空间转录组不再只切一个尺度:低通滤波一次给出细胞、微环境和组织域三层视图
空间转录组分析长期在单一尺度上做聚类,细胞、邻近细胞群和组织区域往往只能分开处理。SpatialZoomer 用一组谱图低通滤波从同一份数据中同时提取单细胞、数十个细胞构成的微环境以及组织域三个尺度的空间分子特征,并通过切分跨尺度相似图自动定位关键尺度。在阿尔茨海默病模型和肿瘤微环境数据上,它分别识别出特定尺度上的疾病进展信号和依赖空间环境的细胞亚型,单尺度任务表现与现有方法相当或更好,且计算开销和硬件要求更低。
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空间转录组分析长期在单一尺度上做聚类,细胞、邻近细胞群和组织区域往往只能分开处理。SpatialZoomer 用一组谱图低通滤波从同一份数据中同时提取单细胞、数十个细胞构成的微环境以及组织域三个尺度的空间分子特征,并通过切分跨尺度相似图自动定位关键尺度。在阿尔茨海默病模型和肿瘤微环境数据上,它分别识别出特定尺度上的疾病进展信号和依赖空间环境的细胞亚型,单尺度任务表现与现有方法相当或更好,且计算开销和硬件要求更低。
Minixhofer 等人在《Nature》报告了一种名为 byteification 的方法,可将基于 token 的大语言模型改造为在字节层面运行;作者表明,经此改造的模型在保持竞争力的性能的同时,仍能读取单词中的单个字符,从而处理诸如统计“strawberry”中字母“r”出现次数这类任务。
作者提出 Kairos-GFM,一种确定性等变流匹配模型,将二维反应图与 Kabsch 对齐后的反应物与产物三维几何均值结合,在 881 个通过严格鞍点与双向内禀反应坐标验证的 Transition1x 反应上,以 0.0118 秒生成一个候选结构、中位 RMSD 为 0.14 Å,并通过分层物理验证框架发现低 RMSD 与鞍点收敛并不保证目标反应通道,模型在 75.94% 的反应中恢复目标通道,优于基于扩散的基线但低于基于 transport 的方法。
北京大学与新加坡科技设计大学提出 DC-SAE 解耦紧凑语义自编码器,用冻结语义编码器提供生成友好的紧凑潜空间、用可训练像素编码器保留低层细节,在 32 倍空间压缩下于 ImageNet 取得 29.79 PSNR 与 3.37 gFID,较 DC-AE 在 PSNR 上提升 13.5%、gFID 上提升 54.9%,并实现 4.41 倍加速,同时一个 B 参数 DiT 在 GenEval 得 0.84、DPG-Bench 得 86.007。
研究对英国生物银行24,638名糖尿病前期参与者,用LASSO与弹性网络从核磁共振代谢组学标志物中筛出16项指标,再以k均值聚类在训练集(12,322人)中分出低、中、高代谢风险三个亚型,并在验证集(12,316人)中验证其2型糖尿病、心血管病和慢性肾病风险依次升高,同时发现饮食质量与结局的关联在不同亚型间存在差异,并以孟德尔随机化提示若干代谢标志物与结局可能存在因果联系。
这篇综述系统梳理了 AI for Mathematics(AI4Math)的进展、挑战与前景,将研究分为面向特定问题的建模(引导直觉、构造反例、封闭系统形式推理)与通用建模(自然语言推理、形式推理、数学信息检索)两条互补路线,并报告了作者自建的 PKU 本科与博士资格考试评测:GPT-4 平均分低于 60,而 o1、DeepSeek-R1、o3-mini、Gemini 2.5 Pro 等推理增强模型多数超过 90,o3-mini 在 58 道博士资格考试题上平均 84.4 分,同时指出研究级数学仍是开放难题。
这篇综述指出,随着算力提升和人工智能发展,当前数字孪生(DT)可通过机制驱动与数据驱动的混合模型整合多组学数据,实现对患者、器官和细胞的个性化模拟,从而使DT在药物评价和药物重定位发现中的应用成为可能;作者梳理了DT在药物评价全流程中的现有与新兴应用,提出了一份分阶段发展路线图,并进一步强调了实现DT在药物评价中全部潜力所必须解决的关键挑战,同时指出快速发展中已出现的实践与监管问题。
该工作提出 NeuroSymb-MRG 框架,把图像特征映射为概率化临床概念,用可微逻辑层(乘积 t-范数 AND、概率和 OR、可学习门控 α)组合多跳溯因推理链,经规则解码器填入约 120 个模板并叠加检索证据与受限 LLM 改写,再用基于规则级预测熵(5 次 MC-dropout)与 k-center 多样性的主动采样(每轮 k=16)驱动临床医生在环审核;在 IU X-ray 与 MIMIC-CXR 上,BLEU-1 至 BLEU-4、ROUGE-L、METEOR 均优于所列代表性基线,例如 IU X-ray BLEU-1 为 0.602、MIMIC-CXR BLEU-1 为 0.487。
该研究对7个代表性扩散大语言模型(含闭源Mercury-Coder-Small)与4个开源自回归基线在HumanEval/HumanEval+、MBPP/MBPP+、HumanEval-X、LiveCodeBench、RepoQA、RepoBench-C及SWE-Bench Verified上做了代码生成中心的实证评测,发现扩散模型能力有前景但不均衡:闭源扩散模型在多数基准上最强(如MBPP+ 79.1%对最佳自回归基线73.3%),代码专用开源扩散模型优于通用扩散模型,开源扩散模型整体尚未稳定追平最强自回归基线,但在若干函数级基准上已具竞争力,且所选扩散与自回归模型组解决的问题集合部分不重叠(3
《自然》新闻报道的一项新模型研究显示,地球日长的毫秒级十年波动最符合“引力扭矩主导、并被电磁与机械扭矩反向平衡”的组合,而该模型的关键输入来自2023年一项用重复地震波推断内核差速旋转在约2010年前后暂停、并呈约七十年振荡的《自然·地球科学》论文。