背景介绍：揭示蛋白互作预测的瓶颈与机遇 蛋白质（Protein）作为生命活动的核心分子，几乎参与了所有生物学过程与细胞功能，包括基因表达、RNA转录、DNA合成以及免疫反应等。蛋白分子之间的相互作用（Protein-Protein Interactions, PPI）以及特定位点上的互动（Protein-Protein Interaction Sites, PPIS）决定了多样且精确的生理活动。例如，药物设计、蛋白功能注释、疾病分子机制探索、以及全局蛋白互作网络构建等，都以高质量的PPI和PPIS信息为基础。 然而，传统基于生物实验（如X射线晶体学、质谱等）对PPI位点进行检测的方法耗时高、成本昂贵，并且面临样品复杂性高和可扩展性不足的问题。随着蛋白数据库的快速扩充及疾病防治需求的日益迫切，...

学术背景与研究动因 随着复杂样品分析需求的日益增长，色谱技术，尤其是全二维气相色谱-质谱联用（GC×GC–MS, Comprehensive Two-dimensional Gas Chromatography coupled with Mass Spectrometry）作为无靶向代谢组学等领域的主力技术，尽显强大解析力。GC×GC–MS可在单次实验中同时分离和检测上百甚至数千种化合物成分，但其所产生的数据量庞大且结构复杂，维度高，数据解读困难，成为阻碍该技术广泛应用的最大瓶颈。尽管已有商业软件试图提供自动化的数据处理与解析，但高昂的成本、专业门槛，以及“黑箱”式算法的不透明，依然限制了数据深度挖掘和研究的灵活性。 为克服这些难题，学界逐渐将化学计量学（chemometrics）理念引入多...

癌症作为全球重大公共卫生难题，具有复杂的发生发展机制。长期以来，肿瘤微环境（tumor microenvironment，TME）的免疫、炎症、血管生成等过程被广泛关注，被视为肿瘤生物学行为的重要决定因素。近年来，癌症神经科学（cancer neuroscience）成为新兴交叉领域，发现神经系统不仅通过神经介质、递质等调控肿瘤发展，还通过神经－肿瘤细胞的直接或间接互作影响肿瘤的生长、转移与侵袭。尽管诸如“外周神经侵犯（perineural invasion, PNI）”等神经相关现象已受到关注，但系统性量化和评价“神经浸润”在肿瘤疾病中的广泛性、分子特征和临床意义仍处于初级阶段。本文报道正是基于这样的问题意识和科学背景展开，旨在深入探讨神经因素是否可作为肿瘤新标志性特征（cancer ha...

空间转录组学——解析组织空间异质性的前沿技术 空间转录组学（Spatial Transcriptomics, ST）是一项近年来蓬勃发展的测序技术，其核心在于能够在组织切片层面，兼顾基因表达与空间位置信息，为揭示多细胞生物组织的空间结构、功能分区及疾病微环境提供了前所未有的数据基础。随着10x Visium、Slide-seq、Stereo-seq、seqFISH和MERFISH等平台技术的逐步成熟，科学家得以获得高分辨率、空间可追溯的大规模基因表达数据，极大推动了发育生物学、神经科学及肿瘤生物学等领域的进步。 空间结构域识别（Spatial Domain Identification）则是空间转录组数据分析中的核心环节。其目标是将表达模式相近、地理位置相邻的细胞点（Spot）分为具有生物学...

学术背景 蛋白质复合物三维结构的解析是现代结构生物学、分子机理研究、药物设计乃至于人工蛋白质设计等领域的核心课题。蛋白质的功能往往由其结构所决定，而众多生物过程涉及蛋白质间复杂的相互作用。虽然传统的实验手段（如X射线晶体学、冷冻电镜、NMR等）虽能解析蛋白质的三维结构，但耗时繁琐、成本高昂，难以满足高通量或大规模研究需求。近年来，数据驱动的蛋白质结构预测方法（如AlphaFold、RoseTTAFold等）取得了革命性突破，尤其是在单体蛋白模型的准确度方面甚至能够媲美实验结构。然而，蛋白质复合物结构预测的准确度仍未达到单体预测的高度，特别是在多聚体与抗体-抗原等复杂体系中，仍有巨大的提升空间。 在实际应用中，研究者往往需要从机器学习或深度学习模型产生的大量“候选结构”(decoys)中筛选出...

