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本研究开发了一种新型 3D 打印水凝胶平台，通过利用不同等电点明胶的静电相互作用调控 BMP-9 修饰硫酸钙微粒的释放速率，并结合细胞封装涂层实现了生长因子与成骨前体细胞的高效共递送，从而显著促进骨再生。
该研究通过生物阻抗监测证实脉冲场消融可实时评估心肌电穿孔进程，发现电穿孔诱导的导电率增加能均质化组织各向异性，并确定了不同脉宽下的致死电场阈值，从而为标准化治疗设计提供了依据。
该研究通过针对活性位点第二层残基的计算蛋白质设计，成功将一种典型的 GH1 家族β-糖苷酶改造为具有 45 个突变的双功能α/β-糖苷酶，证明了在不改变催化核心残基的情况下即可突破该家族酶类的立体化学限制。
该研究提出了一种名为 HDX FineMapping 的低成本、快速且无需突变或结晶的解决方案，通过结合糖肽检测、亚零温液相色谱及电子碎裂技术，实现了对高糖基化抗原 PD1 与 AI 设计抗体 Pembrolizumab 复合物 100% 序列覆盖及氨基酸水平的结合模式验证。
该研究利用新生儿大鼠坏死性小肠结肠炎（NEC）模型，证实了急性肾损伤（AKI）与炎症及缺氧反应相关，并首次展示了光声成像（PAI）作为一种无创评估 NEC 相关肾损伤的潜在成像手段。
该研究开发了一种能够保留圆柱形血管几何结构并支持无损多光子纵向监测的器官型动脉 - 移植物 3D 培养平台，通过实时解析胶原纤维架构与细胞化过程，成功揭示了不同 TGF-β 异构体诱导的差异化重塑机制，并验证了该平台在预测长期体内移植物重塑表现方面的有效性。
本文提出了一种整合电生理、力学与循环系统的多尺度双心房数字孪生框架，通过患者特异性校准与敏感性分析，成功模拟了从正常生理到房颤病理状态下心房功能、血流动力学及心输出量的跨尺度变化机制。
该研究提出了一种高分辨率三维成像与分析框架，用于量化视网膜微血管结构，揭示了中间层血管丛在发育异常和新生血管重塑中的早期易感性，为识别神经血管及系统性疾病的新生物标志物奠定了基础。
该研究证实，通过在生物材料表面构建微米级微槽几何结构，可重塑近壁血流动力学环境（特别是剪切力与涡度的耦合），从而诱导内皮细胞发生机械适应并显著增强其在超高剪切力下的存活率与抗血栓功能，为心血管植入物的长期血液相容性提供了一种材料无关的预测性策略。
本研究提出了一种结合计算流体粒子动力学与机器学习的逆向设计框架，通过构建智能吸入器原型，实现了针对患者特定呼吸模式和药物特性的个性化小气道均匀药物递送，显著改善了传统吸入疗法在五个肺叶间的沉积不均问题。
该研究通过三维顶点模型模拟，证实了通过调控细胞间界面张力（特别是利用递归设计策略）可有效指导均质及异质细胞群体自组装形成具有不同层数的分层组织架构，为工程化构建复杂组织提供了关键力学设计原则。
该研究提出了一种结合 DNA 条形码标记与可编程信号放大技术的通用框架，通过实现荧光信号的精确调控与面板优化，克服了高plex 光谱成像中的信号平衡与验证难题，从而无需流体循环即可实现多亚细胞结构的同时成像及基于基础模型的高效分析。
该研究证实，在清醒且未束缚的猫模型中，基于背根神经节信号或膀胱容量阈值触发的非连续神经调控不仅能像连续刺激一样有效增加膀胱容量，还能显著减少刺激时间，并实现了从神经信号对膀胱压力的估算。
该研究提出了一种基于真空驱动微流控网络的确定性无珠 DNA 条形码策略，通过组合双索引方案成功实现了 512 个微孔阵列的高效、低成本且低交叉污染的条形码加载，并验证了其在乳腺癌细胞 DNA 扩增中的应用。
该研究通过引入将噪声转换为优化二次型信号依赖噪声的能力、图像集成平均以及跨模态概率密度变换等改进，显著提升了基于信号依赖噪声随机过程的自动化乳腺密度检测算法在不同乳腺成像技术（如全视野数字乳腺摄影和数字乳腺断层合成）上的性能与适用性，从而增强了乳腺癌风险预测的准确性。
本文提出了一种名为 kinGEMs 的稳健可扩展框架，通过结合深度学习预测的酶动力学参数及其不确定性，成功为 93 种涵盖广泛物种的基因组尺度模型构建了酶约束模型，显著提升了代谢预测的准确性并打破了非模式生物的应用壁垒。
该研究介绍了一种名为 SAKe 的 Kelch 样设计蛋白，通过祖先序列重建获得高热稳定性，并利用理性工程使其在固液界面形成大面积、结构完整且 pH 依赖的二维自组装阵列，从而为构建功能性蛋白材料提供了通用平台。
该研究开发了一种连续生物反应器，通过优化运行条件成功维持了来自鼻拭子样本和合成菌群超过一个月的稳定鼻部微生物群落，为研究鼻部微生物功能及制定针对金黄色葡萄球菌的定植清除策略提供了可靠模型。
该研究通过优化生物墨水配方，利用人诱导多能干细胞来源的中胚层祖细胞，成功生物打印出具有自组织特性、能形成类血管壁多层结构并支持微血管连接的厘米级母血管构建体，为构建可灌注的大型组织工程产品提供了关键平台。
本研究通过患者特异性流固耦合模拟，提出了一种基于术前血流动力学拖曳力的新型风险因子 R，能够有效预测胸主动脉腔内修复术（TEVAR）后 I 型和 III 型内漏的发生风险，从而辅助临床术前规划。