2025-08-03 00:50:24
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克劳斯小体（Krause corpuscles）是位于皮肤下紧包球体内的神经末梢，150多年前在人类生殖器中首次被发现。这种结构很像人类手指和双手上的触摸激活小体——这些小体会在皮肤穿过纹理表面时对振动做出反应。
Ginty与合作者利用各种机械和电刺激激活了雄性和雌性小鼠体内的克劳斯小体。这些神经元会对40-80赫兹范围内的低频振动放电。团队还发现，雄性和雌性小鼠的生殖器包含相等数量的小体，这些小体会在小鼠发育过程中随器官生长在空间上分散开来。基因改造后缺少克劳斯小体的小鼠无法正常交配，说明这个结构对于性的必要性。进一步研究这些神经细胞能帮助治疗勃起功能障碍和阴道疼痛这类疾病。
@ShixiangWang - 人是“有机”的机械装置，有时候对人体的运行图景感觉非常神秘和魔幻。从对世界的探索中，我们开发了多种科技技术来延展我们对世界的感知和反应，但对于机体内的这些秘密却感知和传播的极少。
1、Cell | 让人人都能建立虚拟细胞实验室！科学家创建“细胞语法”，用人类语言预测细胞行为
文章创建了一套革命性的“细胞语法”，只需使用简单的人类自然语言描述，就能模拟癌细胞转移、免疫细胞作战甚至大脑发育，让没有编程背景的生物学家也能构建虚拟细胞实验室，从而加速癌症、神经科学等领域的突破。
2、Genome Biology|综合比较评估24种变异效应预测方法
本研究旨在利用未被用于预测方法训练的人群水平基因型和表型队列数据，对现有的计算变异效应预测方法进行无偏评估，并确定哪种预测方法最能有效地推断人类性状。
3、Nature Protocols | 使用clusterProfiler刻画多组学数据研究方案
文章将clusterProfiler应用到包括空间转录组、蛋白质组和表观基因组在内的多种组学数据。
推文通过构建测试数据，将分位数回归计算与普通OLS回归进行比较，讲解分位数回归的意义及用法。
git 是当代软件编码记录的核心基础工具，其主要通过构建一个隐藏的.git目录进行控制和管理，本文通过图文汇总形式揭秘。
Bash脚本是Unix和Linux系统管理的基石，它提供了强大的工具来自动化重复的任务、简化工作流和处理复杂的操作。对于那些已经熟悉基本脚本的人来说，深入研究先进的技术可以解锁新的效率和能力水平。这篇文章将探讨Bash中的高级shell脚本技术，重点是脚本优化、健壮的错误处理和自动化复杂的系统管理任务。
8、Text to Logo & Favicon | 文本构造图标
9、DrugCLIP | 24小时内完成对1万个人类蛋白与5亿小分子的虚拟筛选任务
清华大学人工智能研究院与生命科学学院联合发布新成果——DrugCLIP，一项结合对比学习与稠密检索（dense retrieval）的AI系统，在24小时内完成对1万余个人类蛋白与5亿小分子的虚拟筛选任务，速度比传统方法快10万倍。更令人兴奋的是，该系统不仅在两个精神疾病靶点（5HT2AR和NET）中筛选出多个高亲和力分子，还首次建立了“基因组级”虚拟筛选数据库，面向全球开放，开启“后AlphaFold”时代的药物发现新范式。
10、DNA学习中心 DNA from the Beginning
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2025-07-26 23:38:39
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现在很多专业都在交叉，这是时代发展的需要，目前很多行业都需要复合能力的人才，国家强调新工科、新医科、新农科、新文科，“新”背后的含义就是交叉融合。此外，现在所谓新设的交叉专业，它是真交叉还是假交叉？交叉肯定是没问题的，但高校开设新专业到底是不是只是为了迎合时代、考生的需求，换汤不换药呢？现在很多专业都加上智慧、数字两个字，但只是穿了个马甲，课程内容还和原来一样。比如原来的制造业变成了智能建造，英语加上计算机、AI，但可能就是在培养方案里增加一门课就结束了，这是学校需要进一步去解决的问题。
