MISSTE: a multiscale integrative spatial simulator for understanding the mechanisms underlying tissue ecosystems
本文提出了 MISSTE 这一多尺度整合空间模拟框架，通过结合布尔逻辑、基于代理的建模和偏微分方程场，成功模拟了 CAR-T 细胞在实体瘤微环境中的行为机制，并揭示了空间接触是决定疗效的关键瓶颈，进而指导设计出优于静态方案的序贯干预策略。
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生物信息学宛如一座连接生物学与计算机科学的桥梁，利用强大的算法和数据分析技术，将海量的生命遗传信息转化为可理解的科学发现。这一领域不再依赖显微镜下的观察，而是通过代码挖掘基因组的秘密，帮助科学家理解疾病机制、追踪病毒变异并推动精准医疗的发展。
作为 Gist.Science 的专属栏目，我们持续追踪来自 bioRxiv 的最新预印本论文，确保您能第一时间接触前沿动态。团队对每一篇新上传的预印本进行深度处理，不仅提供详尽的技术总结，更精心撰写通俗易懂的科普解读，让复杂的生物数据变得清晰易懂。
以下为您呈现该领域最新发表的几项重要研究成果，带您探索生命数字化的最新进展。
ProteomeScan: A Toolkit For Target Validation By Proteome-Wide Docking And Analysis
本文介绍了 ProteomeScan，这是一个基于云计算和分子对接技术、开源于 DeepChem 生态系统的工具包，能够通过对人类蛋白质组进行大规模扫描来高效识别和验证药物分子与蛋白靶点之间的相互作用。
Inferring division-associated stochasticity from time-series single-cell transcriptomes
本文提出了名为 scDIVIDE 的神经随机微分方程框架，通过结合种群遗传学中的出生 - 死亡 - 突变过程与动态最优输运理论，利用出生率与扩散系数的耦合关系，从时间序列单细胞转录组数据中准确推断细胞分裂速率并解析分裂相关的随机性对细胞命运决定的影响。
MICRON learns outcome-associated representations of spatial immune microenvironments
MICRON 是一种基于多示例学习的自动化工具，它无需细胞分割即可从空间成像蛋白质组学数据中学习样本表征，从而更准确地识别与疾病预后相关的免疫微环境，并在脑癌研究中揭示了与生存结果相关的细胞间通讯机制。
Multiscale transcriptomic organization of the human brain with DigitalBrain
该研究提出了名为 DigitalBrain 的人脑特异性图谱与基础模型框架，通过整合 1635 万个单细胞转录组数据，不仅实现了跨尺度的人脑组织统一建模，还揭示了大脑的层级结构并解析了海马体衰老过程中的细胞特异性基因程序变化。
FlyPredictome: A structural atlas of predicted protein-protein interactions in Drosophila
该研究构建了名为 FlyPredictome 的果蝇结构互作组数据库，通过 150 万个 AlphaFold-Multimer 预测系统解析了果蝇蛋白相互作用的结构特征与功能界面，并揭示了其模块化组织规律。
Track Display Jockey (trackDJ): a user-friendly R package for visualization of epigenomic data
本文介绍了 trackDJ，这是一个旨在通过提供高默认值的绘图函数和统一框架，让用户无需深入编程即可在 R 语言工作流中快速生成可重复、出版级表观基因组数据可视化图形的用户友好型软件包。
LinkLlama: Enabling Large Language Model for Chemically Reasonable Linker Design
本文提出了 LinkLlama，一种基于 Meta Llama 3 微调的大语言模型，它通过结合自然语言提示中的几何约束与理化目标，在无需复杂强化学习的情况下，显著提升了片段药物发现中连接子设计的化学合理性与成功率。
DIOPT: the DRSC Integrative Ortholog Prediction Tool, 2026 update
本文介绍了 DRSC 整合直系同源预测工具（DIOPT）的 2026 年更新，该工具通过整合多种算法预测结果、扩展物种覆盖范围、增强网页功能以及推出针对节肢动物的专用版本，持续为功能基因组学研究提供高效、可靠的跨物种直系同源基因映射资源。
Highly Accurate Estimation of the Fold Accuracy of Protein Structural Models
本文提出了名为 DeepUMQA-Global 的单模型深度学习框架，通过结构 - 序列交叉一致性机制显著提升了蛋白质结构模型精度评估的准确性，其性能超越了 AlphaFold3 的自评估分数及 CASP16 所有参赛方法，并展现出在区分蛋白质替代构象状态方面的卓越能力。