本期共收录 42 篇文章：Cell 2 篇, Nature 8 篇, Nature Biotechnology 3 篇, Nature Communications 1 篇, Nature Genetics 6 篇, Nature Machine Intelligence 3 篇, Nature Methods 3 篇, Science 8 篇, Science Advances 8 篇。

Cell

The evolution of high-order genome architecture revealed from 1,000 species

发布日期：2026-04-21 | 作者：Yizhuo Che, Stephen J. Bush, Hui Lin, Mingxuan Li, Xiaofei Yang, Qi Xie, Yuchun Liu, Deyu Meng, Kai Ye

三维基因组结构的演化轨迹是理解基因调控机制与物种适应性分化的关键科学问题。近期发表于《Cell》的一项大规模比较基因组学研究，通过对1,025个物种开展系统的Hi-C数据分析，全面揭示了真核生物基因组高级结构的演化规律与组织原则。

该研究构建了迄今规模最大的跨物种三维基因组比较数据集，系统解析了植物界与动物界在染色质空间组织上的本质差异。研究发现，基因组高级结构在演化过程中呈现出显著的分化轨迹：植物基因组主要依赖全局折叠（global folding）策略实现染色质压缩与功能分区，而动物基因组则演化出独特的棋盘式区室化（checkerboard compartmentalization）模式。尽管演化路径迥异，两类生物在基因调控层面表现出深刻的趋同性，均将精细的空间基因组组织作为维持基因表达稳态的保守策略。

这项工作不仅从宏观演化尺度拓展了三维基因组学的研究边界，也为解析不同谱系中染色质构象与转录调控的耦合机制提供了重要理论框架。其建立的大规模比较分析范式，对后续功能基因组学、演化生物学及比较表观遗传学研究具有重要推动作用。

原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(26)00343-0?rss=yes

Somatic cancer variants enriched in Alzheimer’s disease microglia-like cells drive inflammatory and proliferative states

发布日期：2026-04-21 | 作者：August Yue Huang, Zinan Zhou, Maya Talukdar, Liz Enyenihi, Michael B. Miller, Brian Chhouk, Ila Rosen, Mengyue Zheng, Minye Zhou, Averill Yang, Edward Stronge, Madel Durens, Minh Nguyen, Jaejoon Choi, Boxun Zhao, Sattar Khoshkhoo, Junho Kim, Rebecca Andersen, Zheming An, Yuchen Cheng, Javier Ganz, Levan Mekerishvili, Kyle J. Travaglini, Mariano I. Gabitto, Rebecca D. Hodge, Eitan S. Kaplan, Julia A. Belk, Dan Landau, Ed S. Lein, Philip L. De Jager, David A. Bennett, Samuele G. Marro, Eirini P. Papapetrou, Eunjung Alice Lee, Christopher A. Walsh

这项发表于《Cell》的研究揭示了阿尔茨海默病（AD）患者脑内免疫细胞中癌症相关体细胞变异的富集现象，并阐明了其驱动神经炎症与神经退行性病变的关键机制。研究团队通过基因组学分析发现，这些体细胞变异在AD患者的小胶质细胞样细胞中显著富集，促使细胞进入促炎和增殖状态，从而加速疾病进展。

该研究创新性地将癌症基因组学与神经退行性疾病研究相融合，提出了体细胞突变作为AD病理进展潜在驱动因素的新理论框架。研究结果表明，定位于小胶质细胞样细胞中的癌症相关体细胞变异能够激活炎症信号通路并诱导细胞异常增殖，进而重塑脑内免疫微环境，形成持续的神经炎症状态。这一发现不仅深化了人们对AD分子病理机制的认知，也提示体细胞变异可能是连接癌症易感性与神经退行性疾病风险的重要分子桥梁。

该研究为开发针对神经炎症的精准干预策略提供了全新的潜在靶点，同时强调了在神经退行性疾病研究中系统评估体细胞突变谱的重要科学价值，有望推动AD早期诊断标志物和创新治疗手段的发展。

原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(26)00341-7?rss=yes

Nature

Dynamics of genetic and somatic trade-offs in ageing and mortality

发布日期：2026-04-22 | 作者：Danny Arends, David G. Ashbrook, Suheeta Roy 等

衰老和死亡率的遗传调控机制一直是生命科学领域的核心科学问题。近期发表于《Nature》的一项大规模小鼠遗传学研究，系统解析了影响寿命与死亡率的DNA变异位点，并揭示了遗传与体细胞权衡在衰老过程中的动态特征。

该研究基于6,438只年轻小鼠的起始群体，通过全基因组遗传变异图谱绘制与数量性状位点分析，成功鉴定出29个调控寿命与死亡率的关键位点。这些位点呈现出显著的年龄依赖性和性别特异性效应，表明衰老的遗传架构具有复杂的时序动态特征。此外，研究还发现30个特异性偶联体重与长寿的遗传位点，提示生长发育与寿命延长之间存在深层的遗传权衡关系。

该工作不仅构建了大规模哺乳动物衰老遗传学的资源图谱，更从群体遗传学层面阐明了遗传效应随年龄推移而演变的规律。研究发现的性别和年龄特异性位点为理解衰老异质性提供了分子基础，而体重-长寿偶联位点的鉴定则对解析代谢健康与寿命的协同机制具有重要启示。这些成果为后续开发精准靶向衰老通路的干预策略奠定了重要理论基础，在衰老生物学和计算遗传学领域具有深远影响。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10407-9

A pro-carcinogenic bacterial toxin binds claudin-4 to cleave E-cadherin

发布日期：2026-04-22 | 作者：Maxwell T. White, Kang Wang, Hailong Zhang 等

该研究运用CRISPR全基因组筛选技术，在结肠上皮细胞中系统鉴定了肠道共生菌脆弱拟杆菌（Bacteroides fragilis）来源的促癌毒素的宿主受体。研究明确发现，紧密连接蛋白claudin-4是该毒素的关键功能性受体，二者特异性结合后可触发E-钙黏蛋白（E-cadherin）的蛋白水解切割，进而破坏上皮细胞间的黏附连接与紧密连接完整性，导致肠道屏障功能障碍、通透性增加及局部炎症微环境的形成。该发现从分子机制层面首次阐明了菌群来源的毒力因子通过直接靶向宿主细胞连接系统促进肿瘤发生的全新途径，构建了“微生物毒素-宿主受体-细胞黏附分子”促癌信号轴。这项工作不仅显著深化了对菌群-宿主互作在炎症性肠病及结直肠癌发生发展中作用的病理认知，也为后续开发针对该通路的早期诊断标志物、小分子抑制剂及精准干预策略提供了重要的理论依据和潜在治疗靶点。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10375-0

Chromosomal fusions trigger rediploidization of autopolyploid genomes

发布日期：2026-04-22 | 作者：Chuanshuai Xie, Zitu Ma, Chaowei Zhou 等

多倍体化是物种形成与适应性进化的重要驱动力，广泛存在于动植物界中。然而，多倍体基因组在全基因组复制（WGD）后如何重新稳定，并逐步恢复二倍体状态——即再二倍化（rediploidization）——其具体的分子与细胞机制，长期以来是进化基因组学领域的核心谜题。近日，Nature在线发表了一项基于雪鲤（snow carps）基因组数据的重要研究，为同源多倍体的再二倍化机制提供了关键证据。