研究系统性地鉴定了胰腺癌中由HLA-I分子呈递的隐秘抗原，这些抗原主要来源于lncRNA、UTR及内含阅读框，具有高度的癌症特异性。通过TCR筛选及TCR-T细胞功能验证，研究发现这些隐秘抗原能够被T细胞识别，并有效诱导对胰腺癌类器官的杀伤反应，显示出其作为免疫治疗新靶点的广阔前景。
2.Cell Discovery |汤富酬课题组开发出基于单分子测序平台的NanoStrand-seq技术，实现基因组全局单倍型分型
该研究在国际上率先使用单分子测序平台开发了一种DNA模板链连锁测序的方法，称为NanoStrand-seq，该方法能够在整条染色体水平对SNP和结构变异进行精准从头检测和单倍型分型，具有极高的分型准确性（分别为99.98%和99.68%），而且该方法既适用于长期传代培养细胞，也适用于短期原代培养细胞，能够满足各种不同的实验需求。 - 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41421-024-00694-9
3.Nat Commun | 张勇/阮珏团队合作开发低DNA用量、无扩增的PacBio建库技术LILAP
该研究开发了一种基于Tn5转座酶的低DNA用量（100 ng）、无扩增、低成本的PacBio建库技术LILAP。研究团队利用该技术实现了两个单只雄性黑腹果蝇的全基因组测序和高质量组装，同时获得了内共生菌Wolbachia完整基因组，展示出LILAP的应用价值。基因组分析还发现了两个突变特性：复杂转座事件更倾向于发生在non-B DNA序列富集的区域；基因转换（gene conversion）事件使转座子同质化。
4.Nature Methods | 陈玲玲组开发CRISPRdelight活细胞DNA成像新工具
该研究对现有的CRISPR-dCas12a系统进行了筛选优化，构建了可用于非重复序列DNA活细胞成像的CRISPRdelight系统；进一步利用CRISPRdelight系统揭示了基因位点在细胞核内的定位与其运动能力和转录活性的相关性；同时利用RNA适配体修饰的CRISPR串联序列实现了对4种卫星DNA的活细胞多色成像。
-论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02333-3
PacBio发布首款HiFi长读测序仪Vega，体积紧凑、成本经济，单次运行可测600全长RNA或200人基因组，兼容现有生态，是一个紧凑、中等通量的桌面式平台。
作者分享从零开始学习Slurm集群作业调度系统的笔记：介绍登录/计算节点、分区、调度器等概念，示范sinfo、squeue、sbatch、srun、scancel等常用命令及参数，并给出CPU、GPU及阵列作业脚本范例，强调勿在登录节点跑大任务，结尾附上了相关学习资料：环境变量与上交大手册链接。
单纯利用 CSS 实现无限滚动的画面。
9.工具 | grateful：一键完成 R 包论文格式引用
R包grateful可一键扫描项目所用R包，自动生成含版本、引文的三线表或Word/LaTeX/PDF文档，支持多种引用格式与BibTeX输出，亦可在RMarkdown/Quarto中插入引用段落或表格，省去手动整理软件及参考文献的繁琐步骤。
Evo 2，它是目前生物学领域规模最大的生成式AI模型。Evo 2能够处理长达数百万核苷酸的基因组片段，并以单核苷酸分辨率精准识别突变，为基因研究带来了前所未有的可能性。
本文对 Evo 进行了介绍，并分享如何在线尝试使用它。
11.资源推荐 | 定向进化
定向进化（DE）旨在利用达尔文选择的原则，在受控的实验室环境中提高生物实体（分子、细菌菌株等）的活性。DE通过重复两个主要步骤来进行：遗传物质的多样化和选择由其编码的分子以获得所需的性质。进化实验从活细胞、它们的共同体（生态系统）到复杂程度大大降低的体外系统（例如转录-翻译）。
顶刊图R语言复现，感兴趣可以学习一下
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2025-07-17 15:19:37
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最近，朋友圈都在刷一条新闻，青年科学基金项目（A 类），也就是原来的“国家杰出青年科学基金”（“杰青”），将为 35 岁以下科研人员单设赛道。目前，“杰青”的申报年龄门槛是 45 岁之前，女性 48 岁之前。
