• 基于深度学习方法解析细胞形态学与转录组特征的肿瘤微环境异质性研究

  肿瘤微环境（tumor microenvironment, TME）在肿瘤发生发展及治疗应答中发挥关键作用。然而，传统研究手段难以同时解析肿瘤微环境中细胞形态特征与转录组表达谱的对应关系，限制了对肿瘤异质性的全面理解。研究人员提出一种基于深度学习的整合分析框架

  来源：Microorganisms

  时间：2026-10-20

• 面向持续监测的生物传感器：挑战、材料创新与未来方向——用于先进医疗与环境应用

  本综述批判性地探讨了持续监测生物传感器的发展历程，以及推动其从一次性或周期性测量传感器向长期、互联、自主运行传感器转变的技术进步。研究采用文献计量学方法分析了144篇文献，绘制出该领域的整体图谱，清晰展示了其增长态势、多学科交叉特性、技术发展脉络及核心应用领域

  来源：Frontiers in Sensors

  时间：2026-10-20

• 木质部与韧皮部形成研究进展：多尺度整合、方法学挑战与未来方向

  **摘要** 维管形成层形成木质部和韧皮部的过程是一个受生物和非生物因素在亚季节时间尺度上影响的细胞过程。然而，形成层活动的意义跨越空间（直至生态系统尺度）和时间（直至数百年）。这与木质部和韧皮部的功能重要性以及木质组织的极长持久性密切相关，而木质组织也是主要的碳汇。因此，

  来源：Quantitative Plant Biology

  时间：2026-10-20

• 基于物理的计算方法设计从头蛋白质小分子结合口袋

  在深度学习方法的推动下，计算蛋白质设计如今能够快速生成从头设计的结构，为创建能够紧密且特异性结合小分子的蛋白质开辟了新领域，尽管实现可预测且可调的结合仍然具有挑战性。本文提出了一种基于物理的快速计算方法来解决这一问题，用于在从头设计的蛋白质中生成与小分子靶标等能且化学互补的结

  来源：Nature Communications

  时间：2026-10-20

• 基于频率感知多标签学习的宫颈癌全切片图像自动筛查方法FMCerNet

  摘要 研究动机自动化细胞学筛查对于宫颈癌早期预防至关重要，其中千兆像素的全切片图像（WSI）通常被划分为切片块，以便进行切片块级别特征提取，随后进行 WS I 级别诊断聚合。然而，现有的切片块级别方法仍受限于有限的

  来源：Bioinformatics

  时间：2026-10-20

• 基于多GPU分布式计算的生物银行规模连锁不平衡高效求解方法

  摘要 概要来自数据集自身的连锁不平衡（LD）信息被认为对下游分析（如统计精细定位）是最优的。然而，计算复杂度（对于N个变异位点约需⁠≈N22量级的计算）使得大多数研究选择使用外部参考面板，例如来自千人基因组计划的数

  来源：Bioinformatics

  时间：2026-10-20

• 土地配置方式和播种方法对苜蓿饲料养分组成、氨基酸谱及抗营养因子的影响

  摘要 本研究在博科斯高原州立大学开展，探讨了土地配置方式和作物播种植方法对苜蓿（Medicago sativa L.）饲料的养分组成、氨基酸谱及抗营养因子的影响，并为反刍动物营养提供参考依据。研究采用2 × 2因子设计，测试了两种土地配置方式（平地与起垄）和两种播种方法（

  来源：Agriculture

  时间：2026-10-20

• 综述：农业排灌机械智能化转型：技术演进、关键挑战与未来展望

  摘要

  来源：Agriculture

  时间：2026-10-20

• 基于深度学习方法解析肿瘤微环境空间转录组数据的多尺度特征融合框架

  空间转录组学（spatial transcriptomics）能够同时获取组织切片中的基因表达谱与空间位置信息，为解析肿瘤微环境（tumor microenvironment, TME）的细胞异质性与空间组织结构提供了关键的技术支撑。然而，现有分析方法在整合多

  来源：Computational Biology and Chemistry

  时间：2026-10-20

• 基于计算方法的GABA-A受体组胺别构口袋配体识别

  γ-氨基丁酸A型（GABA-A）受体是中枢神经系统中抑制性神经传递的关键调节因子，也是认知和神经系统疾病的重要靶点。组胺与位于β3–β3亚基界面的独特别构口袋相互作用，为发现新型配体提供了机会。本研究采用整合的计算工作流程，结合基于配体的相似性分析、ADMET

  来源：Current Issues in Molecular Biology

  时间：2026-10-20

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