该研究通过对雪鲤基因组的深入解析，发现染色体融合（chromosomal fusion）是启动再二倍化过程的关键触发因素。在同源多倍体（autopolyploid）背景下，这一染色体层面的结构变异事件足以启动基因组的二倍化进程，推动多倍体基因组向更稳定的二倍体状态转变。该发现揭示了核型演化（karyotype evolution）在多倍体基因组稳定与重塑中的决定性作用，挑战了以往主要关注序列层面分化的研究范式。

这项工作不仅深化了我们对多倍体进化机制的理解，也为脊椎动物比较基因组学和进化生物学研究提供了新的理论框架，具有重要的科学意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10439-1

The evolutionary history and unique genetic diversity of Indigenous Americans

发布日期：2026-04-22 | 作者：Marcos Araújo Castro e Silva, Kelly Nunes, Maíra R. Ribeiro 等

美洲原住民的进化历史与遗传多样性一直是群体遗传学研究的核心议题。发表于《Nature》的这项研究通过对128个高覆盖度美洲原住民基因组进行系统分析，重新勾勒了该群体复杂且独特的演化脉络，挑战了此前关于其种群历史的简化认知。

研究团队基于大规模全基因组数据，深入解析了塑造美洲原住民遗传景观的多种进化动力。研究发现，美洲大陆的遗传多样性不仅源于多次独立的南美迁徙事件，还受到古澳大利亚人群基因混合、古人类基因渗入以及长期自然选择的共同影响。这些结果表明，美洲原住民的祖先在抵达新大陆后经历了极为复杂的群体动态与适应性过程，其遗传结构的形成是多层次、多波次人群互动与环境适应的结果。

该研究在方法学上依托高深度基因组测序与先进的群体遗传学推断算法，显著提升了稀有变异检测与古基因流解析的精度。其结论不仅深化了人类扩散与适应的宏观进化理论，也为理解美洲原住民在代谢、免疫及环境适应方面的遗传基础提供了关键数据资源，具有重要的法医学、医学人类学及精准医学参考价值。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10406-w

Transposable elements are driving rapid adaptation of Enterococcus faecium

发布日期：2026-04-22 | 作者：Matthew P. Grieshop, Aaron A. Behr, Sierra Bowden 等

屎肠球菌（Enterococcus faecium）是临床上日益严重的耐药病原菌，但其快速适应宿主环境并持续扩大临床威胁的进化机制尚未完全阐明。Nature发表的一项基因组学研究通过分析跨越三十年的菌株基因组数据，系统揭示了转座元件ISL3的快速扩张如何重塑该病原体的基因组并驱动其适应性进化。

研究人员利用大规模比较基因组学方法，追踪了ISL3家族转座子在屎肠球菌种群中的动态传播与积累过程。研究发现，在过去三十年间，ISL3发生了显著扩张，通过高频插入突变和基因组重排深刻改变了细菌的遗传架构。这种由转座元件介导的基因组可塑性不仅加速了功能基因的获得与丢失，还可能促进了耐药基因和毒力相关因子的水平转移，从进化基因组学层面解释了屎肠球菌临床危害性持续攀升的分子基础。

该研究将转座元件的动态变化与病原菌的短期适应性进化直接关联，拓展了我们对细菌基因组进化机制的认知。其发现提示，在监测耐药菌传播与进化时，需重点关注移动遗传元件的活性变化，为制定针对性的感染控制策略和预测病原菌进化趋势提供了重要的理论依据。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10373-2

Decade-long warming accelerates antibiotic resistance in grassland soils

发布日期：2026-04-22 | 作者：Linwei Wu, Da-Shuai Mu, Jing An 等

全球气候变暖与抗生素耐药性（AMR）传播的关联是近年来环境基因组学与公共卫生领域的前沿科学问题。发表于《Nature》的这项研究依托长达十年的草地土壤增温实验，结合宏基因组学技术，系统解析了气候变暖对土壤抗生素抗性组（antibiotic resistome）的塑造作用。研究发现，持续十年的土壤升温导致抗生素抗性基因（ARGs）丰度显著增加约24%，促进了抗性微生物的选择性富集，并加速了抗性基因的水平转移。

从进化机制来看，该研究揭示这种增长主要源于微生物对热耐受性及相关适应性状的共选择（co-selection）。在升温选择压力下，具备热应激耐受能力的微生物类群往往同时携带抗生素抗性基因，导致抗性性状在土壤群落中被协同保留和扩增。这一发现将环境微生物组的适应性进化与耐药性传播机制紧密联系起来。

该研究的创新之处在于将长期生态控制实验与高通量组学分析深度融合，为环境变化驱动下抗性基因的动态演化提供了高分辨率的时序证据。其意义远超土壤生态学范畴：土壤作为抗生素抗性基因的重要储库，在气候变暖背景下可能成为耐药性向环境及人类病原体传播的加速通道。这项工作为”One Health”框架下制定兼顾气候变化与抗菌素耐药性的综合防控策略提供了关键的理论支撑与数据基础。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10413-x

Specific combinations of human and viral genetic variants explain a cancer predisposition in southern China

发布日期：2026-04-22 | 作者：Colm O’hUigin, Mary Carrington

该研究聚焦于中国南方地区一种罕见喉癌（鼻咽癌）的遗传易感性机制，深入解析了宿主免疫基因变异与EB病毒（Epstein–Barr virus, EBV）株系之间的协同作用。研究团队通过大规模人类基因组学与病毒基因组学数据的整合分析，系统鉴定出特定组合的人类免疫系统基因变异与EB病毒株型，这些组合能够显著解释该癌症在华南地区高发以及个体间易感性差异的遗传基础。该工作突破了传统研究仅关注单一宿主或病原体因素的局限，首次从宿主-病原体遗传互作层面阐明了环境-基因-病毒多维调控下的肿瘤发生机制。

这一发现不仅深化了对EB病毒相关肿瘤分子流行病学机制的理解，也为基于宿主遗传背景和病毒株系特征的个体化风险预测、精准预防以及靶向疫苗设计提供了全新思路。研究成果标志着癌症遗传学与感染基因组学交叉领域的重要进展，为其它具有地域聚集特征的感染相关肿瘤的防控策略制定提供了重要范式。

原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-026-01047-0

‘Jumping genes’ help a bacterium that causes hospital infections to adapt quickly

发布日期：2026-04-22

屎肠球菌（Enterococcus faecium）是引发医院获得性感染的重要病原体，其如何在短期内快速适应严苛的临床环境，长期以来是微生物进化与基因组学领域的关键科学问题。近期发表于《Nature》的一项研究通过大规模基因组比较分析，系统揭示了移动遗传元件（转座子）在该病原体基因组中的爆发式扩张，构成了其代谢适应性进化的重要驱动力。

研究团队追踪了过去三十年间屎肠球菌临床分离株的基因组演化轨迹，发现大量“跳跃基因”（jumping genes）在菌株基因组中持续增殖并活跃转座。这些转座子不仅通过插入突变和拷贝数变异快速重塑基因组结构，还通过调控邻近基因的表达活性，重编程细菌的核心代谢通路，使其能够在临床时间尺度上迅速适应宿主内环境及抗生素选择压力。

该研究将转座子动态与细菌表型适应性直接关联，从基因组可塑性角度阐明了医院流行菌株环境适应的分子基础。这一发现不仅深化了我们对细菌快速进化机制的理解，也为监测耐药性进化轨迹、预测高危克隆流行以及开发针对性干预策略提供了重要的理论依据与新靶点。

原文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-026-01274-5

Nature Biotechnology

High-fidelity intravital imaging of biological dynamics with latent-space-enhanced digital adaptive optics