按照国内学术圈的正常晋升路线，要想在 35 岁之前拿到“杰青”帽子是堪称地狱级难度的。如果由于各种各样的原因博士毕业得晚，30 岁博士毕业，基本没有机会尝试这个“杰青快速通道”。
所以这个 35 岁以下单设的“杰青赛道”，基本上是为一些同时具备天时地利人和的优秀苗子准备的，比如说中科院少年班或者其它“少年班”。这群人有足够的时间来容错。或者说医学院的“4+4”途径，能够快速拿到博士学位，而利好医学博士的政策还有，2024 年开始，“杰青”项目增加了“临床科学”这个选项。
1.Cell ｜扎克伯格资助的 Biohub 研究所发表首个全细胞器蛋白质组图谱
2025 年 1 月 2 日，Cell 期刊在线发表了扎克伯格 Biohub 研究所 Manuel D. Leonetti 团队的文章 “Global organelle profiling reveals subcellular localization and remodeling at proteome scale”。本研究基于细胞器免疫捕获与质谱联用开发了一种高分辨率绘制亚细胞级蛋白质组图谱的工作流程。研究人员利用此流程获得了人类细胞全区室细胞器蛋白质组图谱，注释了 7,600 多种蛋白质的亚细胞定位，并定义了细胞空间网络，揭示了细胞区室之间的关联。该方法可以用于全面分析细胞扰动期间的蛋白质组重塑。作者通过表征 HCoV-OC43 病毒感染后的细胞景观，表明亚细胞重塑的蛋白质组分析为阐明细胞生物学过程提供了关键见解。
2.Cell ｜华大等团队取得时空算法重大突破，将全面支撑发育、疾病等研究
空间转录组学技术，尤其是华大时空组学技术 Stereo-seq 的出现，能够准确反映细胞的空间排布和 RNA 的原位表达，帮助科研人员从时间和空间维度上认知每个基因、每个细胞，有望带来生命科学领域的第三次科技革命，成为重新认知器官结构、生命发育、物种演化和定义疾病的底层工具。
2024 年 11 月 12 日，华大生命科学研究院联合斯坦福大学医学院、武汉大学电子信息学院等机构在国际顶级学术期刊 Cell 发表时空算法工具包最新研究。该国际协作团队借鉴了物理学、地理学、经济学等多个跨学科领域的数学模型，开创性开发了三维时空建模工具包 Spateo，使空间转录组学技术能够精细地重构器官三维结构、系统地量化时空动态过程。该工具包的发布标志着时空组学研究迎来革新性突破，可全面支撑胚胎发育、脑科学、疾病等领域研究，为实现高精度时空生命全景观研究迈出了极为关键的一步。
3.Advanced Science | AutoBA：一个用于生信多组学分析的完全自动化 AI 代理
2024 年 10 月，由华为和阿卜杜拉国王科技大学合作完成的一项生信分析与大语言模型相结合的工作发表在 Advanced Science 上。
该文介绍了一个名为 AutoBA（Automated Bioinformatics Analysis）的人工智能代理，它专门设计用于全面自动化的多组学分析。AutoBA 基于大型语言模型（LLMs），能够简化分析流程，仅需最少的用户输入，同时为各种生物信息学任务提供详细的逐步计划。
4.美貌的遗传本质
为什么瓜子脸女孩是美女，为什么大眼睛姑娘招人爱，为什么细腰妹妹让人心动，为什么女生化妆先涂口红，为什么一白抵三俏，为什么银铃般的女声让男人销魂。本文从遗传学角度，以视频/文本为你一一道来。
5.深度解读 2024 年诺贝尔生理学奖——发现并确认 microRNA 的调控作用
本推文将深度解读 2024 年诺贝尔生理学奖——发现并确认 microRNA 的调控作用。
推文/视频将分为两个大部分：
一、2024 年诺贝尔生理学奖的获奖内容的概要。
二、获奖项目中的三篇主要论文做技术层面的深度讲解，讲解论文作者用什么样的实验方法、技术手段，得到了什么数据结果，又如何整合这些数据结果，来研究并判定 microRNA 对时间发育的调控作用。
在第四届“青年科学家 502 论坛”开幕式上，中国科学院院士、中国科协名誉主席韩启德发表调研报告《关于促进青年科学家成长的几点想法》，并与中国科学院院士、国家自然科学基金委员会主任窦贤康，中国科学院院士、中国科学技术大学常务副校长潘建伟，中国科学院院士、西湖大学校长施一公展开了有关“如何为青年科学家成长创造更好条件”的对话。
