Theory of Cell Body Lensing and Phototaxis Sign Reversal in "Eyeless" Mutants of
该论文通过结合细胞体透镜效应与适应性光趋性模型，定量解释了无眼点突变体衣藻因内部光焦散导致光受体接收竞争信号，进而因对高时间导数信号的响应优势而发生光趋性方向反转的机制。
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108 篇论文
Cross-Species Transfer Learning for Electrophysiology-to-Transcriptomics Mapping in Cortical GABAergic Interneurons
该研究利用来自小鼠和人类皮层的公开 Patch-seq 数据集，通过注意力机制 BiLSTM 模型实现了从电生理特征到转录组亚型（GABA 能中间神经元）的跨物种映射，并证实了在小鼠数据上预训练后微调至人类数据能显著提升人类神经元亚型预测的准确性。
Uncovering statistical structure in large-scale neural activity with Restricted Boltzmann Machines
该研究利用受限玻尔兹曼机（RBM）成功建模了小鼠大脑中约 1500 至 2000 个神经元的活动，通过引入潜变量捕捉高阶依赖关系，不仅高精度复现了神经群体的复杂统计特性，还揭示了具有解剖学结构的有效神经元相互作用网络。
In-batch Relational Features Enhance Precision in An Unsupervised Medical Anomaly Detection Task
该论文提出了一种通过批处理超图估计和共享权重图卷积层增强 CNN 自编码器潜在表示的无监督医学异常检测方法，利用正常队列的上下文相似性生成群体感知嵌入，从而在脑肿瘤 MRI 数据集上显著降低了假阳性率并提升了检测精度。
Multicellular Tumour Spheroids Exposure to Pulsed Electric Field: A Combined Experimental and Mathematical Modelling Study Highlighting Temporal Dynamics of DAMP Release and Accelerated Regrowth at Intermediate Field Intensities
该研究结合实验与数学建模，揭示了脉冲电场作用下多细胞肿瘤球体中损伤相关分子模式（DAMP）释放的时空动态及中间场强下因静止细胞存活而导致的加速再生现象，强调了在电穿孔疗法设计中考虑静止细胞的重要性。
Sampling-based Continuous Optimization for Messenger RNA Design
本文提出了一种受 SamplingDesign 启发的基于采样的连续优化框架，通过迭代采样候选序列并利用黑盒指标更新参数化分布，在多种 mRNA 设计目标上（特别是未配对概率和可及尿苷百分比）实现了优于现有方法的性能，并支持多目标权衡与扩展。
drGT: Attention-Guided Gene Assessment of Drug Response Utilizing a Drug-Cell-Gene Heterogeneous Network
drGT 是一种基于药物 - 细胞 - 基因异质网络的图深度学习模型，它利用注意力系数不仅在高精度下预测药物反应，还能有效识别已知及文献支持的生物标志物并解析受影响的生物学过程，从而显著提升了药物敏感性预测的可解释性。
A practical identifiability criterion leveraging weak-form parameter estimation
本文提出了一种基于弱形式参数估计的实用可辨识性准则（e, q-可辨识性），该方法利用微分代数技术生成弱形式输入输出方程并结合 WENDy 算法，能够比传统输出误差法更快速、稳健地评估含未观测变量系统在不同噪声水平下的参数可辨识性。
The role of topology on protein thermal stability
该研究通过蒙特卡洛模拟表明，蛋白质 YibK 的热稳定性（熔点 Tm）与其拓扑状态无关，实验与计算结果之间的差异源于深结蛋白中解结与去折叠过程的时间尺度显著分离，导致 DSC 实验测得的 Tm 实际上反映了非平衡态分布。
Neuronal Spike Trains as Functional-Analytic Distributions: Representation, Analysis, and Significance
本文基于施瓦茨分布理论，从第一性原理出发构建了神经元脉冲序列的统一泛函分析框架，实现了无需离散化或平滑处理的精确运算，并以此推导出了包含传播延迟和不应期的双神经元互连回路中突触驱动、脉冲时序敏感性及输入因果可容许性的精确解析解。
