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人类脑部疾病的单核转录组关联研究
Single-nucleus transcriptome-wide association study of human brain disorders
摘要显示，该研究采用单核转录组范围关联研究（snucTWAS）方法，分析人脑疾病相关遗传变异与基因表达的关联，以识别脑部疾病的候选风险基因。因原文摘要缺失，具体样本规模、脑区、疾病类型及关键发现均无法确认，需查阅原文获取细节。
意义：单核转录组关联方法可把脑疾病GWAS风险位点映射到具体细胞类型，为神经精神疾病的靶点发现提供新路径。
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人前额叶皮层全生命周期单细胞转录组图谱
Lifespan single-cell transcriptomic atlas of the human prefrontal cortex
摘要显示，该研究构建了覆盖人类全生命周期的前额叶皮层单细胞转录组图谱，系统刻画了不同发育阶段与衰老过程中细胞类型组成及基因表达的变化。该资源为理解前额叶皮层在认知功能相关脑区中的发育、成熟与老化机制提供了参考数据基础。
意义：为脑发育与衰老研究提供单细胞参考图谱，可用于神经疾病靶点发现与AI辅助的细胞类型注释。
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跨脑部疾病的转录组脆弱性单细胞图谱
Single-cell atlas of transcriptomic vulnerability across brain disorders
该研究构建了跨多种脑部疾病的单细胞转录组图谱，用于识别不同疾病中共同与特异的脆弱细胞类型与基因表达特征。摘要显示，研究以单细胞分辨率比较疾病状态下的转录组变化，揭示易受损细胞群体的分布规律，为理解脑疾病的细胞层面机制提供统一参考框架。
意义：为脑疾病研究提供统一的单细胞层面参考图谱，有助于定位易损细胞类型并推动跨疾病的机制与靶点比较研究。
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BioKERN：通过生物核正则化实现组织学-转录组学的邻域检索
BioKERN: Biological Kernel Regularization for Histology-to-Transcriptomics Neighborhood Retrieval
摘要介绍BioKERN，一种多模态空间表征学习框架，通过结合转录组相似性和空间邻近性构建训练时的生物核，提供分级邻域监督并正则化嵌入几何。在Mouse Brain Visium和Human Liver GSE240429数据集上，BioKERN在单尺度和多尺度设置下均优于BLEEP，且受控实验表明改进主要源于生物核正则化而非模型容量增加。
意义：为空间生物学多模态学习提供可解释的归纳偏置，帮助开发者构建保留生物结构的表征，提升检索性能。