7.BiomiX：一种用户友好型生物信息学工具，用于多组学数据的自动化分析和整合
BiomiX 是一个多组学的数据分析包，可提供用于转录组学、代谢组学、甲基组学和其他数据的高度可定制的 pipeline，并提供零代码的数据整合工具。
工具链接：https://ixi-97.github.io/
文章链接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.14.599059v1.full
8.PlantGPT！华南农大刘耀光/祝钦泷团队联合清华大学建立智能植物功能基因组学问答平台
华南农业大学农学院、未来作物精准育种基础研究卓越中心、亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室和岭南现代农业科学与技术广东省实验室刘耀光院士/祝钦泷研究员团队与清华大学合作在 Advanced Science 在线发表了题为 PlantGPT: An Arabidopsis-based Intelligent Agent That Answers Questions About Plant Functional Genomics 的研究论文。该工作开发了一个以拟南芥为基础的植物功能基因组学专家问答系统 PlantGPT（http://www.plantgpt.icu），通过融合检索增强生成（RAG）技术和大语言模型（LLM）微调方法，实现了对植物功能基因组学专业问题的精准回答，为植物科学研究领域提供了全新的人工智能辅助工具。
工具链接：http://www.plantgpt.icu
文章链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202503926?af=R
9.自洽的程序员
首先，这不是一本程序员的技术书籍，整本书不会提及任何一个技术词汇，这也不是一本教你如何规划职业生涯，如何在职场走个更远的书，虽然我相信大部分内容确实有助于在职场的发展。
但这本书的真正用意是想解决工作过程中碰到的焦虑、倦怠、迷茫、抑郁等情绪，聚焦于解决具体问题，通过改变认知将我们从负面情绪的泥淖中走出来，做到更坦然，真诚的面对自己的内心，成为一个自洽的程序员。
总而言之，这不是一本成功学的书，它不会教你如何赢，笔者本身也不是一个世俗意义上成功的人，而是一本帮你梳理情绪，转变心境的书。
10.wowyou
wowyou 是一个面向开发者的工具合集
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2025-06-22 13:28:21
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麻省理工的研究人员推出了一款名为“未来的你”(Future You)的AI工具，可以模拟用户30年后的状态。该工具会要求用户回答一系列关于目前生活状况的问题，然后根据回答为用户模拟30年后的生活状态，如果用户上传自己的照片，还能生成30年后的外貌。
1、Nature | 通过整合全基因组关联研究和空间转录组数据定位复杂疾病相关细胞的空间分布
文章开发了一种新的分析方法gsMap，通过整合全基因组关联研究数据和空间转录组数据，描绘了人类复杂疾病（性状）相关的细胞在组织中的空间分布。
2、Nat Commun | 跨越39种人类细胞类型的等位基因特异性DNA甲基化综合图谱
文章绘制了跨越39种人类细胞类型的等位基因特异性DNA甲基化综合图谱。除利用深度全基因组测序、涵盖所有主要人类细胞类型等特点外，该图谱的一个突出优势就是基于纯化的、新鲜分离的各细胞类型的DNA绘制。
3、Genome Biol | 纳米孔RNA直测新方法DEMINERS
研究开发出一款名为DEMINERS的创新纳米孔直接RNA测序（DRS）盒分析框架，突破了传统DRS技术在样本混合、碱基识别及数据分析方面的局限，实现了多达24个样本的同时直接测序以及高达93.54%的碱基识别准确率。
推文介绍了如何通过创建 Conda 环境并修改 Rstudio 配置来使用 Conda 环境中配置的 R 版本。