发布日期：2026-04-23 | 作者：Yunmin Zeng, Qi Zhang, Yihong Xiao 等

活体显微成像技术虽已成为生命科学研究的核心手段，但生物组织的光学像差与散射效应严重制约了深层组织的成像质量，导致在体生物学动态过程的观测长期面临分辨率与信噪比不足的挑战。针对这一难题，研究者开发了一种潜空间增强的数字自适应光学（latent-space-enhanced digital adaptive optics）技术，通过将深度学习与波动光学物理建模相结合，实现了对活体生物动力学的高保真成像。

该方法的核心创新在于构建了一个融合物理先验的深度计算成像框架：利用波动光学模型约束神经网络在潜空间中的表征学习，从而在数字域精准预测并校正由组织异质性引入的复杂像差。相较于传统自适应光学依赖硬件波前传感器的局限，以及纯数据驱动方法缺乏物理可解释性的不足，该策略兼具物理模型的严谨性与深度学习的灵活性，显著提升了深层组织的成像分辨率与信号保真度。

该研究为活体成像领域提供了一种全新的计算成像范式，能够在不增加复杂硬件的前提下有效拓展成像穿透深度并改善图像质量，为实时解析细胞行为、免疫互作及发育生物学等精细在体过程提供了强有力的技术支撑，具有重要的基础研究价值与临床转化潜力。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-026-03107-2

Deeper is not always better in plasma proteomics

发布日期：2026-04-22 | 作者：Huanhuan Gao, Kathrin Korff, Matthias Mann 等

血浆蛋白质组学作为疾病标志物发现和精准医学研究的核心技术，其检测深度与数据质量的关系一直是领域内的关键科学问题。近期发表于《Nature Biotechnology》的一篇评论文章，对当前血浆蛋白质组学研究中盲目追求覆盖深度的趋势提出了重要警示。

该研究系统剖析了血浆蛋白质组学实验中深度（depth）、稳健性（robustness）与偏差（bias）三者之间的复杂关系。作者指出，尽管质谱技术的进步显著提升了血浆蛋白的鉴定数量，但覆盖深度的增加并不必然转化为定量结果的稳健性。过度追求检测深度可能引入系统性技术偏差，反而影响定量分析的准确性与可重复性。文章强调，实验设计应平衡深度与稳健性，而非简单地将检测深度作为评价数据质量的唯一标准。

这一观点对血浆蛋白质组学的实验策略和数据评估框架具有重要指导意义，提醒研究者在标志物验证和大规模队列研究中，需更加关注定量可靠性与技术标准化，而非单纯追求蛋白鉴定数目的最大化。该评论为领域内的方法学优化和临床转化应用提供了宝贵的理论参考。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-026-03106-3

Reference-free discovery with barcoded single-cell sequencing

发布日期：2026-04-22 | 作者：Roozbeh Dehghannasiri, Marek Kokot, Alexander L. Starr 等

《Nature Biotechnology》发表了一项关于单细胞与空间转录组学无参考分析的重要方法学进展。研究人员开发了sc-SPLASH算法，首次将无参考分析框架系统性地拓展至条形码单细胞及空间转录组学数据，突破了传统方法对参考基因组与转录组的强制性依赖。

在现行单细胞与空间组学研究中，常规生物信息学流程通常要求将测序读段比对至预先构建的参考序列。然而，参考基因组的不完整性、物种特异性偏差以及未知转录本或体细胞变异的存在，常导致大量生物学信号被遗漏，该问题在非模式生物研究、肿瘤异质性解析及免疫受体多样性分析中尤为突出。sc-SPLASH通过直接从原始条形码测序数据中捕获序列特征并进行统计推断，实现了无需参考序列的分子发现与定量，显著提升了数据利用率和发现灵敏度。

该方法在摒弃参考序列约束的同时，保留了单细胞分辨率下的细胞异质性信息，并兼容空间转录组学的空间位置编码，为构建无参考条件下的细胞图谱与组织微环境解析提供了全新的计算范式。sc-SPLASH的推出有望极大拓展单细胞及空间组学技术在跨物种研究和临床复杂样本中的应用边界，推动新一代不依赖参考基因组的组学发现研究。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-026-03084-6

Nature Communications

HaploC-tools reveal haplotype-specific chromosome conformation and chromatin states

发布日期：2026-04-25 | 作者：Yuanlong Liu, Gian Marco Franceschini, Yueyun Zhang 等

三维基因组的单倍型分辨率解析是理解等位基因特异性调控机制的关键环节，但传统Hi-C数据分析通常将同源染色体信号叠加，难以精准捕捉单倍型特异的染色质空间构象及其功能差异。近期发表于Nature Communications的研究报道了一套全新的计算工具集HaploC-tools，该工具集能够从Hi-C数据中直接推断并系统比较单倍型特异性的染色体三维结构、拷贝数变异（CNV）、拓扑关联结构域（TAD）边界以及A/B区室等关键染色质特征。

研究团队利用该工具对100余个Hi-C数据集进行了大规模分析，首次在泛癌层面揭示了广泛的单倍型特异性染色质组织模式。进一步整合表观基因组学数据发现，上述等位基因差异主要由CTCF结合位点的单核苷酸多态性（SNPs）以及不对称的H3K9me3修饰所驱动，提示遗传变异与异染色质重塑在三维基因组调控中存在深度协同。该研究不仅深化了对等位基因特异性染色质折叠规律的认识，也为解析癌症表观遗传异质性提供了强有力的计算框架。HaploC-tools的开源发布有望推动单倍型分辨率三维基因组学分析的标准化，在肿瘤发生机制研究与精准医学应用中展现重要价值。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-72326-7

Nature Genetics

Telomere-to-telomere genome assemblies and population resequencing of diploid and allotetraploid peanut varieties

发布日期：2026-04-24 | 作者：Jianxin Bian, Yilin Zhang, Shuai Ding 等

端粒到端粒（Telomere-to-telomere, T2T）基因组组装技术的出现为复杂基因组的完整解析提供了前所未有的精度。近期发表于《Nature Genetics》的一项研究完成了两个二倍体及四个异源四倍体花生品种的T2T基因组组装与群体重测序，系统揭示了花生基因组的精细组织结构、进化动态及表型分化的遗传基础。

研究团队针对花生异源多倍体基因组的复杂性与高度重复序列带来的组装挑战，采用高连续性组装策略，获得了无缺口的高质量参考基因组。通过比较二倍体祖先种与四倍体栽培种花生的完整基因组序列，该研究深入解析了异源多倍体化过程中的亚基因组融合、染色体重排、重复序列扩增及亚基因组优势表达等进化规律。此外，基于群体重测序数据构建的高精度变异图谱，研究进一步挖掘了与产量、品质及抗逆等重要农艺性状相关的关键遗传变异和候选基因，为阐明花生从野生种到栽培种的驯化轨迹及地理分化机制提供了关键线索。

该研究不仅填补了花生T2T参考基因组的空白，更为豆科作物比较基因组学、功能基因挖掘及分子设计育种奠定了高质量的数据基础。其针对复杂多倍体基因组的组装与分析策略，对小麦、棉花等其他多倍体作物的基因组学研究具有重要方法学借鉴意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02577-z

Mosaic integration of spatial multi-omics with SpaMosaic

发布日期：2026-04-24 | 作者：Xuhua Yan, Zhaoyu Fang, Kok Siong Ang 等

空间多组学技术的快速发展为解析组织微环境与细胞空间排布提供了前所未有的多维度分子视角，然而，由于不同实验批次、检测平台及组学模态间存在显著的技术异质性，跨模态、跨批次及不完全重叠（mosaic）数据的有效整合仍是当前计算生物学与生物信息学领域面临的核心挑战之一。针对这一瓶颈问题，研究人员在Nature Genetics发表了SpaMosaic算法，创新性地构建了一种基于对比学习与图神经网络的空间组学马赛克整合框架。

