| 文献精读 | Nicheformer：打通单细胞与空间组学壁垒的多模态基础模型 |
核心速递 : Nicheformer 是首个基于 1.1 亿海量离体单细胞与空间转录组数据联合预训练的 Transformer 基础模型，它突破性地实现了仅依靠基因表达谱就能预测细胞的空间微环境，从而将丢失的“空间上下文”重新赋予传统的单细胞测序数据。 1. 论文基本信息 Title: Niche...
最新文章
| 文献精读 | scGPT：利用生成式AI构建单细胞多组学基础模型 |
核心速递 : scGPT 率先在超 3300 万单细胞数据上进行了生成式预训练，创新性地解决了非序列化基因表达数据的注意力掩码问题，打造了单细胞生物学领域的“基础大模型”，并通过迁移学习在细胞类型注释、跨组学整合、基因扰动预测及网络推断等核心任务上实现了 SOTA（State-of-the-Art）性能。 ...
| 文献精读 | 基于瓶颈-去瓶颈策略与机器学习辅助通量平衡的通路进化 |
核心速递 : 本文创新性地结合“人为制造瓶颈-定向进化去瓶颈”策略与自动化生物铸造厂，并利用集成机器学习模型（ProEnsemble）优化启动子组合实现代谢通量平衡，彻底克服了多酶通路进化中的复杂上位效应，将柚皮素产量提升至破纪录的 3.65 g L-1。 1. 论文基本信息 Title: Pat...
| 文献精读 | 空间转录组学驱动植物研究新纪元 |
核心速递 : 本文系统性盘点了空间转录组（ST）技术在打破植物组织物理壁垒、实现原位单细胞类型鉴定及细胞间微环境通讯挖掘方面的重大突破，并指出了自适应植物特性的空间分割算法与多组学融合是未来的核心发力点。 1. 论文基本信息 Title: Spatial transcriptomics drive...
| 文献精读 | 植物单细胞与空间转录组学应用中的机遇与挑战 |
核心速递 : 本综述系统比较了植物原生质体与单核转录组测序的技术优劣，深入剖析了植物组织解离的偏好性陷阱，并创造性地提出了将单细胞转录组、空间转录组与空间元素分布成像相融合的多维组学研究框架。 1. 论文基本信息 Title: Opportunities and challenges in the...
💬 留言讨论