5、 EBiomedicine | 用 R 快速重建 eBioMedicine 分段回归图
推文使用模拟数据复现了BPFI （Blood Pressure Response Index）与死亡风险的非线性关系，并使用 R 快速重建了分段回归图。 - 文章链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39059317/
6、Rust Coreutils 0.1 正式发布：性能超越 GNU，重新定义命令行工具
推文介绍了Rust Coreutils 0.1该工具的优点。相对于传统的Coreutils而言，用Rust重写的Coreutils命令功能得到强化，其速度更快,占用内存更低,运维体验更好。
7、 Deep-Live-Cam | 一种基于 AI 技术的开源的人脸替换工具
Deep-Live-Cam是一款深度伪造软件，它可以帮助艺术家为自定义角色制作动画、创作引人入胜的内容，甚至可以使用模型进行服装设计。
9、DSCRIPT | 一种针对蛋白质-蛋白质相互作用序列预测的结构感知可解释深度学习模型
10、Arc细胞虚拟图谱
“Arc虚拟细胞图谱”是一个由高质量、精心策划的开放数据集组成的集合，旨在加速虚拟细胞模型的创建。该图谱包含了超过3.3亿个细胞（且数据量在不断增长）的观察数据和扰动数据。
Posit Cheatsheets网页上提供了常见的使用软件包及教程的链接，会定时更新。
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2025-06-07 22:33:56
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同行评审作为科研质量的重要把关机制，在科学知识的传播中起着至关重要的作用。然而，现行的同行评审制度却面临着前所未有的信任危机，常被批评缺乏客观性、透明度和系统性，让许多科研人员感叹“中稿如中彩”。审稿周期漫长、评审意见质量良莠不齐、缺乏透明度等问题，不仅影响科研效率，也削弱了学术体系的公信力。
The Innovation期刊近期发文提出去中心化的同行评审模型为构建一个更公平、透明且高效的知识评估体系提供了全新的思路。本文提出的TDA 模型通过双重激励机制与去中心化系统的结合，不仅使评审过程的公开与可验证成为可能，同时也能有效地激发学者在评审活动和学术共识构建中的积极性，让每一位学者都成为学术质量的守护者。
@ShixiangWang: 文章中通过构建Total Democracy in Assessment (TDA) 模型，“一方面通过经济激励，鼓励严谨而细致的批评性审稿意见；另一方面通过学术声誉激励，鼓励积极并具有建设性的审稿意见”。这是对新一代学术评审机制的畅想。但技术细节上确实困难重重，且不说经济激励中涉及到的金钱问题，学术声誉激励目前虽然能通过ORCID等机制进行标识，但无法判断和定量细节贡献，另外虽然有不少期刊开放了评审意见，但真正会去阅读的少之又少，自然无法有效评估贡献了。希望先有一些真正可行的软件系统出现，逐步推动一些期刊采纳运行起来看看效果，期刊这一块国内作为后起者，又无软件技术上的阻碍，说不定可以领先构建新一代评审体系。
@He-Kai-fly: TDA模型突破了“审稿工作无回报”的长期弊端，将审稿意见视为具备学术价值的独立成果，不仅提升了评审过程的正向激励，也有望丰富学术评价体系中对“隐性劳动”的认可。
1、Nature | 填补全球遗传图谱关键空白——系统性分析东南亚人群基因组多样性及演化进程
研究通过深度短读长测序分析了30个东南亚大陆族群中3,023个个体，并对37个代表个体进行长读长全基因组测序，构建了目前最完整的东南亚人群基因组数据集SEA3K。
研究利用数据非依赖性采集质谱（DIA-MS）构建了一个大规模泛癌种蛋白质组图谱，覆盖22种癌症类型的999例原发肿瘤样本，共定量9,670种蛋白质。
3、Nat Metab | 薛宇/贾大团队合作揭示生酮饮食发挥作用的新机制