该方法充分利用空间组学数据的图结构特性，通过图神经网络建模空间邻近关系与分子特征之间的复杂关联，并引入对比学习策略在潜在表示空间中对齐不同模态及批次间的细胞或spot特征。SpaMosaic的核心方法学突破在于其能够直接处理仅部分共享特征的马赛克式数据集，有效打破了传统整合方法对完整特征矩阵的严格依赖，为来自不同空间组学平台、涵盖转录组、蛋白质组等多组学层次且仅有少量共同检测特征的数据集提供了统一的计算分析范式。

该研究不仅显著拓展了空间多组学数据整合的方法学边界，也为复杂组织的空间异质性解析、跨模态细胞互作网络构建及大规模跨样本比较研究提供了稳健且可扩展的生物信息学工具，对推动空间组学研究的深度与广度具有重要理论意义和应用价值。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02573-3

Genomic analyses implicate hormonal and metabolic dysregulation in polycystic ovary syndrome

发布日期：2026-04-23 | 作者：Loes M. E. Moolhuijsen, Jia Zhu, Benjamin H. Mullin 等

发表于Nature Genetics的这项研究通过大规模全基因组关联分析（GWAS），系统阐述了多囊卵巢综合征（PCOS）的遗传学基础与分子机制。研究团队整合基因组学与血浆蛋白质组学数据，鉴定出多个与PCOS显著相关的遗传位点及循环蛋白标志物，深入揭示了激素调节异常与代谢稳态失衡在疾病发生中的核心作用。该研究还创新性地构建了PCOS多基因风险评分（PRS），并系统评估其在女性与男性人群中的表型效应，突破了该疾病仅作为女性生殖障碍的传统认知。

研究结果表明，PCOS易感区域显著富集于类固醇激素合成、胰岛素信号及脂质代谢等关键生物学通路，提示内分泌-代谢网络的功能紊乱是连接遗传易感性与临床表型的重要桥梁。通过跨组学整合分析，该工作不仅为PCOS的早期预警提供了潜在的生物标志物，也为靶向代谢通路和激素轴的药物开发指明了新方向。此外，PCOS多基因风险在男性中同样与代谢异常相关，这一发现对重新理解该综合征的跨性别遗传本质及临床异质性具有重要理论价值。

该研究为解析PCOS从遗传变异到系统代谢紊乱的转化机制提供了高维组学证据，推动了生殖内分泌疾病的精准医学研究。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02543-9

发布日期：2026-04-22

肌萎缩侧索硬化症（ALS）与额颞叶痴呆（FTD）是两类具有显著临床与病理重叠的神经退行性疾病，但绝大多数病例为散发性，其致病机制长期不明。本研究通过对死后脑组织进行高灵敏度低频体细胞突变检测，系统解析了体细胞基因组变异在神经退行进程中的作用。研究发现，罕见的体细胞突变虽然在空间上局限于脑部的特定病灶区域，却能够驱动广泛的神经退行性改变，从而支持“体细胞扩散”（somatic-spread）模型——即局部的遗传损伤可作为始动事件，触发全脑范围的退行性级联反应。

从方法学层面，该研究突破了低频嵌合突变在复杂组织中检测的技术瓶颈，结合深度测序与精准生物信息学分析策略，实现了对脑组织内体细胞突变的识别与空间定位，为散发性神经退行性疾病的研究提供了新的分析范式。该研究不仅建立了体细胞突变与ALS/FTD表型之间的因果联系，更挑战了传统观念中仅将散发性病例归因于环境或种系遗传风险的认知框架。这一发现为开发基于体细胞突变负荷的早期诊断标志物及干预靶点奠定了理论基础，对推动神经退行性疾病的精准防治具有重要科学意义与临床转化价值。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02572-4

Systematic design of combination therapy by targeting master regulators of coexisting diffuse midline glioma cell states

发布日期：2026-04-22 | 作者：Ester Calvo Fernández, Lorenzo Tomassoni, Xu Zhang 等

弥漫性中线胶质瘤（Diffuse Midline Glioma, DMG）是儿童中枢神经系统最具侵袭性的恶性肿瘤之一，其显著的肿瘤内异质性严重制约了现有治疗疗效。发表于《Nature Genetics》的这项研究通过系统刻画DMG中共存细胞状态的转录调控网络，理性设计了针对主调控因子的联合治疗新策略。

研究团队利用转录组学与基因调控网络分析方法，系统鉴定出维持DMG不同细胞转录状态的“主调控因子”（master regulators）。这些关键分子作为细胞状态转换和维持的核心开关，共同支撑起肿瘤内部的异质性景观，导致单一疗法难以彻底清除肿瘤细胞。研究进一步揭示，同时靶向多个主调控因子可协同干扰肿瘤细胞的转录程序，从而克服治疗抵抗。

该研究的创新之处在于建立了从多组学数据整合、调控网络解析到药物组合系统性筛选的完整研究范式，为理解DMG的分子病理机制提供了新视角。其提出的联合靶向策略不仅有望改善DMG患者的临床预后，也为其他高异质性肿瘤的精准治疗设计提供了重要参考。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02550-w

k-mer-based approaches to unlock genebank genomics for targeted crop improvement

发布日期：2026-04-21 | 作者：Anna Elisabeth Backhaus, Jesus Quiroz-Chavez, Susanne Dreisigacker 等

种质库（genebanks）承载着丰富的作物遗传多样性，是定向育种与品种改良的战略资源。然而，面对海量种质材料，如何高效解析其等位基因与单倍型变异、并精准筛选核心种质，一直是制约种质资源深度利用的瓶颈。发表于《Nature Genetics》的这项研究提出了一种基于k-mer的计算基因组学框架，为解锁种质库遗传潜力提供了创新解决方案。

该研究以k-mer（长度为k的核酸序列片段）为基本分析单元，绕过传统方法对线性参考基因组的依赖，直接对大规模种质资源进行无参考基因组的等位基因与单倍型多样性图谱构建。通过k-mer频谱统计与比较基因组学策略，研究者能够高效捕捉品种间的遗传差异、共享单倍型区块及稀有等位变异。在此基础上，研究团队开发了可定制化的核心种质选择算法，支持研究者依据特定育种目标（如气候适应性、抗病性或产量性状）灵活遴选最优种质子集。

该方法在计算效率与遗传分辨率上展现出显著优势，为海量种质资源的数字化管理与精准挖掘提供了强有力的生物信息学工具。研究成果不仅大幅缩短了从遗传多样性评估到育种应用的路径，更为培育适应全球气候变化的新型作物品种奠定了重要的数据与方法学基础，对保障粮食安全具有深远的战略意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41588-026-02568-0

Nature Machine Intelligence

Programmable RNA translation through deep learning-driven IRES discovery and de novo generation

发布日期：2026-04-24 | 作者：Yanyi Chu, Di Yin, Dan Yu 等

Chu等研究人员在《Nature Machine Intelligence》发表了一项结合深度学习与RNA合成生物学的重要工作，开发了面向RNA治疗的可编程翻译调控计算框架。该研究针对RNA疗法领域对精准翻译调控元件的迫切需求，聚焦于内部核糖体进入位点（IRES）的大规模计算发现与从头设计这一关键科学问题。

