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该研究通过对北美葡萄属（Vitis）48 个物种的 639 份样本进行全基因组重测序分析，揭示了广泛的基因渐渗现象（约占基因组 14%），阐明了杂交种群的本质，并发现平行适应性进化主要由渐渗驱动，同时也部分源于祖先遗传变异的自然选择。
该研究通过整合发育、分子、超微结构及连接组学分析，揭示了多毛类环节动物*Malacoceros fuliginosus*的脑眼均为表达保守转录因子和不同神经递质的简单倒置视杆眼，且其发育模式与神经投射特征支持了环节动物祖先脑眼在演化早期发生 duplication 从而形成具有阶段特异性功能的多对脑眼的假说。
该研究利用大肠杆菌长期进化实验，通过高通量竞争实验发现，即使在简化的微生物种群中，适应性突变也普遍存在（约 80%）且多为负频率依赖的效应，这种效应随突变频率变化而改变，并揭示了其可预测性及对进化轨迹的根本性影响。
该研究利用长读长测序技术发现，竹节虫（Timema）中广泛存在的性别特异性可变剪接在性选择下得以维持，而在失去有性生殖后，其剪接多样性及性别特异性变异会系统性地衰退。
该研究通过生成两个近染色体水平的基因组并运用多种分析方法，揭示了美国大西洋沿岸原本被统称为海栉水母（*Mnemiopsis leidyi*）的生物实际上包含两个在更新世中期至晚期开始分化、并受冰川后海洋环境变化塑造的隐存物种（*M. leidyi* 和 *M. gardeni*），从而为理解开阔大洋中物种形成与适应的基因组机制提供了关键证据。
本文提出了 wQFM-GDL 方法，通过将物种驱动四分体（SQ）技术引入 QFM 框架并重构算法，实现了在基因复制与丢失（GDL）条件下基于多拷贝基因家族树的高精度全基因组物种树推断，且在大规模数据集上显著优于现有主流方法。
该研究利用机器学习方法发现，埃及伊蚊主要通过软选择性清除（而非传统的硬选择性清除）来适应环境压力（如杀虫剂），这一发现揭示了该物种快速适应的潜力，对基于杀虫剂的病媒控制策略构成了严峻挑战。
该研究利用单细胞转录组测序技术分析了海参（Holothuria forskali）围脏液中的体腔细胞，鉴定出 10 个具有不同免疫功能的转录群，并成功将其中一簇确认为新发现的类胡萝卜素细胞，从而揭示了海参体腔细胞的转录多样性及其在免疫防御和进化中的潜在意义。
该研究发现，果蝇属中拓扑异构酶 II（Top2）的适应性进化导致其无法解决特定卫星 DNA 引发的拓扑应力，从而在杂交胚胎中引发染色体分离错误，最终导致生殖隔离。
该研究发现，纤毛虫（如*Paramecium sonneborni*）能够突破巨大的遗传分歧（同义替换率约 1/位点），通过种间杂交反复从远缘谱系获得基因组片段，其独特的体细胞核与生殖核分离机制使得外源 DNA 在体细胞发育过程中被剔除，从而在保持表型稳定的同时实现了生殖系中的基因流动。
这项研究通过对意大利托斯卡纳地区距今约 4950 年的古人类样本进行古基因组分析，不仅发现了意大利半岛迄今最早的鼠疫耶尔森菌证据，还揭示了该个体及社区中鼠疫、猪丹毒与乙型肝炎病毒的共感染现象，为理解史前欧洲疾病传播动态及潜在宿主提供了新见解。
该研究在 RevBayes 中扩展了适用于离散形态数据的“协变形态”（covariomorph）模型，通过允许特征在进化过程中切换速率类别来捕捉谱系特异性速率异质性，从而显著提升了形态系统发育推断的准确性并影响了分支长度与分歧时间估计。
该研究通过构建消费者 - 资源模型，揭示了在环境剧变下，种群能否通过进化拯救而避免灭绝，不仅取决于环境变化对生态性状的具体影响和种群的固有生活史特征，还受遗传架构的制约，表明仅依靠内禀增长率无法准确预测拯救概率。
该研究通过对 163 只野生家鼠进行全基因组分析，鉴定了超过 10 万个非参考内源性逆转录病毒插入位点，揭示了其显著的种群分布差异及在适应性进化（如 Fv4 位点介导的抗逆性）中的关键作用。
该研究通过在三个欧洲户外花园对野草莓进行多环境实验，揭示了植物生长（莲座叶丛直径）与抗虫性之间的进化响应高度依赖于环境背景，其中选择压力与遗传协方差的动态互作在不同地点和降水条件下既可能促进也可能限制进化轨迹，从而凸显了预测气候变化下植物进化路径的复杂性。
该研究通过整合多组学数据，揭示了地质气候振荡与中新世以来长江水系重组背景下，刀鲚（Coilia）物种复合体如何通过局限于特定基因组区域（如免疫、血管发育及渗透调节相关基因）的古老双向适应性渐渗，在长期隔离后获得关键适应性变异，从而塑造了其演化轨迹并促进了在反复环境剧变中的长期存续。
该研究通过构建石蒜科植物（如轮叶薯蓣）的染色体水平基因组并结合多组学分析，揭示了其通过调控脂肪酸代谢（如油酸和1,2-二油酸甘油酯在油质体中的积累）来合成吸引黄蜂的关键信息素（(Z)-9-三十三烯），从而阐明黄蜂传播种子从蚂蚁传播祖先演化而来的分子机制。
本文提出了名为 PEINT 的深度学习框架，该框架通过从原始序列中学习位点间复杂的相互作用及插入缺失动态，克服了传统独立位点模型的局限，能够生成既符合自然进化特征又保留功能的真实蛋白质进化轨迹。
该研究提出并验证了一个多效性搭车模型，表明针对果蝇翅大小的单向选择即可通过突变协方差结构驱动翅脉几何形态的协同演化，从而在无需假设未测量性状存在隐性适应代价的情况下，解释了翅形变异中突变方差、遗传方差与宏观进化分歧的一致性及其速率悖论。
该研究利用全球蝙蝠单基因遗传数据，揭示了历史与当前温度变量是驱动全球蝙蝠谱系多样性分布的主要环境因素，并证实了基于公开遗传数据评估大尺度进化模式以指导保护策略的可行性。