研究团队通过算法预测、细胞实验、动物实验等发现生酮饮食或添加β-羟基丁酸可增加缩醛酶B（Aldolase B, Aldob）的K108位赖氨酸β-羟基丁酰化修饰水平，抑制mTOR信号通路和糖酵解过程，削弱癌细胞增殖，从而揭示了生酮饮食重塑代谢的新机制。此研究不仅发现了生酮饮食发挥作用的新机制，还为预测功能重要的赖氨酸修饰位点提供了普遍适用的语言模型。
在统计分析中，缺失数据是一个常见但经常被忽视的问题。不当处理的缺失数据可能会导致分析结果的偏差，影响研究结论的可靠性。推文中介绍了缺失数据的不同类型以及如何处理缺失数据。
常规测序获得一群细胞的信号均值，丢失了细胞的个性化信息，而单细胞测序的出现则弥补了这一不足。单细胞测序是在单个细胞水平对基因组、转录组或表观基因组进行测序分析的技术。本文介绍了靳文菲专注于开发基因组技术和计算方法解决生物医学难题的历程，在单细胞测序、组学大数据挖掘等方面取得了系统性成果，并把这些技术应用到肿瘤研究中。
靳文菲，南方科技大学生科院副教授，研究员、博士生导师、国家高层次青年人才、珠江人才计划青年拔尖人才。长期从事基因组学、肿瘤免疫相关研究。主要研究方向：1.发展和利用单细胞测序技术研究肿瘤微进化和肿瘤微环境；2.生物信息。
6、Everything you need to know to resolve the Git Push RPC error
本文介绍了如何探索和处理 git push 遇到的 RPC 相关错误。
error: RPC failed; http2 499 curl 16 Error in HTTP2 framing layerfatal: remote hung up unexpectedly
亮点：
这是一个适用于任何类型列表的交互式过滤器程序；文件、命令历史、进程、主机名、书签、Git 提交等。它实现了一个“模糊”匹配算法，因此您可以快速输入省略字符的图案，仍然得到您想要的结果。
9、aisuite | 简单、统一的界面，连接多个生成式AI提供商
aisuite通过标准化接口让开发者轻松使用多个LLM。使用类似OpenAI的接口，aisuite使得与最受欢迎的LLM交互和比较结果变得简单。它是对python客户端库的轻量级封装，允许创作者在不更改代码的情况下无缝切换和测试来自不同LLM提供商的响应。
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（完）
2025-05-25 17:59:28
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文章探讨了中外科研课题选择的差异，以脑研究为例，指出国外多选择果蝇等简单生物进行基础研究，而国内则倾向于选择猴等复杂生物。文章质疑这种差异是否源于中国科研界对企业的过度依赖，以及对基础研究积累和技术磨练的忽视。同时，指出国外科研遵循从简单到复杂的逻辑，先在低等生物上积累经验、改进技术，再逐步向高等生物拓展，而国内部分科研项目可能缺乏这种循序渐进的规划，甚至存在企业主导科研、套取国家经费的现象。 文章揭示了中外科研在选题和组织方式上的差异，强调了基础研究重要性。中国科研应注重循序渐进积累，避免盲目追求复杂课题，同时警惕企业过度介入科研可能带来的问题，确保科研回归科学本质。
1.Cell Genomics | 新一代基因组浏览器用以整合单细胞和空间多模态数据可视化
西南大学王翊课题组在《Cell Genomics》期刊发布新一代基因组浏览器SGS，用于整合单细胞和空间多模态数据的可视化。该工具用户友好，支持多操作系统，无需编程即可安装使用；具备强大的多用户协同功能，方便团队实时协作和数据共享；支持多种单细胞和空间组学数据的可视化，提供丰富的交互功能和数据比较模式；此外，SGS兼容多种数据格式，与主流分析工具无缝对接，为生命科学研究提供了高效便捷的新工具。
2.Cancer Cell | TCR测序解码鼻咽癌免疫监视密码，突破早期诊断瓶颈
研究首次通过大规模T细胞受体（TCR）免疫组库测序，锁定鼻咽癌特异性T细胞克隆，构建可提前6-12个月预警鼻咽癌发生的T-score模型，并揭示EB病毒（EBV）与肿瘤抗原双重识别的免疫监视机制，为鼻咽癌早诊与细胞治疗提供全新策略。
3.Cell Systems | 基于邻近标记的空间可视化蛋白质组学新技术
研究基于邻近标记策略开发了一种具有细胞类型分辨率的空间可视化蛋白质组学方法PSPro，该方法可以在亚微米尺度的空间分辨率下一次性标记和富集组织切片中目标细胞类型的蛋白质组，流程简单方便，具有大规模应用潜力。