研究团队构建了基于深度学习的IRES发现与生成模型，实现了对功能性IRES元件的高通量计算筛选和全新序列的从头生成。通过整合高通量功能实验验证，该框架不仅显著拓展了已知IRES序列的多样性，还提升了RNA翻译效率的可编程性和精确调控能力。该方法的核心创新在于将人工智能驱动的序列生成模型应用于RNA翻译起始元件的系统工程化，突破了传统实验筛选效率低、设计空间有限的瓶颈。

该研究为mRNA疫苗、基因治疗及合成生物学应用提供了重要的计算设计平台和新型的分子工具，在核酸元件的智能工程化领域具有广阔的应用前景。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-026-01213-z

Flow matching for generative modelling in bioinformatics and computational biology

发布日期：2026-04-23 | 作者：Alex Morehead, Lazar Atanackovic, Akshata Hegde 等

流匹配（Flow Matching）作为一种新兴的生成式建模范式，为映射高维生物数据分布提供了高效且灵活的理论框架，在生物信息学与计算生物学中展现出广阔的应用前景。本文系统综述了流匹配模型的数学理论基础，并深入探讨了其在分子与细胞生物学问题中的前沿应用。

针对复杂生物系统数据维度高、分布异质性强的挑战，Morehead等人阐述了流匹配如何通过直接构建连续的概率流动路径，实现任意数据分布之间的精确转换。相较于扩散模型等生成方法，流匹配在训练稳定性、采样效率及可扩展性方面具有显著优势，已被成功应用于单细胞数据分析、蛋白质与分子构象生成、细胞状态动态建模等关键领域。

该综述不仅总结了流匹配在计算生物学中的现有技术突破，还前瞻性地探讨了其在构建”AI虚拟细胞”这一宏大目标中的核心潜力。通过整合多模态生物医学数据并建立可解释的生成模型，流匹配技术有望为系统生物学研究、药物靶点发现及精准医学实践提供强有力的计算工具，推动人工智能与生命科学研究的深度融合。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-026-01220-0

Molecular deep learning at the edge of chemical space

发布日期：2026-04-22 | 作者：Derek van Tilborg, Luke Rossen, Francesca Grisoni

在人工智能驱动药物发现领域，如何准确预测处于化学空间边缘分子的生物活性并量化模型不确定性，是制约虚拟筛选可靠性的核心挑战。Nature Machine Intelligence 发表的一项研究中，van Tilborg 等人提出了一种新型深度学习框架，通过联合优化生物活性预测与分子重建任务，为评估分布外（out-of-distribution）化合物的预测可信度提供了原理性度量。

该研究的方法学创新在于构建了多任务深度学习模型，使其在预测靶点生物活性的同时，能够重构输入分子的表征。这种设计不仅增强了模型对化学空间的理解，更通过重建误差与活性预测的协同分析，系统性地识别并量化了分布偏移（distribution shift）。相较于传统仅依赖活性预测置信度的方法，该框架为筛选边缘化学空间分子提供了更为严谨的理论基础。

研究团队通过实验验证了该模型的实用价值，成功发现了针对两个具有临床意义的激酶靶点的活性抑制剂。这一成果表明，该深度学习方法能够有效弥合计算预测与实验验证之间的鸿沟，特别是在探索结构新颖、数据稀少的化学区域时展现出显著优势。

该研究为基于AI的药物重定位和新药发现提供了重要的方法论范式，其分布偏移评估机制对于提升深度学习模型在化学信息学中的泛化能力与可解释性具有深远影响，有望加速针对难治性靶点的先导化合物优化进程。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-026-01216-w

Nature Methods

Direct RNA sequencing and signal alignment reveal RNA structure ensembles in a eukaryotic cell

发布日期：2026-04-24 | 作者：Jiaxu Wang, Jian Han, Wen Ting Tan 等

RNA分子的功能往往取决于其动态变化的三维结构构象，而非单一的静态结构。然而，在真核细胞全转录组尺度上精确捕获RNA结构集合（structural ensemble）长期以来是RNA生物学领域的关键挑战。近期发表于Nature Methods的一项研究开发了名为sm-PORE-cupine的创新方法，通过整合SHAPE化学探针技术与纳米孔直接RNA测序（direct RNA sequencing），结合新型信号比对算法，实现了对天然细胞环境中RNA结构异质性的高通量解析。

该方法的核心创新在于将化学探测信号与纳米孔测序的电信号特征进行精准匹配，从而区分同一RNA分子的不同结构状态。研究团队将这一技术应用于SARS-CoV-2基因组和白色念珠菌（Candida albicans）转录组，成功在两种重要的真核及病毒系统中绘制了RNA结构集合图谱，揭示了RNA分子在生理条件下的动态构象多样性。

这项工作不仅拓展了直接RNA测序在结构生物学中的应用边界，更为研究RNA结构-功能关系、病毒RNA调控机制以及真核生物转录组动态结构提供了强有力的全转录组尺度工具，具有重要的方法学意义和广泛的应用前景。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-026-03069-y

Systematically decoding pathological morphologies and molecular profiles with unified multimodal embedding

发布日期：2026-04-24 | 作者：Peng Zhang, Chaofei Gao, Kui Hua 等

在计算病理学与多组学数据融合的研究前沿，如何系统性整合组织学形态信息与多层分子图谱以揭示疾病内在机制，是当前面临的核心挑战之一。近期发表于 Nature Methods 的研究“Systematically decoding pathological morphologies and molecular profiles with unified multimodal embedding”提出了 Multi-Embed 这一可解释的多模态嵌入框架，为联合解码病理图像与分子特征提供了重要的方法学创新。

针对现有算法在多模态数据对齐、跨尺度特征融合及生物学可解释性方面的局限，Multi-Embed 通过统一的多模态嵌入策略，将数字病理切片中的形态学表型与基因组、转录组等多层分子数据映射至共享的潜在空间。该框架不仅能够系统识别与特定分子状态相关的病理形态模式，还具备高度的可解释性，有助于深入解析驱动疾病发生发展的多尺度生物学关联。

这项工作为病理图像的智能分析与分子机制的关联研究建立了新的计算范式，有望推动常规组织切片向深度分子表型的精准挖掘转化，在癌症分子分型、预后预测及治疗靶点发现等精准医学领域具有广阔的应用前景。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-026-03070-5

GloBIAS: strengthening the foundations of bioimage analysis

发布日期：2026-04-22 | 作者：Agustin A. Corbat, Christa G. Walther, Laura R. de la Ballina 等

该研究聚焦于生物图像分析领域的基础设施建设与社区协作框架。随着高通量显微成像技术的飞速发展，生命科学领域产生的图像数据规模呈指数级增长，但分析工具碎片化、标准不统一、培训资源匮乏以及结果可重复性差等问题日益凸显，严重制约了成像数据的深度挖掘与跨研究比较。

发表于 Nature Methods 的 GloBIAS（Global BioImage Analysis Society）倡议，系统性地提出了加强该领域根基的全球协作战略。该框架致力于建立统一的数据格式、分析流程与质量控制标准，推动开源工具的互操作性与可重复性；同时强调对研究人员进行系统性培训，以弥合实验科学家与计算专家之间的知识鸿沟。通过整合全球社区资源，GloBIAS 旨在构建可持续的教育体系、标准化协议与共享基础设施，从而提升整个领域的分析能力与科学产出质量。

这项工作为生物图像分析奠定了更为坚实的社区与方法论基础，不仅有助于加速人工智能等先进计算方法在生物医学成像中的应用，也为全球范围内的跨学科合作与数据共享提供了重要支撑，对推动计算生物学和生命科学研究具有深远的战略意义。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-026-03060-7

Science

Writing the rainbow

发布日期：2026-04-23 | 作者：Kai Kupferschmidt

Science, Volume 392, Issue 6796, Page 364-364, April 2026.

