单细胞分辨率的空间转录组会把邻近细胞的转录本计入本细胞，这种溢出与细胞对微环境的真实响应都会让表达随周围环境变化，仅凭计数无法区分。DisCell把每个细胞拆成内在状态、微环境响应和溢出三项联合建模，在一系列溢出比例下重新拟合，并给出每个结论的失效点。在卵巢与肺组织切片上，其内在状态保留的细胞周期信息多于任何同等保留邻域信息更少的对照方法；一项已发表的食管癌上皮–间质转化结论在建模溢出范围内依然成立。
空间转录组的细胞分割长期缺少跨平台、带生物学指标的系统比较。一项基准在5种技术、15个数据集、约230万个细胞上评测11种图像、转录组和多模态分割方法，并引入覆盖分割质量、转录本回收、形态、表达纯度与空间组织的指标。按15项指标平均的总分，SAM最高（0.58），其后为SAM2（0.53）、BIDCell（0.52）和SCS（0.48）；按分割细胞数与参考细胞数之比校正后，SCS升至首位（0.34），BIDCell与Baysor同为0.33。
多组学调控网络推断长期按样本各自求解，再靠重叠拼出共有结构，噪声下解不稳定。CORNETO把多个样本放进同一个混合整数约束优化里联合求解，用结构化稀疏惩罚稳定重建。在造血分化与成人脑皮质单细胞数据上，联合推断普遍提高了稳健性与可重复性，但预测性能的增益取决于生物学背景和先验网络的完整程度。
该工作提出 S3N 球面螺旋扫描网络，用基于曲面有限元的 L2Proj 在经纬度网格与 HEALPix 等面积网格之间双向映射大气场，并用跨纬度注意力引导的四条极到极螺旋路径选择性状态空间扫描实现跨基面信息传播；在 ERA5/WeatherBench 2 上，S3N 在 4、7、10 天预报取得更低 nRMSE（10 天 0.5177，对比 OneForecast 的 0.6398），且误差增长更慢，但 6 小时与 1 天短期精度不及部分对比模型。
该研究采用三轮改良德尔菲法，由45名糖尿病、肥胖和/或进食障碍领域的临床医生与研究者以及有亲身经历者组成的小组，就GLP-1受体激动剂在进食障碍情境下的使用达成平均91.7%的共识，提出用药前筛查、按风险分层监测、标准化教育材料、合并循证心理治疗等临床建议，并明确在活动性进食障碍（尤其厌食症、非典型厌食症及伴明显饮食限制和/或显著体重抑制的贪食症）中一般应避免使用GLP-1受体激动剂，同时列出流行病学、监管与暴食障碍临床试验的研究优先事项。
该工作提出 TT-VidT，用 DINOv3 初始化的 ViT-B/16 逐帧空间通路加一个紧凑的 Temporal Transfer Layer，并以 Diff Compression 从首帧外观锚点与逐帧运动 token 重建目标帧；在约 170M–190M 编码器规模、1.7M OpenVid 与 Moments-in-Time v2 片段、8 轮训练的匹配配方下，24 组架构-目标扫描显示只有 TT3D 与 Diff Compression 的组合进入最强运动敏感区间，最终比较中同时领先 Jester、Something-Something V2、ARID 与 Diving48 微调，且编码器 FLOPs 比 DisMo 少 48%、比 VideoMAE 或 V-
这篇综述整合了微生物药物代谢、辅料–菌群相互作用、纳米载体–菌群界面、菌群响应型释放机制与实验模型的证据，提出一套作者自述的、基于证据的口服制剂设计框架，包含辅料–菌群风险分类、纳米载体设计规则、菌群响应型给药决策逻辑和分层测试路线图，并以地高辛被 Eggerthella lenta 灭活、细菌代谢左旋多巴、细菌 β-葡萄糖醛酸酶介导伊立替康毒性等临床相关例子说明菌群可影响口服药物的稳定性、活性、暴露与安全性。
该研究开发了RepurAgent——一个由监督智能体与规划智能体协调研究、预测、数据、报告四个子智能体、并采用人在回路设计、情景记忆与检索增强生成的分层多智能体系统，在急性髓系白血病、回顾性COVID-19抗病毒筛选和多种硫酸酯酶缺乏症三个场景中验证其可贯穿药物重定位生命周期，分别获得专家盲评认为比普通LLM基线更具新颖性与机制可信度的候选、在无预设阈值下对化合物排序达到最高0.99的AUC-ROC并标记出人工复核遗漏的混杂因素、以及从5000个化合物中优先选出81个高置信候选并获得领域专家佐证。
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