4.使用Cherry Studio + MCP实现自动搜索及下载arxiv文献
一篇关于利用Cherry Studio及MCP实现自动搜索arxiv文献的教程。下载速度和网络有关系，普通网络下载arxiv可能会比较慢。下载完毕后会自动将PDF论文转换成markdown形式方便AI阅读。如果需要PDF原文，我们也可以在提示词中直接让MCP保留PDF原文。
5.Nature综述 | Transformers与基因组语言模型
综述将目光投向基因组数据，尝试用Transformer这一AI领域最强大的模型，去挖掘DNA序列中的隐含信息，帮助科学家更高效地预测基因调控、理解突变影响、甚至解析未知的生物机制。 - 文章链接：https://www.nature.com/articles/s42256-025-01007-9
在论文发表、项目申报等场景中,生信人员经常需要生成各种可视化图表来辅助分析和展示研究结果。而想要发好文章，我们通常会参考别人发表的高分论文,希望能复现其中的图片效果。笔者为了帮助生信人员解决这一问题,将前期探索的工作逻辑梳理成一个框架。按照这个框架操作，可以基于AI模型实现图片复现。
7.FeedMe
FeedMe 是一款由 Seanium 开发的 AI 驱动的 RSS 阅读器，旨在通过人工智能技术重新定义 RSS 阅读体验。它支持多源 RSS 聚合、AI 摘要生成、定时更新机制、分类浏览、明暗主题切换等功能，并且可以轻松部署到 GitHub Pages 或通过 Docker 在本地服务器上运行。该工具适合希望一站式了解多个信息源动态，但又不想使用传统 RSS 阅读器的用户，提供了轻量级、自由配置和开源的解决方案。
8.RedNote-MCP|超好用的小红书内容访问MCP服务
RedNote-MCP 是一款专门用于访问和分析小红书内容的工具，基于 MCP（Model Context Protocol）协议开发。它可以帮助内容创作者和企业用户更高效地获取小红书上的笔记和评论内容，支持 Cookie 持久化、关键词搜索笔记、命令行初始化等功能，方便开发人员快速集成和使用。
9.mLLMCelltype | 基于大语言模型的单细胞RNA-seq数据自动注释工具
mLLMCelltype是一个创新的R包和Python包，能够利用大型语言模型（如Claude 3.7、Gemini 2.5等）自动注释单细胞RNA-seq数据中的细胞类型。该工具通过多LLM共识机制提高注释准确性，支持多种LLM模型，可以处理各种组织和物种的单细胞数据。相比传统方法，mLLMCelltype无需预训练数据集，适用性更广，特别适合分析罕见细胞类型或新型数据集。使用者只需提供表达矩阵和标记基因，即可获得准确的细胞类型注释结果。
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11.首个中国开源三万人多组学样本库：西湖生物样本库数据批量下载详细步骤
西湖生物样本库（Westlake BioBank for Chinese, WBBC）是一个以人口为基础的前瞻性研究项目，其主要目的是更好地理解遗传和环境因素对从青少年到老年人生长发育的影响。WBBC计划招募至少10万个中国样本。目前，WBBC试点项目已招募约35,000名参与者，包括约28,000名平均年龄为19岁的青少年和约7,000名65岁以上的老年人，覆盖中国31个省级行政区域。研究人员若需要访问原始遗传数据，必须获得中华人民共和国科学技术部和西湖大学机构审查委员会的许可。且研究必须符合中国人类遗传资源管理（HGRAC）的规定。
这篇文章推荐了人工智能时代单细胞领域必读的10个细胞基础大模型，并提供了模型链接。文章指出，这些AI基础模型是生物医学与AI交叉的范例，通过大规模参数和深度学习架构，能够实现对细胞行为的深度解析，推动生命科学从“试错实验”向“数据驱动”范式转变。文章还提出了开放性讨论问题，包括AI模型的下游任务、效果对比传统算法工具的优势，以及AI模型可以实现而经典软件无法达到的分析场景。
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