Mapping transcription factor functions in astrocytes using in vivo gain-of-function Perturb-seq

发布日期：2026-04-23 | 作者：Liansheng Zhang, Qi Ma, Xiangrui Kong, Weijuan Zou, Bo Wang, Bin Wu, Shicheng Cai, Tao Bai, Runlin Tan, Ziji Dai, Xingyu Liu, Zhiheng Jia, Meimei Zhang, Tianwen Li, Yuanyi Zheng, Xinde Hu, Jianrong Wu, Zhengzheng Xu, Haibo Zhou

该研究发表于《Science》，报道了一种基于体内功能获得性Perturb-seq的高通量筛选策略，用于系统绘制星形胶质细胞中转录因子的功能图谱。星形胶质细胞作为中枢神经系统中数量最多的胶质细胞，在神经稳态维持、突触调节及疾病应答中具有重要作用，然而驱动其细胞状态多样性的转录调控网络尚未被系统解析。为此，研究团队将CRISPR介导的转录激活与单细胞RNA测序相结合，在体过表达候选转录因子，并在单细胞分辨率下定量评估每个因子对星形胶质细胞转录组的影响。这一策略克服了传统体外筛选或低通量遗传学方法的局限，能够在原生组织微环境中高通量地解构基因调控逻辑。研究不仅鉴定了控制星形胶质细胞静息、激活及区域特性的关键转录因子，还揭示了其下游的分子通路和调控网络，为神经退行性疾病、胶质细胞重编程及基因治疗靶点发现提供了重要的理论依据。该工作推动了体内大规模单细胞功能基因组学的发展，为复杂组织中的细胞命运调控研究建立了新的技术范式。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adw2156?af=R

A cell-nonautonomous heme acquisition pathway enables erythroid hemoglobinization under stress

发布日期：2026-04-23 | 作者：Audrey Belot, Andrew Rock, Sohini Dutt, Gia Haemmerle, Amaury Maros, Xiaojing Yuan, Satoru Otsuru, David Bodine, Iqbal Hamza

该研究聚焦于红细胞发育终末阶段血红蛋白化的代谢调控机制，揭示了一条全新的细胞非自主型血红素获取途径。血红蛋白的正常合成严格依赖于足量的血红素供应，但在感染、失血或造血应激等病理生理条件下，红细胞前体如何克服血红素短缺以完成有效血红蛋白化，一直是血液学与发育生物学领域悬而未决的关键科学问题。

研究团队通过建立应激性红细胞生成模型，系统解析了红细胞系细胞在微环境中的代谢适应性策略。他们发现，在应激状态下，发育中的红细胞可通过一种非细胞自主的方式从周围支持细胞获取血红素，从而绕过经典合成途径的瓶颈限制，确保血红蛋白的高效组装与红细胞功能的快速恢复。这一途径涉及特异的血红素转运与接收机制，深刻拓展了我们对红细胞代谢可塑性和细胞间代谢通讯的认知边界。

该工作不仅在基础理论层面阐明了应激条件下红细胞生成的代偿分子基础，也为理解造血微环境在血液细胞发育中的主动调控作用提供了全新视角。从转化医学角度看，这一发现为治疗各类贫血性疾病——包括缺铁性贫血、慢性病性贫血及骨髓衰竭综合征——开辟了极具前景的干预靶点，提示通过药理学手段调控微环境血红素供给或转运效率，有望成为促进红细胞生成、改善机体氧运输能力的创新治疗策略。此外，该研究所揭示的细胞非自主代谢补偿机制，可能广泛适用于其他高代谢需求组织的应激适应过程，具有深远的生理学意义。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aea0552?af=R

A single-cell multiomic analysis identifies molecular and gene-regulatory mechanisms dysregulated in developing Down syndrome neocortex

发布日期：2026-04-23 | 作者：Celine K. Vuong, Alexis Weber, Patrick Seong, Nana Matoba, Yu-Jen Chen, Jordan Peyer, Shahab Younesi, Angelo Salinda, Daniel Gomez, Gabriella Rivas, Abril Morales, Beck Shafie, Pan Zhang, Susanne Nichterwitz, Le Qi, Nolan T. Fernandez, Emily Friedman, Michael I. Love, Michael J. Gandal, Daniel H. Geschwind, William E. Lowry, Jason L. Stein, Luis de la Torre-Ubieta

唐氏综合征是最常见的染色体非整倍体疾病，患者因21号染色体三体导致神经发育异常，表现为认知障碍和皮层结构缺陷，但其发育过程中新皮层细胞类型特异性的分子紊乱及基因调控异常尚未被系统阐明。

本研究采用单细胞多组学技术，对发育中的唐氏综合征新皮层进行了单细胞分辨率的系统性分析。通过整合单细胞转录组、染色质可及性等多模态数据，研究鉴定了在皮层发育过程中失调的分子通路和基因调控机制。结果表明，21号染色体的基因剂量效应可能通过级联反应扰乱核心转录因子网络及细胞间通讯，并在特定神经元前体细胞和胶质细胞亚群中引发显著的调控异常。

该研究从单细胞水平绘制了唐氏综合征大脑发育的高分辨率分子图谱，揭示了染色体非整倍体影响神经基因调控程序的关键节点。其构建的多组学数据集和调控网络模型，不仅为解析唐氏综合征的病理机制提供了新的理论视角，也为开发针对性的神经保护干预策略奠定了重要基础，具有重要的科学价值和临床转化意义。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aea1259?af=R

Molecular and cellular processes disrupted in the early postnatal Down syndrome prefrontal cortex

发布日期：2026-04-23 | 作者：Ryan D. Risgaard, Kalpana Hanthanan Arachchilage, Sara A. Knaack, Masoumeh Hosseini, Rachel J. Chen, Pubudu Kumarage, Danielle K. Schmidt, Xiang Huang, Jie Sheng, Carlos J. Wang, Elisa Giusti, Shuang Liu, Su-Chun Zhang, Daifeng Wang, Anita Bhattacharyya, Andre M. M. Sousa

唐氏综合征（Down syndrome, DS）患者普遍存在认知功能障碍，但其大脑皮层在生命早期究竟发生了哪些分子与细胞水平的病理改变，长期以来缺乏系统性的高分辨率图谱。发表于《Science》的这项研究将视角聚焦于出生后早期的关键发育窗口，深入解析了DS模型前额叶皮层（prefrontal cortex）中紊乱的神经发育程序。

研究团队通过整合单细胞转录组测序与空间分子成像技术，在细胞分辨率下系统鉴定了DS皮层中异常激活或受抑的分子通路。研究发现，除兴奋性神经元突触发生与神经环路精细化过程受损外，胶质细胞谱系（特别是少突胶质细胞前体细胞）的分化时序紊乱及髓鞘化相关程序的异常启动，构成了早期认知缺陷的重要细胞基础。与此同时，特定皮层区域免疫炎症信号的显著上调，提示神经免疫互作可能参与了DS脑病理的级联放大。

这项工作的突出意义在于，它将发育时间维度引入DS脑病理研究，突破了以往对成年期病变终末状态的静态观察，揭示了出生后早期即已启动并持续影响高级认知功能的动态分子事件。该研究不仅为理解DS认知障碍的神经发育起源提供了关键线索，也为开发针对婴幼儿期的早期干预靶点奠定了理论基础。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aea1549?af=R

