2019冠状病毒病（COVID-19）是由SARS-CoV-2引起的病毒性传染病，可造成严重的呼吸道感染并具有高传播率，目前仍是全球密切关注的重要健康问题。流行病学数据表明，SARS-CoV-2的空气传播在近年来的COVID-19大流行中发挥了重要作用；在过去几年中，SARS-CoV-2已被证实可通过气溶胶在医院、公共交通和学校等不同地点传播，甚至引起所谓的“超级传播事件”。因此，在人群高度密集的场所部署快速、灵敏的监测设备来监测传染性生物气溶胶已逐渐被视为一种高效、非侵入性的手段，可在不影响正常社会活动的情况下有效遏制疾病的传播。但由于缺乏超灵敏的方法和易于部署的设备，现有气溶胶检测方法检测超低浓度的空气传播病毒仍困难重重。近期，清华大学刘鹏、北京大学第一医院王贵强和温州医科大学项光新团队合作在Nature

基于细胞游离DNA（cfDNA）分析的液体活检作为一种微创方法，在实体恶性肿瘤的诊断、基因分型和监测方面具有重要应用前景。肿瘤通过细胞死亡、主动和被动释放等在血液中释放cfDNA，但导致cfDNA释放的确切机制尚未完全明了。直接利用癌症患者样本解决该问题受到多种混杂因素的干扰，如肿瘤负荷程度、解剖和血管屏障以及正常细胞释放核酸等。基于此，意大利Candiolo癌症研究所团队及合作者假设只有已知数量的肿瘤细胞存在的临床前癌症模型系统可以简化功能研究，利用结直肠癌（CRC）细胞系表征了癌细胞生物学参数和分子特征对cfDNA释放机制的影响，发现癌细胞的DNA低甲基化水平与cfDNA水平增加呈正相关。通过甲基化微阵列技术，研究识别出与cfDNA释放显著相关的探针子集，得到了可区分cfDNA高、低释放量的甲基化特征，并在独立的CRC细胞系和患者来源类器官中验证了该特征，基因敲除DNA甲基转移酶或使用去甲基化药物可增加cfDNA释放。该研究证实了癌细胞系的甲基化状态影响体外cfDNA释放的变异性，有助于提高液体活检的灵敏度。该研究以“DNA

近年来，基于人工智能的方法层出不穷，为生物医学领域提供了数百万高质量的预测蛋白质结构。这得益于高通量测序和功能基因组学产生的数量空前的基因变异和疾病相关基因变异。但在将基因组与蛋白质结构联系起来方面仍然存在挑战，研究人员需要有效的工具和资源将不同的数据类型联系起来——将变异“映射”到蛋白质结构上，以便更好地了解变异如何导致疾病，从而设计治疗方法。为此，Broad研究所Sumaiya

猴痘是由猴痘病毒（MPXV）引起的一种人畜共患传染病，常见症状包括发热、淋巴结肿大和全身水疱脓疱等；MPXV为痘病毒科正痘病毒属，具有两个不同的进化枝：进化枝I和进化枝II。2024年8月14日，世界卫生组织宣布猴痘疫情为国际关注的突发公共卫生事件。了解MPXV突变的影响对于评估病毒的进化以及开发新型疫苗或疗法至关重要但目前还未有系统性研究其变异效应的实验方法。因此，对MPXV基因组单点突变景观的计算预测是理解病毒进化、流行病学和治疗干预潜在应答的重要前沿。MPXV具有一个约197kb大小的双链DNA基因组，编码约180种蛋白质。与RNA病毒相比，MPXV的突变率相对较低，但近年来，特别是2022年后出现的毒株中观察到显著的变异，这种差异强调了持续监测和基因组分析对检测病毒进化和潜在适应性变化的重要性。通过利用计算工具来预测突变影响，科研人员能更好地了解MPXV动态，为疫苗开发和治疗干预提供信息，助于控制未来疫情。法国索邦大学和土耳其Van

CMEM），在基因组水平首次系统揭示了重症监护病房（ICU）患者下呼吸道微生物组的功能和进化动态，为重症感染的精准诊断和个性化治疗提供了新思路。摘

DNA，简称cfDNA）是一种细胞死亡后自然降解产生的DNA片段。cfDNA在癌症早期诊断、肿瘤起源追溯与分型、组织损伤监测等方向具有重要的意义。课题组在一项先前研究中（An

