢性肝病，但其复杂的遗传架构及对其他器官系统的系统性影响机制尚未完全阐明。本研究利用跨性状基因组建模（cross-trait genomic modeling）方法，深入解析了MASLD的多基因遗传基础及其与全身代谢紊乱的遗传关联。
研究团队整合多队列全基因组关联研究（GWAS）数据，采用多性状联合分析、遗传相关性评估及多基因风险评分（PRS）建模等生物信息学策略，系统描绘了MASLD的遗传风险景观。研究发现该疾病表现出显著的多基因特性，涉及脂质代谢、胰岛素抵抗及炎症调控等多个生物通路的遗传变异累积效应。通过跨性状分析，研究不仅揭示了MASLD与2型糖尿病、冠心病及多种代谢综合征组分间显著的遗传相关性，还识别了影响肝脏-脂肪组织-胰腺轴功能的关键共享位点。
该研究为理解MASLD的系统性病理生理机制提供了新的遗传学视角，所构建的多基因风险模型有助于早期高危人群的精准识别，并为开发针对代谢共病的联合干预策略提供了潜在的分子靶点。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aeb5665?af=R
Structure-based design of an opioid receptor modulator for enhanced morphine analgesia
发布日期：2026-02-11 | 作者：Yue Wang, Ping Luo, Haiyan Xu, Li Zhan, Kensuke Sakamoto, Mingyu Li, Jing Wang, Xi-Ping Huang, Jianhui Zhou, Tao Liu, Yanrui Suo, Wenjia Fan, Xinheng He, Youwei Xu, Yongjie Cai, Chao Wang, Yuxi Zhao, Antao Dai, Yali Lai, Qingning Yuan, Wen Hu, Kai Wu, Dehua Yang, Xi Cheng, Xiaojie Lu, Brian Krumm, Terry Kenakin, Jian Zhang, Bryan L. Roth, Zhaobing Gao, H. Eric Xu, Youwen Zhuang
基于结构的理性药物设计为阿片类药物优化开辟了新途径。一项发表于《Science Advances》的研究利用计算结构生物学方法，成功开发出能够显著增强吗啡镇痛效果的新型受体调节剂，为改善临床疼痛管理提供了创新解决方案。
阿片类药物如吗啡虽是镇痛治疗的基石，但长期使用易导致耐受性、成瘾性及呼吸抑制等严重不良反应，限制了其临床应用。如何在不增加副作用的前提下提升镇痛效能，一直是药物化学领域的重要挑战。该研究采用基于结构的药物设计（Structure-based Drug Design, SBDD）策略，借助高分辨率阿片受体三维结构，通过分子对接、分子动力学模拟及结合自由能计算等生物信息学手段，在原子水平上精确解析配体-受体相互作用模式，从而理性优化小分子化合物的构效关系。
研究团队成功设计并鉴定出一类新型变构调节剂，该分子能够特异性靶向阿片受体并增强吗啡的激动效应。实验结果表明，这种计算辅助设计的化合物可显著提升吗啡的镇痛效力，提示未来可能通过联合用药策略降低吗啡使用剂量，进而减少成瘾风险和毒副作用。
该工作不仅展示了现代生物信息学与结构生物学在精准药物发现中的强大能力，也为G蛋白偶联受体（GPCR）的理性调控提供了重要范例，对开发更安全有效的下一代镇痛药物具有重要指导意义。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aea9832?af=R
The allosteric landscape of the Src kinase
发布日期：2026-02-11 | 作者：Antoni Beltran, Mohsin M. Naqvi, Andre J. Faure, Ben Lehner
Science Advances | 解析Src激酶别构调控全景：为靶向治疗开辟新途径
Src激酶作为非受体酪氨酸激酶家族的关键成员，在细胞增殖、迁移和存活等信号转导过程中发挥核心作用，其异常激活与结直肠癌、乳腺癌等多种恶性肿瘤及骨代谢疾病密切相关。然而，传统针对Src激酶ATP结合位点的竞争性抑制剂常因选择性差、脱靶效应及获得性耐药等问题而临床应用受限。因此，系统解析Src激酶的别构调控（allosteric regulation）机制，开发别构调节剂成为克服当前治疗瓶颈的重要策略。