Sex decreases the pleiotropic costs of local adaptation by purging hitchhiking load

发布日期：2026-04-23 | 作者：Shreyas V. Pai, Parris T. Humphrey, Camille Simonet, Katya Kosheleva, Anurag Limdi, Michael M. Desai

该研究发表于Science，聚焦于进化生物学中关于有性生殖进化优势的经典议题。长期以来，局域适应（local adaptation）被认为是推动生物群体分化和适应性进化的重要力量，但这一过程常伴随显著的多效性代价（pleiotropic costs）——即适应特定环境的有利等位基因可能因遗传连锁而携带其他位点的不利变异，形成所谓的“搭车负荷”（hitchhiking load）。这种连锁不平衡不仅限制了群体达到最优适应状态，也为理解适应的遗传机制带来了挑战。

研究团队通过群体遗传学理论与进化分析，系统阐释了有性生殖在缓解上述进化代价中的关键作用。研究结果表明，有性生殖所介导的遗传重组能够有效打破不利等位基因的连锁关系，通过清除搭车负荷来降低局域适应的多效性代价。换言之，重组使得自然选择能够更精确地作用于目标位点，避免有利变异被连锁的遗传负担所拖累，从而提升群体的整体适应度。

该研究为“有性生殖为何在自然界中广泛存在”这一核心进化问题提供了新的理论视角，强调了遗传重组不仅是产生变异的重要机制，更是优化选择效率、降低适应代价的关键进化力量。其发现对深化群体遗传结构、物种适应性进化及生物多样性维持机制的理解具有重要理论价值。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aec9708?af=R

Early dynamics of the genome in Down syndrome

发布日期：2026-04-23 | 作者：Tarik Haydar and Zhen Li

唐氏综合征（Down syndrome）是人类最常见的染色体非整倍体疾病，其病理基础为21号染色体三体，可导致发育迟缓、先天性心脏病及早发性神经退行性病变等复杂临床表型。然而，额外染色体对基因组的早期扰动机制及其时空动态特征长期以来缺乏系统性解析。近期发表于《Science》的研究“Early dynamics of the genome in Down syndrome”聚焦于疾病发生与胚胎发育早期的基因组演化规律，深入探讨了21三体对基因组稳定性、表观遗传景观及基因调控网络的系统性影响。

该研究整合高通量组学技术与计算生物学分析方法，在单细胞或整体基因组层面精准刻画了染色体非整倍体引发的早期分子事件，揭示了基因组剂量补偿失衡、染色质重塑异常及DNA损伤应答等关键病理过程的动态变化规律。通过构建高分辨率的基因组调控图谱，该工作不仅深化了我们对染色体非整倍体如何打破基因表达平衡的理解，也为识别早期发育关键窗口期的核心驱动因子提供了重要理论依据。

该研究在基因组学与发育病理学之间建立了新的分析框架，其发现为唐氏综合征的早期分子诊断、风险分层及精准干预策略的开发奠定了重要基础，具有显著的学术价值与临床转化潜力。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aeh0065?af=R

First genome loaded on a quantum computer

发布日期：2026-04-23 | 作者：Catherine Offord

《Science》杂志报道了一项量子计算与基因组学交叉领域的历史性突破：研究人员首次将完整基因组数据成功加载至量子计算机。这一里程碑标志着量子技术开始实质性渗透生命科学研究的核心地带，为处理海量生物数据开辟了前所未有的计算范式。

面对传统计算机在基因组组装、序列比对及多组学整合中遭遇的计算瓶颈，量子计算凭借其量子叠加与纠缠特性，理论上可在特定算法下实现指数级加速。然而，如何将生物序列信息高效编码为量子态，并使其在嘈杂的量子硬件上稳定表征，一直是该领域的关键难题。该研究成功攻克了基因组数据的量子化编码障碍，建立了DNA序列与量子比特之间的映射桥梁，完成了概念验证层面的突破。

这项工作不仅在技术层面证明了量子系统承载复杂生物信息的可行性，更为后续开发量子加速的序列比对、变异检测及系统发育推断等生物信息学算法奠定了基石。一旦相关算法生态成熟，量子基因组学有望革命性提升精准医学中的实时多组学分析能力，推动计算生物学迈入全新的“量子时代”。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aei2484?af=R

Science Advances

CryptoBank: A resource for the identification and prediction of cryptic sites in proteins

发布日期：2026-04-22 | 作者：Pedro Febrer Martinez, Thorben Fröhlking, Alberto Borsatto, Francesco L. Gervasio

蛋白质的功能往往依赖于其动态构象变化，其中一类重要的功能元件——隐秘位点（cryptic sites）——在蛋白质的天然静态结构中难以被常规实验手段捕捉，却在特定生理或病理条件下暴露并发挥关键调控作用。这类位点作为潜在的药物靶点，尤其是变构调节位点，具有极高的成药价值，但其系统性的鉴定与预测一直是结构生物学和计算生物学领域的重要挑战。

发表于Science Advances的研究论文介绍了CryptoBank——一个专注于蛋白质隐秘位点鉴定与预测的综合计算资源。该研究通过整合大规模结构数据与先进的计算预测方法，构建了一个系统性的隐秘位点知识库。CryptoBank不仅能够识别已知蛋白质结构中隐藏的潜在功能位点，还开发了预测模型以评估这些位点的可成药性及动态暴露概率。该资源为变构药物设计、蛋白质功能注释以及靶点发现提供了重要的数据基础与计算工具。

CryptoBank的建立标志着蛋白质隐秘位点研究从个案分析向系统化、规模化预测的重要转变。通过将结构生物信息学方法与功能预测相结合，该平台有望加速针对难成药靶点的创新药物研发，为后基因组时代的精准医学和结构导向药物设计提供有力支撑。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.ady6364?af=R

Malaria shaped human spatial organization for the past 74 thousand years

发布日期：2026-04-22 | 作者：Margherita Colucci, Michela Leonardi, James Blinkhorn, Seth R. Irish, Cecilia Padilla-Iglesias, Stefanie Kaboth-Bar, William D. Gosling, Robert W. Snow, Andrea Manica, Eleanor M. L. Scerri

疟疾作为伴随人类历史最悠久且致死率极高的传染病，其影响可能远不止于个体健康层面，而是深刻参与塑造了人类宏观空间格局。近期发表于《Science Advances》的一项研究提出，在过去7.4万年间，疟疾的地理流行与传播持续作为关键环境选择压力，系统性地影响了人类群体的空间组织与地理扩张模式。

该研究通过整合古气候重建、媒介生态位建模、考古学证据及人群遗传学数据，定量解析了疟疾分布时空动态与人类迁徙、定居策略之间的长期互作关系。研究团队发现，疟疾流行区的地理边界显著约束了人类向特定生态区域的扩张速度与路径，促使人类群体形成适应性疾病压力的空间组织模式。此外，疟疾驱动的自然选择可能进一步固化了相关遗传适应（如血红蛋白变异）的地理格局，从而在人类群体结构中留下深刻的进化印记。

这项工作突破了传统疾病史研究的时间尺度限制，将疟疾与人类的空间互动追溯至晚更新世以来，为理解传染病在人类文明地理格局演化中的宏观作用提供了跨学科的分析框架。其方法论创新在于融合多源异质数据与空间统计模型，以计算手段重构深时尺度的人-病协同进化历史，对当代传染病地理学及公共卫生空间策略制定亦具有重要参考价值。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aea2316?af=R