血浆中细胞游离DNA（cfDNA）的片段化模式已被证明与cfDNA的起源组织密切相关，并与核小体结构有关。已有研究利用血浆染色质免疫沉淀测序（cfChIP-seq）证明了细胞游离核小体（cf-核小体）存在组蛋白修饰（组蛋白H3赖氨酸4三甲基化，H3K4me3）。据报道，分析cf-核小体的组蛋白修饰可以帮助检测转移性结直肠癌（CRC）和肺癌患者；使用基于免疫沉淀的方法靶向组蛋白修饰（例如组蛋白H3赖氨酸27乙酰化，H3K27ac）和DNA甲基化，可以推断诊断标记物和药物靶点的表达水平。然而，免疫沉淀增加了实验的复杂性和分析的周转时间。此外，免疫沉淀过程中可能有DNA丢失。因此，在利用片段组学特征分析cfDNA起源组织以及评估各种组织对血浆的贡献方面，仍有很大的发展空间。为了探索利用cfDNA分子的片段化模式来推断组蛋白修饰相关信号的可行性，香港中文大学卢煜明教授团队开发了一种方法——FRAGHA（基于片段组学的组蛋白修饰分析），通过识别与选定组蛋白修饰相关的特征片段模式，分析来自不同组织的cfDNA对血浆的相对贡献。研究团队利用FRAGHA分析了不同组织特异性区域的H3K27ac相关组蛋白修饰信号，揭示了这些信号的组织起源。此外，利用组织特异性H3K27ac区域的片段化模式，研究开发了一种机器学习算法来增强肝细胞癌（HCC）检测，曲线下面积（AUC）高达0.97。该研究揭示了cfDNA片段组学与组蛋白修饰之间的关系，为基于cfDNA的无创分析推断与生理或病理过程相关的组蛋白修饰提供了基础，扩大了液体活检的诊断范围。该研究成果已发表在PNAS上，文章题为“Histone

蛋白质是生命活动的核心分子，能够精确调控细胞内复杂的生命过程。很多重要的蛋白质（例如：共价修饰后的组蛋白和转录因子等）通过与基因组DNA相互作用，调控了细胞的表观遗传状态，进而影响基因的转录活性和表达模式。大量研究表明，表观遗传修饰状态的变化与胚胎发育、癌症以及其他多种疾病的发生密切相关。因此，精准解析蛋白质-DNA的相互作用对于深入理解表观遗传修饰对于发育、癌症以及其他疾病的基因转录调控机制至关重要。近年来随着测序技术的发展，染色质免疫共沉淀测序技术（ChIP-seq）已经成为研究蛋白质-DNA相互作用的“金标准”。然而，传统的ChIP-seq技术具有很多局限性，包括需要大量的起始细胞、重复性较差、信噪比低、成本高等问题。2015年，首个单细胞ChIP-seq技术scDrop-ChIP问世，但scDrop-ChIP在单个细胞中捕获的组蛋白修饰信号非常稀疏，限制了其应用潜力。随后，基于Tn5转座酶的一系列单细胞测序技术被开发出来，包括CoBATCH、CUT&Tag、Paired-Tag、scCUT&Tag等。尽管这些技术在单细胞分辨率下探索染色质修饰方面的性能表现出色，但它们都是基于二代测序（NGS）平台。由于二代测序的读段较短（通常为单端150bp，

生物功能受基因表达、染色质可及性、DNA甲基化等机制的调节。功能基因组学利用先进的测序技术，通过分子数量性状位点（xQTL）分析研究遗传风险因素如何影响生物机制，从而深化了我们对健康和疾病遗传决定因素的理解。细胞水平的xQTL研究揭示了依赖于特定细胞类型、时间动态和细胞周期阶段的调控影响。然而，当前缺乏能够有效整合这些细胞分辨率多组学遗传调控信息的综合资源，这导致大量宝贵的碎片化遗传信息无法被充分利用，限制了我们对疾病易感性的分子和细胞机制的深入理解。近日，哈尔滨工业大学的王亚东、赵天意、国宏哲团队面向细胞水平的多组学遗传调控关系，构建了当前最全面、最系统的综合资源xQTLatlas

