细胞
仅凭一次快照推断细胞动力学，多阶段最优传输模型重建细胞分化轨迹
编辑丨&在单细胞生物学中，一个几乎无法回避的事实是：我们测到的，永远只是某一时刻的细胞状态。 无论是单细胞 RNA 测序（scRNA-seq），还是其他高通量手段，细胞一旦被测量就被破坏。 研究者看到的是成千上万个细胞在某一瞬间的基因表达「照片」，而不是它们如何一步步走向不同命运的过程。
AI预测细胞「未来命运」：Squidiff模型以扩散算法重建发育与药物响应轨迹
编辑丨&在显微镜下，研究者正在观察某个细胞的状态。 它可能正在分化、受药物作用，或者被辐射轻微损伤。 如果能预测它接下来会发生什么——会凋亡？
单细胞分析迈入新前沿：谷歌&耶鲁等发布270亿参数模型，为癌症治疗揭示全新潜在路径
编辑丨coisini今年早些时候，谷歌联合耶鲁大学等证实生物模型与自然语言处理类似，同样遵循扩展定律：模型规模越大，在生物学任务中的表现就越出色。 这引出了一个关键问题：扩大模型规模仅能提升现有任务性能，还是能催生全新能力？ 谷歌认为：规模化的真正价值在于创造新思路、探索未知领域。
ICML 2025 | AI虚拟细胞落地重大进展：清华AIR，水木分子等首创并开源多尺度空间转录组学基础大模型SToFM
作者 | 论文团队编辑 | ScienceAIAI 大模型竞赛风起云涌，垂直领域竞争激烈。 AI 基础大模型的能力正进一步向各科学研究领域渗透，而生物及生命科学就是 AI 大模型的下一个战场。 2025 年可以视为 AI 虚拟细胞元年。
西湖大学郭天南解答AI虚拟细胞难题：在三重数据支持下的闭环学习系统
编辑丨&细胞是生命的基本单位，对于了解健康、衰老和疾病至关重要，是药物开发和合成生物学的重要研究对象。 基于细胞的实验需要大量资源，且出现突变的概率相当高，直接导致了生物医学实验中难以复现的困境。 通过数十亿年的进化，第一个碳基细胞出现在地球上，然而现如今借由虚拟技术，「硅基细胞」的发现与发展正在为科学界提供变革的机会。
谷歌旗下带来细胞器动力学的「全息解码器」，启动亚像素级细胞器分析
编辑丨&细胞器经历不断的形态变化和动态相互作用，这是细胞稳态、应激反应和疾病进展的基础。 尽管细胞器的形态与运动十分重要，但由于其复杂的结构，高速的运动模式与目前现有分析技术的局限性，量化细胞器形态仍具有挑战性。 美国旧金山 Calico Life Sciences 的团队推出了一个名为 Nellie 的模型，这是一种自动化且无偏倚的管道，用于分割、跟踪和提取不同细胞内结构的特征。
无需侵入，一键重构细胞「电活动」，AI革新药物心脏毒性评估
编辑丨&细胞内电生理学在神经科学、心脏病学和药理学中对于研究细胞的电特性至关重要。 纳米电极阵列 （NEA） 通过以高通量同时进行细胞内和细胞外动作电位 （iAP 和 eAP） 记录，提供了一种很有前途的替代方案。 虽然，使用 NEA 获取细胞内电位仍颇具具有挑战性，但美国斯坦福大学与加州大学的联合研究团队提出了一种 AI 支持的技术，该技术利用来自 NEA 上干细胞衍生心肌细胞的数千个同步 eAP 和 iAP 对。
Science | 深度学习为3亿年的大脑进化提供了新视角
编辑 | 白菜叶在《Science》杂志发表的一项新研究中，比利时的一个研究小组探索了控制基因活动的基因开关如何定义不同物种的脑细胞类型。 他们用人类、小鼠和鸡的大脑数据训练了深度学习模型，发现虽然某些细胞类型在经过数百万年的进化后在鸟类和哺乳动物之间得到了高度保守，但其他细胞类型却以不同的方式进化。 这些发现不仅为大脑进化提供了新的见解，还为研究基因调控如何塑造不同细胞类型、跨物种或不同疾病状态提供了强有力的工具。
Nature发布：2025年值得关注的七项技术
编辑 | 20492025 年，全球科技发展正以惊人的速度重塑人类社会的未来。 在气候危机、疾病威胁与资源短缺的多重压力下，技术创新聚焦于两大核心方向：可持续性与人工智能（AI）的深度结合。 《Nature》盘点了今年将密切关注的七项技术，从实验室的自动化革命到城市的生态改造，从精准医疗到环境修复，七项技术不仅加速科学发现，更试图为人类提供应对复杂挑战的规模化方案。
预测精度媲美实验！哥大团队开发可解释细胞「基础」模型，揭示213种人类细胞调控语法
编辑 | 萝卜皮转录调控涉及调控序列和蛋白质之间的复杂相互作用，指导所有生物过程。 转录计算模型缺乏通用性，无法准确推断未知的细胞类型和条件。 哥伦比亚大学的研究人员介绍了 GET（general expression transformer），这是一种可解释的基础模型，旨在揭示 213 种人类胎儿和成人细胞类型的调控语法。
哥伦比亚大学研究人员开发新型 AI 模型，可精准预测人体细胞基因表达
