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该论文提出了 GraphTransformer-CoGNN，这是一个结合了带有电阻距离编码的图 Transformer 与协作式 GNN 的两阶段动态图学习框架，旨在通过自适应优化图结构并抑制伪连接，在标签稀缺的条件下实现空间转录组学中具有最先进水平的细胞类型注释。
该论文提出了 XG-PUL，这是一个鲁棒的机器学习框架，它结合了基于 Node2Vec 的图表示学习与基于 Bagging 的正样本-无标签（positive-unlabeled）分类器，通过解决生物网络中标签不确定性的挑战，来有效地对疾病相关基因进行优先级排序。
本研究利用扫描电子显微镜对三种鸟类（蓝白燕、原鸽和红腹鸫）角膜上皮细胞和内皮细胞的超微形态、细胞密度及表面特征进行了表征，为鸠鸽目和雀形目提供了首次此类描述。
这项研究表明，温带英格兰地区的多种本土蚊媒物种，特别是库蚊（*Culex pipiens* s.l.），在乌苏图病毒的循环与维持中发挥着重要作用，且系统发育分析证实了不同病毒谱系的共同循环，并暗示更温暖的天气可能会促进病毒传播。
本研究重新分析了成年结核性脑膜炎患者的外周血转录组数据，以确定中性粒细胞-基质金属蛋白酶轴为一个关键致病特征，从而将多西环素优先选定为一种具有前景的宿主导向治疗药物，以进行实验验证。
本研究对三种专门化的 AI 研究智能体（K-Dense、Finch 和 Biomni）针对组学数据解释的能力进行了全面的定量基准测试，并将其与 ChatGPT 进行对比，结果表明没有哪一个智能体能在所有模态中占据主导地位，且智能体架构而非基础模型能力是决定输出质量及其对特定生物信息学工作流适用性的主要因素。
本研究表明，结直肠癌中 TREM2 与 HAVCR2 之间强烈的整体水平转录相关性主要是由微卫星不稳定高（MSI-H）状态而非粘液型组织学驱动的，这强调了进行 MSI 分层分析和特征去环化处理对于避免免疫转录组学研究中出现误导性关联的必要性。
本研究表征了来自印度迈索尔临床及环境来源的110株多重耐药鲍曼不动杆菌（*Acinetobacter baumannii*）的表型与基因组图谱，揭示了碳青霉烯酶基因 *blaOXA-23* 的普遍存在，以及 *blaOXA-66* 和 *blaNDM-1* 的高频出现，这强调了加强基因组监测和感染控制措施对于遏制医疗机构中碳青霉烯类耐药性传播的紧迫性。
这项研究表明，虽然与肌萎缩侧索硬化症（ALS）相关的 TDP-43 功能获得性突变不会损害肌肉稳态，但骨骼肌干细胞中 TDP-43 的完全缺失会引发早衰、干细胞耗竭以及严重的再生失败。
本研究表明，在由尼帕病毒诱发的嗜酸性脑膜脑炎中，上调的 miR-155-5p 通过靶向并抑制 Sirtuin-1，从而激活 NF-κB 通路以诱导小胶质细胞凋亡。