癌症基因组图谱（TCGA）和癌症细胞系百科全书（CCLE）是癌症研究的基础资源，为来自33种癌症类型的约11,000个患者样本和来自不同谱系的约1,000个癌细胞系提供了广泛的分子和表型数据。虽然来自这些队列的DNA和RNA数据已被广泛表征，但与之平行的大规模蛋白质表达数据仍然有限，这在全面理解人类癌症分子基础和开发精准医学策略方面存在明显不足，因为蛋白质是各种生物过程中的基本功能单位，并且是直接的药物靶点。反相蛋白微阵列（RPPAs）是一种基于抗体的高通量功能性蛋白质组学方法，初期研究者利用RPPAs平台，为TCGA患者肿瘤和CCLE细胞系生成了高质量的蛋白质表达数据，这些数据集为肿瘤亚型分类、不同肿瘤背景下的癌症信号传导、耐药机制、新生物标志物和治疗策略提供了深刻见解。然而，早期研究工作评估的蛋白质标记物数量相对较少（约200个），这导致许多癌症相关途径未被充分研究。为提高TCGA和CCLE队列的实用性，MD安德森癌症中心粱晗团队及合作者使用更新的RPPA平台完成了对约8000个TCGA肿瘤样本和约900个CCLE细胞系的第二阶段表征。这项工作大幅增加了分析的蛋白质数量，达到约500种（即RPPA500），涵盖了几乎所有已知的癌症特征以及大部分临床标志物和治疗靶点。研究团队将该数据集与其他分子和表型数据进行综合分析，证明了基于RPPA的蛋白质表达谱在转化研究中的独特价值。该项工作以“A

微生物在食品科学历史中发挥重要作用，人类一直面临着微生物导致的食物中毒和腐败带来的危害。食品中的生物多样性水平参差不齐，从单一的微生物联到复杂的微生物群落，表征食品微生物组对理解其对人类健康的影响至关重要。近期研究显示，个体间微生物传播并非微生物组多样性的唯一来源，食物中的微生物可能成为人类微生物组的一部分，因此，需要在人群规模和菌株水平上对食物与人类微生物组的重叠情况进行全面调查。基于此，意大利特伦托大学研究团队整合1950个新测序和583个公开可用的食物微生物组，开发了可开放获取的curated

在全球范围内，有数以百万计的女性正在遭受子宫内膜及子宫相关疾病的困扰。相较于其他人体组织和疾病，子宫内膜和相关疾病的细胞异质性高，且需要大量的样本来解释其在时间和空间上的动态变化。已发表的子宫内膜单细胞图谱使用的样本量有限，缺乏对月经周期阶段的全面覆盖、一致的细胞状态注释和可重复的标记基因特征。因此，目前亟需绘制一份完整的人类子宫内膜单细胞参考图谱，包含尽可能广泛的细胞状态和样本。近期，英国Wellcome

成纤维细胞是维持组织稳态的关键结构细胞，在纤维化、炎症和癌症等疾病状态下呈现出多种表型来影响疾病进程及其治疗抗性[1,2]。肌成纤维细胞（myofibroblasts）因其对肿瘤微环境的关键调控作用，近年来受到广泛关注。研究发现，它们在胰腺癌、乳腺癌和结肠癌等多种癌症中表现出显著的免疫抑制作用[3-5]；然而，肌成纤维细胞的异质性、在不同疾病状态下的分布特征、空间定位及其与其它免疫细胞的互作机制仍有待深入研究。2024年9月19日，北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）/深圳湾实验室张泽民课题组在Cancer

疾病的发生发展的本质，源于细胞状态的改变和细胞生态系统的异常，受到遗传因素和环境因素的共同影响。在过去几十年，科学家们不断尝试以更精密尺度和更高分辨率来探索细胞内部信息的规律，从而深入理解疾病机制，寻找精准治疗的新靶点和干预手段。建立人类肺组织的单细胞多组学图谱，对于理解呼吸疾病的复杂机制至关重要。然而，领域内仍面临不同层次组学数据整合困难，转录调控的高度细胞类型特异性和环境暴露互作等核心挑战。近日，中国医学科学院基础医学研究所龙尔平、美国国立卫生研究院Jiyeon

随着单细胞转录组测序技术的发展，研究人员能够在单个细胞水平探索复杂的生物过程，尽管现有的计算方法在处理与挖掘单细胞测序数据方面取得了显著进展，但在数据降维、细胞聚类以及细胞间通信推断等方面的性能仍有巨大提升空间。近日，哈尔滨工业大学/哈尔滨医科大学的蒋庆华、许召春、王平平教授团队在国际著名期刊Genome