哥伦比亚大学瓦格洛斯医学院的研究团队开发了一种新型人工智能（AI）模型 ——“通用表达转换器”（GET），能够准确预测任何人类细胞中的基因活性，从而揭示细胞的内部机制。这一研究成果发表在最新一期的《自然》杂志上，有望彻底改变科学家研究癌症、遗传疾病等的方式。
支持细胞与细胞器建模，更全能的空间算法推动更高效的细胞时空研究
编辑丨toileter于过去的十年中，计算建模已经成为生物学必备的工具包常客之一。 而在生物学中，功能与结构密切相关。 为了能更好地研究亚细胞或者细胞器中信号转换，如何制造一个逼真的建模成为了一项挑战。
效率提高近百倍，山大团队AI新方法解析复杂器官空间组学，登Nature子刊
编辑 | 萝卜皮空间组学技术以细胞和亚细胞分辨率解析复杂器官的功能组件。山东大学的研究团队引入了空间图傅里叶变换 (Spatial Graph Fourier Transform，SpaGFT)，并将图信号处理应用于各种空间组学分析平台，以生成可解释的表示。这种表示支持空间可变基因识别并改进基因表达推断，在分析人类和小鼠空间转录组数据方面优于现有工具，效率是现有工具的百倍。SpaGFT 可以识别人类淋巴结 Visium 数据中 B 细胞成熟的免疫区域，并使用内部人类扁桃体 CODEX 数据表征次级滤泡的变化。此外
如何让细胞进行计算？国内四高校提出生物计算元器件设计全新方法，登Cell
编辑 | 萝卜皮作者 | 论文团队细胞犹如一台计算机，每时每秒都在接收、分析和处理来自环境中的不同信息：外界信息通过细胞内高度并行的信号转导途径进行分析和处理，进而以预定义的方式从「存储设备」（即 DNA）中读取信息（基因的表达）或写入指令（DNA 修饰和编辑），指导自身或周围细胞对环境信息做出响应。一直以来，如何有效利用生物体本身的计算能力，通过对生物体进行改造使之能够执行人类给定的计算任务，并由此开发出基于生物系统的新概念计算机都是计算机科学与生物技术领域交叉融合的热点问题。近期，来自国防科技大学、西湖大学、浙
万字长文，腾讯、清华等多位生物大模型作者专访，畅谈AI生物学，解析大型细胞模型技术
编辑 | KX大型语言模型（LLM）在自然语言处理和理解领域已取得重大突破。在生物学领域，一些采用类似 LLM 结构的大型细胞模型（Large Cellular Model，LCM）被开发用于单细胞转录组学，比如：scBERT、Geneformer、scGPT、scFoundation 和 GeneCompass。这些模型展示了 LCM 在各种生物任务中的应用潜力，并说明了 LCM 彻底改变未来生物学研究的可能性。大型细胞模型的示意图。近日，《Quantitative Biology》期刊采访了一些最具影响力的 L
哥大和耶鲁团队开发新算法，阐明结肠癌耐药机制
编辑 | 萝卜皮信号通路活性异常是肿瘤发生和进展的标志，30 多年来一直指导着靶向抑制剂的设计。然而，由快速、特定环境的信号网络重新布线诱导的适应性抵抗机制继续挑战治疗效果。利用蛋白质组学技术和神经网络，哥伦比亚大学和耶鲁大学的研究团队引入了 VESPA（Virtual Enrichment-based Signaling Protein-activity Analysis），一种旨在阐明细胞响应和适应药物扰动机制的算法；并用它来分析用临床相关抑制剂和对照介质处理的结直肠癌细胞的 7-point 磷酸化蛋白质组时间
十年磨一「图」，谷歌震撼发布纳米级人脑图谱！AI 加持人类大脑研究
【新智元导读】就在今天，人们被这张 1 立方毫米的纳米级人脑皮层图震撼到了。谷歌的十年神经科学成果 —— 人脑图谱，也登上了 Science。其中，科学家们发现了此前从未发现的细胞，和全新的连接模式。人类大脑皮层，可以以纳米级分辨率建模了！谷歌研究的连接组学团队，已经成立十年了。作为纪念，就在今天，团队放出了这张 1.4PB 的人脑连接组图。就是在这张图中，谷歌的科学家发现了此前从未发现的特征细胞。图中包含 57k 个细胞，和 150M 个突触。1 立方毫米的大脑，以惊人的细节被绘制出来。这张图带给人的冲击力，实在
从基因组到蛋白质组连续翻译，南开大学开发通用跨模态数据分析方法
编辑 | 萝卜皮近期，科学家在单个细胞内同时分析多组学模态的进展，使得细胞异质性和分子层次结构的研究成为可能。然而，技术限制导致多模态数据的高噪声和高昂的成本。在这里，南开大学的研究团队提出了 scButterfly，一种基于双对齐变分自动编码器和数据增强方案的多功能单细胞跨模态翻译方法。通过对多个数据集的全面实验，研究人员证明 scButterfly 在保留细胞异质性、同时翻译各种背景的数据集和揭示细胞类型特异性生物学解释方面优于基线方法。同时，scButterfly 可应用于单模态数据的综合多组学分析、低质量单
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