一、学术背景与研究动机 近年来，单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）已成为生命科学与医学研究领域极具突破力的技术之一，使得研究者能够以单个细胞为单位，捕捉到众多细胞间转录水平的微妙差异。这项技术极大地丰富了细胞生物学，对理解细胞分化、发育和疾病发生机制具有重要意义。基于scRNA-seq数据，推断基因调控网络（gene regulatory networks, GRNs），进而揭示转录因子与靶基因间复杂的调控关系，已成为当前生物信息学和系统生物学中的关键问题之一。 然而，scRNA-seq数据本身具有高噪声、高稀疏性和“掉落事件”（dropout events）等特点，带来了极大的数据分析挑战。尤其是在分析时间序列单细胞数据（time...

一、学术背景与研究动因 近年来，基因型-表型（Genotype-Phenotype, G-P）关联分析已成为揭示复杂性状遗传基础的核心手段，尤其在人类面部、四肢、骨骼等多维结构性状的研究中获得了快速发展。传统上，G-P分析依赖简单、预设的人体解剖测量指标，或者采用诸如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）等无监督降维技术，抽取如“主成分（principal components）”“特征面（eigen-shapes）”等数据驱动特征。这些方法虽然流行，但并不一定能够选取真正携带丰富遗传信息、具有遗传生物学相关性的表型轴线。换言之，很多PCA得出的特征主轴，虽然能够涵盖大部分形态变异，却并未必在基因层面具备最大化的解释力，容易遗漏关键的遗传信号。 此外...

癌症基因的准确识别是癌症基础研究和精准医疗领域的核心难题。近日，Jilin University与Zhejiang Sci-Tech University的研究团队在《Briefings in Bioinformatics》期刊上发表了题为《Cancer gene identification through integrating causal prompting large language model with omics data–driven causal inference》的原创性研究论文。本文完整梳理了该论文的研究背景、学术创新、方法流程、研究结论及其深远意义。 一、学术研究背景 1. 多组学癌症基因识别的需求 癌症作为全球范围内死亡率最高的疾病之一，其发生和进展本质上是一个...

一、研究背景与学科前沿 癌症预后分析一直是医学领域的核心研究方向。近年来，随着高通量测序技术（high-throughput sequencing technologies）的广泛应用，科学家们得以深入探索癌症患者的分子生物标志物（biomarker）和临床特征，从而帮助临床医生更准确地评估患者的生存风险，制定个体化治疗策略。传统的 Cox 比例风险模型（Cox proportional hazards model）作为经典的生存分析工具，因其优秀的统计基础和适应性而被广泛应用于癌症预后研究。 然而，随着深度学习（Deep Learning, DL）以及多组学（omics）数据的引入，科学家们逐步认识到传统 Cox 模型在特征提取和复杂关系建模方面的不足。许多基于深度学习的方法往往侧重于特征...

研究背景：网络推断新挑战 在现代分子生物学和系统生物学领域，对生物分子网络（如基因调控网络、蛋白质互作网络、信号传导网络等）的精准解析被视为理解细胞生命活动、疾病发病机制和药物作用机理的核心。然而，这些生物网络极为复杂，普遍存在节点众多、连接关系错综、非线性动态强烈以及实验测量噪音大的难题。作者们正是在这样的大背景下，选择聚焦于“模块响应分析（Modular Response Analysis, MRA）”方法。MRA是一类基于对系统节点施加扰动，并分析扰动响应以推断模块间相互作用的经典方法，尤其适用于节点可以灵活定义为“基因、蛋白质、代谢物或蛋白复合体等多尺度结构单元（模块）”的网络解析。 尽管MRA长期以来在中小规模网络解析、稳态扰动数据分析等方面被广泛应用，并见证了算法层面的多种优化，...