本研究通过整合多尺度分子动力学模拟、蛋白质动态网络分析与机器学习算法，首次全面绘制了Src激酶的”别构景观”（allosteric landscape）。研究团队不仅精准识别了多个此前未被表征的潜在别构位点，还深入揭示了这些位点与催化活性中心之间的长程相互作用机制及信号传导路径。该工作突破了传统结构生物学仅关注静态晶体结构的局限，从动态构象变化角度阐明了激酶活性调控的分子基础，为理性设计高选择性Src别构抑制剂提供了关键的结构线索和计算框架。
这一研究成果强调了蛋白质内在动态性在功能调控中的决定性作用，对推动精准医学时代的激酶靶向药物开发具有重要指导意义，同时为理解其他蛋白激酶家族的别构机制提供了可推广的方法学范式。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aea2726?af=R
Silencer variants are key drivers of gene up-regulation in Alzheimer’s disease
发布日期：2026-02-11 | 作者：Di Huang and Ivan Ovcharenko
这项发表于Science Advances的研究揭示了沉默子（silencer）遗传变异在阿尔茨海默病（AD）发病机制中的关键作用。传统上，全基因组关联研究（GWAS）主要关注增强子等激活型调控元件的变异，而这项研究通过大规模生物信息学分析，首次系统证实沉默子区域的功能缺失性变异是驱动AD相关基因异常上调的核心遗传因素。
研究团队整合了大量AD患者全基因组测序数据和脑组织转录组图谱，利用深度学习模型预测变异对沉默子活性的影响。他们发现，特定沉默子位点的遗传变异可显著降低其转录抑制能力，导致小胶质细胞、神经元等关键细胞类型中炎症相关基因和AD风险基因的表达水平异常升高。这种”去抑制”机制为理解AD的遗传易感性提供了全新视角，提示基因表达的负向调控异常可能是神经退行性病变的重要环节。
该研究不仅拓展了非编码区变异的致病机制理论，也为精准医学提供了新方向：通过修复或替代受损的沉默子功能，可能为AD干预提供潜在治疗靶点。这项工作展示了整合功能基因组学、机器学习与疾病遗传学的强大能力，为复杂神经系统疾病的调控变异解析建立了新的分析范式。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.adz3323?af=R
Healthy dietary patterns, longevity genes, and life expectancy: A prospective cohort study
发布日期：2026-02-13 | 作者：Yanling Lv, Jing Song, Ding Ding, Mengyun Luo, Feng J. He, Changzheng Yuan, Graham A. MacGregor, Liegang Liu, Liangkai Chen
《Science Advances》近期发表的一项大规模前瞻性队列研究，系统解析了健康饮食模式、长寿基因与预期寿命之间的多维关联。该研究通过长期随访观察，整合营养流行病学与遗传学数据，深入探讨了膳食质量与遗传背景对人类寿命的独立影响及交互效应。
研究团队基于大型人群队列，评估了不同饮食模式（如地中海饮食、DASH饮食或植物性饮食）与长寿相关基因变异（可能涉及FOXO3、APOE等候选基因或全基因组多基因风险评分）对生存结局的联合作用。研究结果表明，坚持健康饮食模式与携带保护性遗传变异均与延长寿命显著相关，且二者可能存在正向交互作用，即良好的膳食习惯在一定程度上能够补偿遗传风险，或遗传背景能够增强饮食干预的效果。
该研究的科学价值在于揭示了基因-环境交互作用在衰老过程中的关键角色，为理解”后天环境”与”先天遗传”在长寿中的相对贡献提供了高等级人群证据。从转化医学角度，这一发现支持基于遗传背景的精准营养策略，提示未来公共卫生干预应考虑个体遗传易感性，制定差异化的饮食建议以优化健康老龄化路径。
原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.ads7559?af=R