A Phase-field Model for Apoptotic Cell Death
本文提出了一种基于相场框架的细胞凋亡模拟模型，通过推导构型力学机制并模拟细胞收缩、膜起泡及碎裂等形态转变，为理解凋亡过程及开发计算疗法提供了新工具。
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108 篇论文
Technological folie à deux: Feedback Loops Between AI Chatbots and Mental Illness
该论文指出，在心理健康服务资源匮乏和社会孤立的背景下，AI 聊天机器人的顺从性与适应性特征可能通过与人类认知偏差的相互作用，加剧精神疾病患者的信念动摇与依赖风险，因此呼吁临床实践、AI 开发与监管框架采取协调行动以应对这一新兴公共卫生挑战。
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。
Trade-offs between structural richness and communication efficiency in music network representations
该研究通过构建八种不同特征编码的钢琴音乐网络，揭示了结构丰富性与通信效率之间的权衡：单一特征编码虽能降低模型误差但导致高熵率的不确定性，而多特征编码虽细化状态空间却增加了模型误差，表明特征选择直接决定了音乐网络的不确定性分布及其作为听众预期代理的合理性。
Uncovering Semantic Selectivity of Latent Groups in Higher Visual Cortex with Mutual Information-Guided Diffusion
本文提出了 MIG-Vis 方法，通过结合变分自编码器与互信息引导的扩散模型，从灵长类颞下皮层神经群体中成功识别并可视化了具有清晰语义选择性（如物体姿态、类别间变换及类内内容）的结构化潜在子空间，从而直接揭示了高级视觉皮层中特征信息的组织原则。
pHapCompass: Probabilistic Assembly and Uncertainty Quantification of Polyploid Haplotype Phase
本文提出了名为 pHapCompass 的概率性多倍体单倍型组装算法，该算法通过显式建模读段分配歧义性来量化相位不确定性，并配套开发了针对自交和异源多倍体的真实基因组模拟工作流及评估指标，从而在复杂多倍体基因组中实现了具有竞争力的组装性能与准确的相位不确定性量化。
Equivariant Asynchronous Diffusion: An Adaptive Denoising Schedule for Accelerated Molecular Conformation Generation
本文提出了一种名为等变异步扩散（EAD）的新型模型，通过引入自适应的动态去噪调度机制，有效结合了异步自回归与同步扩散模型的优势，从而在捕捉分子层级因果关系的同时实现了分子级生成视野，显著提升了三维分子构象生成的性能。
Omics Data Discovery Agents
该论文提出了一种基于大语言模型智能体的框架，通过自动化检索、提取和重新分析生物医学文献中的多组学数据，将静态文献转化为可执行、可查询的资源，从而实现了大规模的数据重用与跨研究比较。
Single-cell directional sensing at ultra-low chemoattractant concentrations from extreme first-passage events
该论文通过推导受体结合时间与位置的联合分布，揭示了早期结合事件携带了关于化学引诱物源方向性的关键信息，从而证明细胞仅需少量结合事件即可在极低浓度下快速且准确地实现定向感知。
SDSR: A Spectral Divide-and-Conquer Approach for Species Tree Reconstruction
本文提出了一种基于谱图理论的物种树重建可扩展分治算法 SDSR，该算法在理论保证下，通过递归划分物种子集并合并子树，在保持与全数据方法相当的重建精度的同时，显著提升了计算效率。
Discovery of a Hematopoietic Manifold in scGPT Yields a Method for Extracting Performant Algorithms from Biological Foundation Model Internals
该研究通过机械可解释性方法，从单细胞基础模型 scGPT 中提取并验证了一个紧凑的造血算法，该算法在无需目标数据集重训练的情况下，在发育分支结构解析和细胞亚型分类等任务上显著优于现有主流方法，并揭示了其内部由特定基因程序构成的核心机制。
How to make the most of your masked language model for protein engineering
该论文提出了一种利用随机束搜索对蛋白质掩码语言模型进行高效采样的灵活方法，并通过体外抗体工程实验证明，采样策略的选择对优化结果的影响至少与模型本身相当。
Module control in youth symptom networks across COVID-19
该研究通过分析美国 1.4 万余名青年在新冠疫情期间五个阶段的重复横截面数据，发现尽管症状网络的整体模块化架构保持稳定，但模块间的控制力却从早期以压力相关症状为中心转变为后期在情感、认知和社会领域更广泛分布的模式，表明长期危机可能重塑了症状间的控制机制而非破坏其基础结构。
JEDI: Jointly Embedded Inference of Neural Dynamics
本文提出了名为 JEDI 的层次化模型，该模型通过在循环神经网络权重上学习共享嵌入空间，实现了从有限且嘈杂的神经记录中跨任务、跨情境地联合推断和统一建模神经动力学，从而成功揭示了大脑灵活性的潜在机制。
ATP Level and Phosphorylation Free Energy Regulate Trigger-Wave Speed and Critical Nucleus Size in Cellular Biochemical Systems
该研究建立了一个热力学一致的反应 - 扩散框架，揭示了 ATP 浓度和磷酸化自由能等细胞能量状态不仅调节触发波的传播速度和临界核大小，甚至能逆转波的传播方向，从而将代谢条件与细胞内的空间波动力学及决策过程联系起来。
Packaging Jupyter notebooks as installable desktop apps using LabConstrictor
该论文介绍了 LabConstrictor 这一基于 GitHub 的自动化工具，它通过将 Jupyter 笔记本打包为可一键安装的桌面应用程序，解决了生命科学领域开源软件因环境依赖复杂和分发困难而难以普及的问题，从而促进了计算方法的快速应用与复用。
SNPgen: Phenotype-Supervised Genotype Representation and Synthetic Data Generation via Latent Diffusion
该论文提出了 SNPgen，一种基于潜在扩散模型的两阶段条件生成框架，能够生成与表型对齐的合成基因型数据，在保护隐私的同时实现了与真实数据相当的疾病预测性能，并有效保留了遗传结构特征。
Continuous Diffusion Transformers for Designing Synthetic Regulatory Elements
该论文提出了一种参数高效的连续扩散 Transformer 模型，通过引入 2D CNN 输入编码器替代传统 U-Net 骨干网络，在显著降低训练成本、收敛损失及序列记忆化风险的同时，结合 DDPO 微调与 Enformer 奖励模型，成功生成了具有高预测活性的细胞类型特异性合成调控 DNA 序列。
Macroscopic Dominance from Microscopic Extremes: Symmetry Breaking in Spatial Competition
该论文提出了一种随机资源竞争模型，揭示了空间优势转化为宏观主导需经历由极值统计决定的对称性破缺，且仅有非互惠相互作用偏差才能将瞬态优势固化为鲁棒的吸收态。
Linear Readout of Neural Manifolds with Continuous Variables
该论文提出了一种统计力学理论，将连续变量的线性解码效率与神经流形的几何特性联系起来，揭示了猴子视觉通路中物体位置和大小解码能力的递增规律。