Dual computational systems in the development and evolution of mammalian brains

发布日期：2026-04-22 | 作者：Nabil Imam, Matthew Kielo, Brandon M. Trude, Barbara L. Finlay

该研究聚焦于哺乳动物大脑复杂计算能力在发育与进化过程中的组织逻辑这一核心科学问题。研究团队整合进化发育生物学与系统神经科学视角，提出哺乳动物大脑由双重计算系统协同驱动的理论框架。研究通过比较基因组学与神经解剖学等多尺度分析方法，系统阐释了不同脑区在基因调控网络与神经回路架构上的分化模式，揭示了这些计算模块如何在发育时序与进化尺度上逐步特化，进而支撑物种特异性认知功能的涌现。

该工作的创新在于将大脑的计算架构置于进化发育框架下进行解读，突破了传统单一系统模型的局限。研究发现，双重计算系统的动态互作不仅是哺乳动物大脑体积与复杂性增加的关键机制，也为理解神经发育疾病的进化起源提供了新思路。该框架为后续整合多组学数据与神经表型研究奠定了理论基础，对计算神经科学与进化生物学领域具有重要启发意义。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aec6112?af=R

CRISPRi-based functional genomic screening identifies genes essential for CH4-dependent growth in a methanotrophic bacterium

发布日期：2026-04-24 | 作者：Jessica M. Henard, Spencer A. Lee, Yao-Chuan Yu, Danyang Shao, Rajeev K. Azad, Calvin A. Henard

嗜甲烷细菌在全球碳循环与温室气体减排中扮演着关键角色，然而驱动其依赖甲烷（CH4）进行生长与代谢的核心基因网络仍有待系统解析。本研究创新性地将CRISPRi（CRISPR干扰）功能基因组筛选技术应用于嗜甲烷细菌，通过构建覆盖全基因组的高通量sgRNA文库，结合适应性测序与生物信息学分析，精准鉴定了支撑甲烷依赖性生长所必需的关键基因集合。研究结果表明，除经典的甲烷单加氧酶系统外，多条参与碳固定、能量偶联、氧化还原稳态及中心代谢通路的基因同样是嗜甲烷生长不可或缺的遗传元件。该工作不仅在基础层面深化了对细菌甲烷氧化分子机制的理解，更为通过合成生物学策略改造甲烷利用菌株、构建高效甲烷生物转化细胞工厂提供了重要的基因靶标与理论依据。此外，该研究将原核生物CRISPRi筛选体系成功拓展至非模式环境微生物，为后续开展难培养微生物的功能基因组学研究提供了重要的方法学参考。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aed4234?af=R

Ancient regulatory evolution shapes individual language abilities in present-day humans

发布日期：2026-04-22 | 作者：Lucas G. Casten, Tanner Koomar, Taylor R. Thomas, Jin-Young Koh, Dabney Hofammann, Savantha Thenuwara, Allison Momany, Marlea O’Brien, Jeffrey C. Murray, J. Bruce Tomblin, Jacob J. Michaelson

该研究致力于解析人类语言能力这一核心认知复杂性状的遗传进化基础，深入探讨了古代基因调控序列的进化如何持续影响现代人类的个体语言表型。研究团队通过整合古人类基因组、现代人群大规模遗传变异数据及多维调控元件注释信息，运用比较基因组学与统计遗传学方法，系统评估了远古调控变异对当代语言能力个体差异的贡献。研究发现，古代人类遗留的调控序列变异可通过干扰神经发育与突触可塑性相关基因的表达调控网络，显著塑造现代人群的语言能力个体差异。该工作创新性地将古DNA分析与复杂性状遗传架构解析相结合，揭示了远古基因调控进化在现代人认知表型中的深层烙印。这一成果不仅拓展了人类进化基因组学的研究维度，也为语言相关神经发育特征的分子机制提供了新的进化视角，对理解人类特有认知能力的起源与分化具有重要科学意义。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aed5260?af=R

Patterns of mitochondrial ATP predict tissue folding

发布日期：2026-04-22 | 作者：Bezia Lemma, Megan Rothstein, Pengfei Zhang, Bridget Waas, Marcus Kilwein, Safiya Topiwala, Sherry X. Zhang, Anvitha Sudhakar, Katharine Goodwin, Elizabeth R. Gavis, Ricardo Mallarino, Andrej Kosmrlj, Celeste M. Nelson

Science Advances, Volume 12, Issue 17, April 2026.

Repertoire-scale antibody structural prediction informs therapeutic design

发布日期：2026-04-24 | 作者：Zhe Sang, Yufei Xiang, Wei Huang, Paul R. Sargunas, Yong Joon (Jeffery) Kim, Zirui Feng, Derek J. Taylor, Yi Shi

抗体药物的研发高度依赖于对其三维结构的精准认知，然而传统实验解析方法通量有限，难以支撑免疫组学时代对大规模抗体库（repertoire）进行系统性结构注释的需求。本研究发展了一种 repertoire 规模的抗体结构预测策略，通过计算方法实现从大规模抗体序列到三维构象的高通量推断，为治疗性抗体的理性设计提供了全新的结构生物学视角。

该方法突破了单分子结构预测在低通量瓶颈下的应用局限，能够在抗体组学层面系统刻画互补决定区（CDR）的构象多样性及抗原-抗体相互作用模式。研究证实，基于 repertoire 尺度获得的结构信息可有效指导抗体的亲和力优化、免疫原性评估和成药性预测，显著提升治疗性抗体候选分子的筛选效率。

此项工作将计算结构生物学与高通量抗体组学深度融合，不仅拓展了人工智能辅助蛋白质结构预测在免疫治疗领域的应用边界，也为加速抗体药物从靶点发现到临床前研究的转化提供了强有力的计算工具，具有重要的方法学创新价值和广泛的生物医药应用前景。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.aef7163?af=R

Estimating in silico causal effects of DNA methylation on gene expression through genetic anchors in airway epithelium in asthma

发布日期：2026-04-22 | 作者：Soyeon Kim, Rebecca I. Caldino Bohn, Aditya Sriram, Hyun Jung Park, Ziyu Huang, Wei Chen, Juan C. Celedón

DNA甲基化作为重要的表观遗传修饰，其调控基因表达的因果效应在哮喘等复杂疾病中仍缺乏系统性解析。由于传统关联分析难以排除混杂因素和反向因果的干扰，区分”因果性”与”伴随性”表观遗传变化一直是该领域的核心方法学挑战。近期发表于Science Advances的一项研究，通过创新的计算因果推断策略，在哮喘气道上皮组织中对该科学问题进行了深入探讨。

该研究以遗传变异为”锚点”，构建了基于计算机模拟（in silico）的因果效应估计框架，整合DNA甲基化与基因表达数据，旨在从海量表观基因组关联中筛选出具有因果调控功能的甲基化位点。利用遗传工具变量作为天然随机化因子，该方法有效削弱了潜在混杂因素对因果推断的干扰，为表观遗传调控研究提供了更为稳健的分析路径。研究聚焦于气道上皮这一哮喘发病的关键效应组织，使得发现的因果调控关系更具生物学相关性和临床转化价值。

这项工作不仅为理解哮喘的表观遗传病因机制提供了新的计算范式，也为后续的功能验证和靶向干预策略筛选奠定了数据基础，展示了遗传流行病学与计算生物学交叉融合在复杂疾病研究中的强大潜力。

原文链接：https://www.science.org/doi/abs/10.1126/sciadv.ady3555?af=R