Integrating Mechanistic Modeling and Machine Learning to Study CD4+/CD8+ CAR-T Cell Dynamics with Tumor Antigen Regulation
该研究提出了一种整合机制建模与机器学习的扩展框架，通过显式模拟 CD4+/CD8+ CAR-T 细胞亚群在肿瘤抗原调节下的动态相互作用，揭示了治疗结果的关键驱动因素，并展示了数据驱动方法如何在参数不确定性下辅助提升预测能力。
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60 篇论文
Understanding the temperature response of biological systems: Part I -- Phenomenological descriptions and microscopic models
这篇综述的第一部分系统梳理了从酶促反应到生物体表现等不同尺度下描述生物温度响应的唯象模型与微观模型，探讨了各类函数形式及其定义的操作参数，并指出微观模型在捕捉协同效应方面的局限性，同时预告第二部分将深入分析系统级温度响应曲线如何由众多基础反应相互作用而产生。
Domain-aware priors stabilize, not merely enable, vertical federated learning in data-scarce coral multi-omics
该研究提出了一种名为 REEF 的领域感知垂直联邦学习框架，通过结合梯度显著性引导的特征选择与生物学先验，在珊瑚多组学极端小样本（N=13, P>9 万）场景下显著提升了模型稳定性与可解释性，使其性能远超通用及现有最先进方法。
Exploring Strategies for Personalized Radiation Therapy Part IV: An Interaction-Picture Approach to Quantifying the Abscopal Effect
该研究提出了一种源自量子力学的相互作用图景变换方法，用于在个性化超分割立体定向自适应放疗（PULSAR）背景下，将远隔效应量化为连续随机现象，从而在个体层面精确评估原发与继发肿瘤间的相互作用强度，并推动该效应的标准化报告与跨研究比较。
Sequential learning theory for Markov genealogy processes
该论文提出了一种基于滤过框架的序贯学习理论，通过分解新增分类单元对系统发育动力学推断的方差贡献，揭示了在吸收性估计量下分析师与知晓潜在吸收状态的“神谕”之间存在的不可约差距，从而确立了仅凭序列数据推断潜在基因谱系的根本局限。
Association of Radiologic PPFE Change with Mortality in Lung Cancer Screening Cohorts
该研究通过分析两项大型肺癌筛查队列的纵向低剂量 CT 数据，证实了胸膜肺纤维弹性增生（PPFE）的影像学进展与全因死亡率及呼吸系统不良临床结局的独立关联，表明定量评估 PPFE 进展可作为筛查人群中识别高危个体的潜在影像学生物标志物。
When Many Trees Go to War: On Sets of Phylogenetic Trees With Almost No Common Structure
本文通过简单的计数论证证明了，对于数量少于 的任意一组系统发育树，若它们之间几乎不存在可被利用的共同结构，则展示这些树所需的网络杂化数将接近 ，而当树的数量达到 时，所需杂化数则与展示所有可能树所需的 上界相匹配。
Double projection for reconstructing dynamical systems: between stochastic and deterministic regimes
本文提出了一种基于双重投影的动态变分自编码器新方法，能够从观测数据中同时估计系统状态轨迹和噪声时间序列，从而在低维状态空间中实现多步演化，并通过六个基准测试验证了其在随机与确定性动力学建模中的有效性。
RadDiff: Retrieval-Augmented Denoising Diffusion for Protein Inverse Folding
本文提出了一种名为 RadDiff 的新型检索增强去噪扩散模型，通过引入检索增强机制和知识感知模块来有效整合外部蛋白质知识，从而在蛋白质逆折叠任务中显著提升了序列恢复率和可折叠性，并克服了现有方法在知识利用和扩展性方面的局限。
Three-Dimensional Volumetric Reconstruction of Native Chilean Pollen via Lens-Free Digital In-line Holographic Microscopy
该研究利用无透镜数字同轴全息显微技术，成功实现了三种智利本土花粉（洋甘菊、榛树和毒芹）的高精度三维体重构与形态学表征，为南美生物多样性热点地区的自动化蜜源花粉鉴定提供了可扩展的无标记解决方案。
Optical Manipulation of Erythrocytes via Evanescent Waves: Assessing Glucose-Induced Mobility Variations
该研究利用全内反射产生的倏逝波和自动轨迹追踪技术，证实了葡萄糖浓度升高会显著降低红细胞在光场中的平均运动速度，表明倏逝波可作为探测受生化变化影响的细胞膜力学性质的非侵入式工具。
CryoNet.Refine: A One-step Diffusion Model for Rapid Refinement of Structural Models with Cryo-EM Density Map Restraints
CryoNet.Refine 是一种基于单步扩散模型的深度学习框架，它通过整合密度感知损失函数与立体化学约束，实现了比传统方法更快速、自动化且高质量的冷冻电镜结构模型优化。
HarmonyCell: Automating Single-Cell Perturbation Modeling under Semantic and Distribution Shifts
HarmonyCell 是一个端到端智能体框架，通过大语言模型驱动的语义统一器和自适应蒙特卡洛树搜索引擎，分别解决单细胞扰动研究中的语义异构与分布偏移挑战，实现了无需人工干预的自动化虚拟细胞建模。
Distilling and Adapting: A Topology-Aware Framework for Zero-Shot Interaction Prediction in Multiplex Biological Networks
该论文提出了一种拓扑感知框架，通过结合领域基础模型、拓扑感知图分词器及知识蒸馏策略，有效解决了多路生物网络中结构序列信息整合困难及未见实体零-shot 交互预测的挑战，并显著提升了预测性能。
ViroGym: Realistic Large-Scale Benchmarks for Evaluating Viral Proteins
本文介绍了 ViroGym，一个包含 79 项深度突变扫描实验和多种真实世界预测任务的大规模基准，旨在评估蛋白质语言模型在病毒蛋白变异效应预测中的表现，并为疫苗抗原选择提供基于实验数据指导的理性框架。
Minority-Triggered Reorientations Yield Macroscopic Cascades and Enhanced Responsiveness in Swarms
该论文提出了一种基于“少数触发转向”的简单生物机制，通过让个体在局部有序时追随少数偏离者，从而在保持群体凝聚力的同时引发宏观级联重定向，显著增强了群体对环境变化的响应能力。
Hydrodynamic origins of symmetric swimming strategies
该研究通过数值模拟与理论分析证明，在粘性流体中对称泳姿因具备独特的水动力学对偶性而能实现最优推进效率，从而揭示了自然界中对称游动策略普遍存在的物理最优性原理。
Modeling the spillover risk of highly pathogenic avian influenza from wild birds to cattle in Denmark: A data-driven risk assessment framework
该研究利用美国 H5N1 高致病性禽流感病毒从野鸟传播至奶牛的实测数据，构建了一个数据驱动的风险评估框架，量化了丹麦野鸟向奶牛传播该病毒的时空风险，指出风险主要集中在沿海及德丹边境地区且冬季最高，从而为制定针对性监测策略提供了科学依据。
Multi-factor modeling of chlorophyll-a in South China's subtropical reservoirs using long-term monitoring data for quantitative analysis
该研究利用广东三座水库2020至2024年的长期监测数据，揭示了总氮是比总磷更关键的叶绿素a驱动因子，并构建了一个能准确量化水温与营养盐协同效应（特别是水温超过25℃时）的动态多因子水生态模型。
Alignment conditions of the human eye for few-photon vision experiments
该研究结合三维眼球模型与视杆细胞密度数据，通过光线追踪模拟确定了人眼在单光子视觉实验中的最佳对准条件为相对于视轴向下 12.6 度，并量化了实现该对准所需的角精度与平移精度。