Extracting useful information about reversible evolutionary processes from irreversible evolutionary accumulation models
该研究通过模拟实验量化了忽略可逆动态所导致的误差，证明在特征获取的相对顺序和演化路径核心结构推断上，基于不可逆假设的演化积累模型（EvAMs）在多数情况下仍能提供可靠且具信息量的近似结果，尽管其在不确定性估计和特征交互分析方面存在较大误差。
Extending Sequence Length is Not All You Need: Effective Integration of Multimodal Signals for Gene Expression Prediction
该论文提出 Prism 框架，通过利用背门调整有效整合多模态表观基因组信号以消除背景染色质状态的混杂效应，从而证明在基因表达预测任务中，优化多模态信号整合比单纯延长 DNA 序列长度更为关键，且能仅凭短序列实现最先进性能。
Expectation and Acoustic Neural Network Representations Enhance Music Identification from Brain Activity
该研究提出通过区分声学特征与预期相关的声学神经网络表征作为教师目标，显著提升了基于脑电图（EEG）的音乐识别性能，证明了表征类型对下游任务的关键影响及神经编码指导表征学习的潜力。
Cross-Species Antimicrobial Resistance Prediction from Genomic Foundation Models
该研究通过严格物种留一验证揭示了基于 k-mer 的模型在跨物种抗菌素耐药性预测中的泛化局限，并提出利用 Evo-1 基础模型在稳定性边界附近的层提取嵌入，结合 MiniRocket 聚合局部激活模式而非全局池化，从而显著提升了跨物种耐药机制的预测泛化能力。
A Standardized Framework For Evaluating Gene Expression Generative Models
该论文针对单细胞基因表达生成模型评估中缺乏标准化框架的问题，提出了开源 Python 工具 GGE，通过提供可配置的分布度量及基于生物学动机（如差异表达基因和扰动效应）的评估方案，实现了公平比较与可复现的基准测试。
The macaque IT cortex but not current artificial vision networks encode object position in perceptually aligned coordinates
该研究结合猕猴脑内记录与人类心理物理学实验，发现猕猴颞下皮层（IT）能像人类一样在感知坐标中编码物体位置并受运动后效影响，而当前的人工视觉网络虽能准确编码位置却无法复现这种依赖历史感知的空间编码特性。
Single molecule localization microscopy challenge: a biologically inspired benchmark for long-sequence modeling
该论文提出了单分子定位显微镜挑战（SMLM-C）基准数据集，用于评估状态空间模型在生物成像稀疏随机时序数据上的表现，并发现其在处理重尾闪烁动力学导致的时序不连续性时性能显著下降，从而揭示了现有模型在科学成像领域面临的根本性挑战。
Ill-Conditioning in Dictionary-Based Dynamic-Equation Learning: A Systems Biology Case Study
该论文通过系统生物学案例研究，揭示了基于字典的动态方程学习中因候选函数强相关性导致的病态问题及其对模型恢复的负面影响，并指出正交多项式基仅在数据分布与权重函数匹配时才能有效改善数值条件并提升模型精度。
Human Navigation Behaviour and Brain Dynamics in Real-world Contexts
本文综述了近年来关于真实世界情境下人类导航行为及其脑动态的研究，将其归纳为真实环境测试、日常生活追踪分析、虚拟环境模拟以及移动脑记录方法四大类，并展望了该领域的未来发展方向。
abx_amr_simulator: A simulation environment for antibiotic prescribing policy optimization under antimicrobial resistance
该论文介绍了一个名为 abx_amr_simulator 的 Python 模拟工具包，旨在通过结合强化学习框架，在考虑观测噪声、偏差和延迟等不确定性的情况下，模拟抗生素处方决策并优化以平衡即时疗效与长期耐药性管理的用药策略。