Mapping Structural Aging of Human Tissue reveals tissue-specific trajectories and coordinated deterioration
该研究提出了无需依赖年龄标注的 PathStAR 计算框架，通过分析 2.5 万余张组织病理图像，揭示了人类不同组织具有特定的非线性结构衰老轨迹、分子特征及受性激素调控的跨器官协同衰退机制。
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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。
Sparse Autoencoders Reveal Interpretable Features in Single-Cell Foundation Models
该研究通过在 scGPT、scFoundation 和 Geneformer 等单细胞基础模型的隐藏表示上训练稀疏自编码器，揭示了模型内部可解释的生物与技术特征，并证明了利用这些特征进行干预可有效消除技术噪声并保留核心生物信号，从而为提升单细胞基础模型的可解释性与可控性提供了新路径。
AlterNet: Alternative splicing-aware gene regulatory network inference
本文提出了首个考虑转录因子异构体作为独立调控因子的基因调控网络推断流程 AlterNet，该方法通过整合可变剪接信息，在心脏组织数据中成功揭示了传统基因水平方法无法检测到的关键转录本级调控相互作用。
ETSAM: Effectively Segmenting Cell Membranes in cryo-Electron Tomograms
本文提出了一种基于 SAM2 微调的两阶段人工智能方法 ETSAM，通过在混合实验与模拟数据集上的训练，有效克服了冷冻电子断层扫描图像中的低信噪比和缺失楔形伪影等挑战，实现了对细胞膜的高精度分割，其性能显著优于现有深度学习方法。
Beyond alignment: synergistic integration is required for multimodal cell foundation models
该论文提出基于部分信息分解的“协同信息分数”（SIS）指标，揭示传统对齐目标仅能捕捉线性冗余，论证了构建面向“虚拟细胞”的多模态基础模型需从强调共享结构的对齐转向最大化互补信号的协同整合。
Generalizing the Gaussian Network Model: Spanning-TreeThermodynamics Shows Entropy-Driven KRAS Activation
该研究通过构建基于加权基尔霍夫拉普拉斯矩阵和矩阵树定理的生成树配分函数，将高斯网络模型推广至连续玻尔兹曼加权系综，揭示了 KRAS 激活是一个由 Switch I 区域主导、通过构象熵增益补偿能量代价的熵驱动过程。
Graph Lens Lite: An interactive biological network viewer for displaying, exploring, and sharing disease pathobiology and drug mechanism of action models
本文介绍了 Graph Lens Lite，这是一款基于浏览器的交互式生物网络可视化工具，旨在通过丰富的可视化功能、拓扑分析、灵活过滤及共享能力，辅助研究人员探索疾病病理生物学机制及药物作用模式。
ToxiVerse: A Public Platform for Chemical Toxicity Data Sharing and Customizable Predictive Modeling
ToxiVerse 是一个面向缺乏编程经验研究人员的免费公共网络平台，它通过整合生物特征分析、 curated 毒性数据库和自动 QSAR 建模三大模块，实现了化学毒性数据的共享与定制化预测分析。
ProPrep: An Interactive and Instructional Interface for Proper Protein Preparation with AMBER
本文介绍了 ProPrep，一个交互式工作流管理器，旨在通过自动化繁琐操作并清晰展示每一步的原理与细节，弥合分子动力学模拟中专业工具与易用性之间的鸿沟，从而帮助用户高效、透明地完成从多源结构获取、残基修复与参数化（特别是氧化还原活性位点）到模拟配置与监控的全流程蛋白质制备。
Synora: vector-based boundary detection for spatial omics
本文提出了名为 Synora 的计算框架，通过引入“方向性”（orientedness）指标量化细胞邻域的方向不对称性，仅利用细胞坐标和肿瘤/非肿瘤二元标注即可在多种空间组学数据中精准识别肿瘤 - 基质边界，从而克服了传统方法难以区分真实界面与随机浸润的局限。