下一代测序技术（NGS）作为一项革命性技术，快速发展多年并持续在临床诊疗领域大放异彩；其中，文库构建是NGS核心环节之一，但其复杂的建库流程仍然制约着测序效率的提升。为了引领NGS高效建库与体验突破，9月10日，罗氏诊断宣布重磅推出新一代KAPA

近日，湖南大学国家超算长沙中心副主任、信息科学与工程学院彭绍亮教授课题组在国际顶级期刊Nature

——长宽高都不到20厘米，类似一个金属质感的小型音箱，科技感强，小巧方正；——3公斤多重，10分钟至72小时内完成测序…………NO.12024年9月9日，作为全球领先的生命科学前沿机构，华大集团在25周岁生日到来之际，向全球发布最新测序技术——CycloneSEQ测序技术，两款小而美、小而优，拥有自主产权的新型基因测序仪——纳米孔测序仪CycloneSEQ-WT02（以下简称“WT02”，中文名“梧桐”）、CycloneSEQ-WY01（以下简称“WY01”，中文名“五岳”）首次呈现在世人面前。伴随全读长时代的到来，生命更加可以测量。华大在“读”生命的工具——基因测序仪领域成为全世界唯一拥有激发光、自发光、不发光三种不同技术路径测序仪的机构，中国将给全世界更多、更新、更好的选择。今年6月，华大智造获得华大序风纳米孔测序产品的全球市场经销权，WT02将于即日起开放订购，WY01计划将于2025年上半年上市。这也意味着，除了DNBSEQ高通量基因测序仪以外，华大智造将为全球用户提供包括纳米孔测序仪在内的多组学工具，为生命科学6D时代注入澎湃动能。华大集团同时发布面向临床的基因检测多模态大模型、面向人人的基因组咨询平台和智能化的疾病防控系统，还正式发起“探极计划”，呼唤全球合作伙伴，共同推动极端环境下的样本采集、科学研究和产业应用。先利其器：读、写、存工具贯穿上个世纪以来，世界进入大科学时代，科研范式发生深刻变革，一个个大科学计划深刻影响世界力量格局。从DNA双螺旋结构到生命中心法则，从DNA重组到DNA测序，20世纪中叶尤其是人类基因组计划实施20多来，生命科学和生物技术突飞猛进。为了祖国的荣誉，为了破解生命密码，华大于1999年9月9日诞生。怀着强烈的家国情怀，在汪建、杨焕明、刘斯奇、于军4位创始人的倡议和带领下，华大排除万难，牵头承担并圆满完成大科学计划——人类基因组计划1%项目，中国成为唯一参与人类基因组计划的发展中国家，被中华世纪坛青铜甬道永远铭刻。从北京到杭州到深圳，华大诞生25年来，始终坚持大目标导向，坚持“基因科技造福人类”，坚持大平台、大资源、大合作、大场景、大数据、大科学、大产业多管齐下，聚焦生命多组学，聚焦生命科学“读写存”工具的研发、应用，勇于创新，敢于突破，以任务带学科、带产业、带人才，研产学一体化，成为全球领先的生命科学前沿机构，中国也成为继美国之后第二个掌握临床级高通量测序仪的国家，成为多组学这个新的竞赛场地的重要规则的制定者之一。斗转星移。如今的华大集团，全球总部位于深圳，分支机构遍及全国以及全球50多个国家和地区。员工总数约万人，其中国际员工800多人，平均年龄33岁。华大集团由非盈利板块、产业板块构成。非盈利板块包括华大生命科学研究院、华大教育中心、国家基因库（代运营）、GigaScience出版社等，产业板块包括华大基因、华大智造、华大万物、华大营养、华大鉴正、华大细胞、华大序风等，成为一个核酸奠基、自强不息的生命体，也成为基因产业链的链主企业，为中国基因产业降低对外技术依存度、基因科技实实在在造福全人类做出了重要贡献。“从激发光测序仪到自发光测序仪，再到今天公布的不发光测序仪，三类机器，三种不同原理、不同测序方式结合在一块，我们是全世界唯一的一家。在下一个生命时代，我们绝对不能亦步亦趋，要走出一个新的路子，换一种交通方式。我们要飞起来，让“旋风”旋起来，在未来以大数据为基础的生命科学发展、生物经济发展上走出一条引领世界、支撑世界的发展道路。”华大集团联合创始人、董事长汪建在发布会致辞中表示。十年一剑：从“首款”到“首款”凡是生命，皆为序列。130多亿年宇宙史、40多亿年地球史、30多亿年生命史……自有生命以来，所有生命都使用一种语言，即都是由A、T、C、G这4种碱基对组成。一部社会发展史，就是一部科技进步史、一部工具进步史。从最初购买，到后来的引进、消化吸收、再创新，过去十多年来，华大投入上百亿资金，联合上下游产业机构，经过艰苦卓绝的努力，实现生命科学读、写、存工具全贯穿，研制出一系列具有自主知识产权的“大国重器”：“读”工具上，覆盖高中低不同通量，全球最高通量测序仪DNBSEQ-T20X2的单人全基因组检测试剂成本降到100美元以下；“写”工具上，高通量基因合成仪不仅变成现实，还初步实现规模化、商业化；“存”工具上，已经研制出DNA存储设备、生物样本库。在测序技术基础上，华大还实现时空组学技术突破，分辨率达到500纳米，被誉为“超广角百亿像素生命照相机”。共有共为共享，坚持走工程生物学道路，华大智造测序仪已经覆盖70多个国家和地区。从2015年首款自研高通量基因测序仪发布，到如今首款华大纳米孔基因测序仪诞生，自发光、激发光、不发光三种技术路径的测序仪均已问世，十年磨一剑，华大已成为国内首个掌握“短读长”及“长读长”测序工具的机构，也是全球唯一一家掌握超高通量、超低成本、超长读长测序仪的机构，

