生命科学

作者提出多模态人工智能模型 TRIDENT-2，在覆盖 82,775 种化学品、6,793 个物种和多种暴露情景的 560,780 条毒性测定数据上训练，用于预测进化上多样化的真核生物的化学毒性，报告的平均中位绝对误差为 1.76 至 3.80，并在较大的化学与分类学距离上保持准确，从而可为现有实验证据之外的物种和化学品提供毒性评估。

该工作首次考察了经计算修饰的16S rRNA序列的可检测性：作者用随机替换生成能通过SILVA数据库质量控制纳入标准的修饰序列，并构建基于保守基序的分类器将其与天然16S rRNA区分，最佳分类器在5%人工突变率下于测试集上取得超过90%的灵敏度和特异度，其中一个由通用保守核苷酸构建的gapped k-mer特征在三个生命域中均保守，尽管它依赖与大肠杆菌中模式的精确匹配。

作者开发了 SpatialTRACE，包含基于图与基于图像的两类模型：SpatialTRACE-Graph 结合基因表达谱与空间邻域，在小鼠小肠切片中仅用 10 个已标注绒毛即可预测隐窝-绒毛轴与上皮距离轴坐标并识别 Peyer 斑；SpatialTRACE-Image 作为多尺度视觉 Transformer，从 SpatialTRACE-Graph 生成的坐标与区域预测中学习，仅凭 DAPI 即可在全组织图像上预测相同解剖轴坐标与区域，并被用于免疫荧光图像中定位 LCMV Armstrong 急性全身感染下抗原特异性 P14 CD8 T 细胞，显示视黄酸受体抑制剂处理切片相较溶剂对照整体 T 细胞更少、上绒毛固有层比例更低而肌层相对

该研究将一株多西环素诱导、hTERT永生化并过表达TGFB1的iPSC来源间充质基质细胞（TGFB1-iMSC）与多例脂肪组织来源MSC（MSC(AT)）供体在预设的免疫调节与血管生成效力指标上进行比较，发现TGFB1-iMSC体积更小、更圆、增殖相当或更高，具有独特的血管生成相关基因特征（EDIL3、EDN1、PDGFA）和9个差异表达microRNA，分泌较少VEGF且HUVEC成管能力居中，但在单核-巨噬细胞transwell免疫调节实验中达到或超过所有MSC(AT)供体；在小鼠DMM创伤后骨关节炎模型中，单次关节腔注射TGFB1-iMSC（而非MSC(AT)）在八周时减少滑膜巨噬细胞总

该研究开发了一种无需参考基因组即可从短读序列中检测并比较插入序列的工具，对1万株结核分枝杆菌复合群（MTBC）菌株中的IS6110进行检测，结合基于存在-缺失模式的祖先状态重建，描述了MTBC中IS6110拷贝数的分布（从部分谱系的1个到La3（M. orygis）菌株的30个以上），推断其出生率随拷贝数近似线性上升且在末端分支上更高，并识别出大量平行插入的基因组区域，发现被靶向最频繁的5%区域贡献了一半的独立插入事件，靶位点与热点周围富集5'-TCTCAAAW-3'基序，据此提出一个生态位约束模型，认为IS6110在MTBC中的分布受制于兼具合适DNA性质与对宿主功能价值较低的区域之稀少。

该工作提出 DeepFisFis——一个直接基于波形、对连续 5 毫秒音频片段进行分类的神经网络，可在小鼠超声发声（USV）正在产生时进行检测，每段处理约 2.5 毫秒、快于音频流入速度；在已部署的闭环系统中，检测结果可触发外部刺激，实现进行中发声行为的在线控制，同时支持事件触发式采集，在仅保留约 22% 连续录音的情况下保存了超过 99% 的发声时间。

该研究把EEG自监督预训练中的掩码策略统一为空间半径、时间长度与掩码比例三参数框架，在固定REVE-Small骨干与同一预训练语料下用MAE和JEPA两种框架各训练一组模型（共58个），在OpenEEGBench的12个数据集上用线性探针评估，发现两种框架一致的最优掩码为中等空间半径配短时间块，并识别出JEPA在“全通道”掩码下特有的偏置膨胀坍缩失效模式。

该研究提出一个以风险为环境、人为与生物胁迫因子交互涌现属性的数据驱动评估框架，将基于聚类的 Multi K-means 与基于变分自编码器的深度学习模型结合，对2020年波罗的海中部与西部多源数据及145个海洋物种（含商业相关物种与鳕鱼）丰度信息进行分析，在物种丰富区域识别出底层缺氧、深度相关限制与捕捞压力共同出现的高度集中风险热点，并通过跨模型一致性分析显示两模型结果既一致又互补。