2024年9月4日，华大生命科学研究院联合山东大学、英国东安格利亚大学、中国海洋大学、厦门大学、丹麦哥本哈根大学等机构，在全球顶级学术期刊《自然》（Nature）上发表了一项重磅研究成果：通过对目前已公开的海洋微生物宏基因组数据进行分析和深度挖掘，不仅构建了迄今为止最完整的海洋微生物基因数据库，更从中发现了大量具有应用潜力的基因资源，为开发新型基因编辑工具、抗菌肽、PET塑料降解酶等提供了全新的思路，将极大地推动相关产业的应用发展。该项研究作为青岛自贸片区“千种海洋生物基因测序项目”的第一年度重要成果，为海洋微生物的演化、环境适应性、生态学研究和遗传资源开发与利用提供了前所未有的机遇。Nature

导读肿瘤干细胞（CSC）是肿瘤中一群具有自我更新能力、高分化潜能、强致瘤性和显著耐药性的独特细胞亚群。它们隐藏在肿瘤微环境中，并与肿瘤的起始、发展、转移及复发密切相关。然而，肿瘤干细胞在单细胞水平的分子特征及其在肿瘤微环境中的生态位仍然知之甚少。在肿瘤组织中，CSCs的比例很低，估计约为0.01%至2%，从肿瘤组织中分离和鉴定肿瘤干细胞极具挑战性。随着单细胞转录组测序的发展，该技术对于识别关键标志物和揭示肿瘤干细胞潜在分子机制具有重要优势。近日，宁波大学附属李惠利医院沈志森教授和宁波大学廖奇教授团队在Genomics,

Comprehensive这类具有实体瘤伴随诊断报销资质的全景变异分析检测产品可获得报销。通过与制药公司合作，因美纳正在开发更多伴随诊断应用，这些应用将在获得相应的监管批准后添加到TSO

结直肠癌（CRC）是全球常见癌症之一。CRC早期症状不明显，患者获得早期诊断的五年生存率可达90%，而晚期降至12.5%。结肠镜检查是CRC筛查的金标准，但侵入性、肠道准备和高成本等因素限制了其应用，且患者依从性较低。粪便潜血试验（FOBT）和粪便免疫化学检测（FIT）是无创和经济的，但灵敏度不足。基于血浆cfDNA的液体活检是早期检测CRC的有潜力的方法，但其临床应用仍受到复杂性和成本的阻碍。近日，南京医科大学附属肿瘤医院/江苏省肿瘤医院杨柳教授、鲍军教授团队联合世和基因团队利用先进的机器学习分析cfDNA片段模式，开发了一种微创、有效的早期CRC检测方法，以加快诊断并改善患者的治疗结果。该研究已在Cancer

populations”的文章。研究团队使用包含2,897种血浆蛋白的蛋白组学平台，在英国生物样本数据库（UKB）中开发了蛋白质组衰老时钟（Proteomic

基因测序用于识别癌症和其他可遗传疾病的风险筛查已引起了越来越多的关注。2017年，基因组学与人口健康行动协作组织（GPHAC）建议，在普通人群中推广筛查与三个疾病控制和预防中心（CDC）一级遗传疾病相关的11个基因。CDC一级遗传疾病包括林奇综合征（LS），相关基因为MLH1、MSH2、MSH6、PMS2、EPCAM；遗传性乳腺癌与卵巢癌综合征（HBOC），相关基因为BRCA1和BRCA2；以及家族性高胆固醇血症（FH），相关基因为APOB、LDLR、LDLRAP1和PCSK9。这些疾病的致病性强，具有明确的自然病史，并且有基于证据的临床干预措施可以预防或减轻无症状个体的疾病负担。2021年，美国梅奥诊所启动了Tapestry

精准推断细胞间的通讯有助于更好地理解复杂的生命系统，然而，如何在单细胞分辨率下解码细胞间通讯仍然面临着巨大挑战，是亟待解决的关键科学问题。2024年8月18日，哈尔滨工业大学/哈尔滨医科大学蒋庆华、季勇、许召春教授以共同通讯在Nature

导读乳腺癌、卵巢癌的机制研究和临床试验共同表明，携带同源重组缺陷（HRD）的患者可从铂类药物和PARP抑制剂治疗中获益。目前，美国食品药品监督管理局（FDA）已批准两种用于卵巢癌和乳腺癌患者的HRD伴随诊断（CDx）检测方法，即Myriad

低剂量计算机断层扫描（LDCT）筛查在随机临床试验中显示出与肺癌死亡率降低显著相关，已被美国癌症协会推荐用于肺癌高危人群筛查。但其在临床实践中的广泛应用面临着依从性低、可及性差、辐射暴露等问题。因此，临床迫切需要开发一种新颖且高效的肺癌筛查及筛查后管理系统，该系统需要满足以下要求：（i）简便易行，确保高依从性；（ii）相对较高的灵敏度；（iii）有效减少接受LDCT筛查的个体数量；（iv）有效区分良性和恶性肺结节，减少不必要的侵入性诊断活检或手术。液体活检因其无创性和便利性，有望解决当前肺癌筛查和管理系统的问题。生物标志物，如cfDNA、蛋白质、自身抗体和RNA等也显示出肺癌检测的潜力，但可能面临性能不理想或需要稳定样本处理等挑战。鉴于各种生物标志物的来源、产生和释放机制存在差异，整合来自液体活检的多组学数据有潜力提高癌症检测的性能。其次，为了进一步提高性能，将液体活检，特别是cfDNA甲基化与放射组学相结合，有可能提高诊断能力。基于此，为了优化LDCT筛查途径并提高筛查中良恶性肺结节的鉴别准确性，北京大学人民医院陈克终教授、杨帆教授团队及合作者开发并验证了一个基于液体活检的综合肺癌筛查和管理系统——北京大学肺癌筛查和管理系统（PKU-LCSMS）。该系统整合了基于血液多组学检测的肺癌筛查模型（结合cfDNA甲基化和蛋白质特征）和AI辅助肺结节诊断模型（整合了CT图像和cfDNA甲基化特征），旨在简化肺癌筛查和筛查后肺结节管理流程，提高肺结节良恶性鉴别准确性。该研究以“Development

DNA甲基化在调控基因表达、维持基因组稳定性方面发挥着重要作用。异常的DNA甲基化模式，如全局低甲基化和基因特异性高甲基化，是癌症的标志之一。除环境因素外，DNA甲基化也受遗传因素影响。因此，解析组织特异性遗传预测的DNA甲基化有望揭示复杂性状（包括癌症易感性）的遗传易感性。此前，美国弗吉尼亚大学综合癌症中心研究团队已在血液中发现了1343个CpGs，其基因预测DNA甲基化水平与癌症风险相关，但组织DNA甲基化数据的缺乏阻碍了对其在癌症相关组织中的评估。近期，在Nature

T细胞的共调控。该研究重点强调了肿瘤细胞在不同肿瘤免疫微环境下具有不同主导免疫逃逸机制，如富集有肿瘤响应T细胞的病人的肿瘤细胞会上调PDL1的表达，并且这组病人的CD8+

食管癌是全球范围内导致癌症相关死亡的第六大原因，5年生存率仅为15%-25%[1]。中国是食管癌高发国家，以鳞状细胞癌（ESCC）为主要亚型。由于早期症状不明显，多数食管鳞癌确诊时已进入中晚期。目前食管癌早诊主要依赖胃镜检查和活检，这些方法依从性较低，难以在临床广泛应用。近年来，cfDNA片段组学技术在多种癌症的早期筛查中显示优异性能[2-5]，但其在食管鳞癌早筛中的研究相对较少，并且其临床表现还需要进一步验证。近日，南京大学医学院附属鼓楼医院王涛教授团队携手澳门大学陈奇涵教授、中国药科大学梁宏伟教授、以及鼓楼医院的任伟教授，将MERCURY

导读近年来，空间组学技术的重大进步使得各种分子的空间分析成为可能，包括转录本（Visium、seqFISH等）、蛋白质（spatial-CITE-seq）、表观遗传标记（spatial

液体活检可通过分析血浆中的循环游离DNA（cfDNA）来实现癌症早期检测，特别是分析cfDNA中与癌症相关的突变、表观遗传特征等；其中，DNA甲基化模式分析在肿瘤检测中表现出色。哺乳动物细胞中，绝大多数DNA甲基化以对称（SM）的方式发生在CpG二核苷酸上，但有约10%以半甲基化（HM）方式发生。通过亚硫酸氢盐测序（BS-Seq）或MeDIP-Seq，人们已在各种细胞系中分析了半甲基化区域（HMR），但很少有研究单独或与对称甲基化CpG联合探索这些HMR用于肿瘤检测和肿瘤发生。近日，美国哥伦比亚大学张志国教授团队在Nature

组织样本的病理分析对于癌症的诊断和治疗至关重要。近年来，数字化全切片图像（WSIs）正逐步取代光学显微镜传统组织病理学检查。WSIs是计算病理学工作的基础，有助于应用AI进行疾病诊断、表征。在这一领域，FDA于2021年9月批准了首个AI病理系统，用于解读常规WSIs以获取以前未知的结果，如预后和治疗反应。近期计算机视觉的进步促使研究者探索从常规WSIs中获取更多医疗洞见，以提升H&E全切片图像的实用性并减少对特定昂贵测试的依赖。计算机视觉模型的性能提升得益于基础模型的创建。基础模型是一种建立在海量数据集上的自我监督算法，极大地增强了AI在图像分析领域的应用。这些模型的显著优势在于它们无需人工标注，这提供了泛化能力和训练数据效率。要做到这一点，需要大规模数据集和强大的计算资源。近日，AI病理学解决方案提供商Paige公司联合微软发表了合作开发的顶级AI癌症病理基础模型——Virchow，展示了其如何在超过100万个WSIs上进行训练（同类数据集中规模最大），从而具备对病理学图像中观察到的各种模式进行前所未有的建模能力。数据显示，Virchow在生物标志物预测、细胞识别和泛癌检测方面具有一流的性能。该研究以“A

导读精准医学所面临的核心挑战是开发可真正应用于临床的工具，来识别疾病高危人群，促进及时诊断、早期治疗并改善患者预后。目前，临床上推荐的预测疾病发病风险的工具已广泛应用于心脏病发作和卒中，但类似工具却很少用于其他疾病。在多数疾病中，从最初出现症状到最终确诊往往要经历数月甚至数年的时间。近年来，单一血浆蛋白质已成为少数几种疾病的特异性诊断检测靶标，例如用于心力衰竭诊断的B型利钠肽（BNP）等。血浆蛋白质组学可对数千种蛋白质进行评估，并可进行不局限于单一疾病的不可知发现研究，是加速疾病预测工具开发的一种有前景的技术。特别地，利用血浆蛋白质可捕捉个体的健康行为和当前健康状况，并整合“静态”遗传和动态环境决定因素的风险。但血浆蛋白质组学能否单独或联合为广泛疾病提供临床上有用的预测或机制信息，目前仍不清楚。近期，英国剑桥大学、葛兰素史克（GSK）公司等机构的科研人员合作在Nature

结直肠癌对于很多人来说并不陌生，它就像一个沉默的杀手，威胁着越来越多人的健康。全球每年新增病例约190万，发病率居所有癌症第三位，更可怕的是，约20%的患者在确诊时已发生转移，死亡率高居各类癌症第二位！面对如此严峻的形势，科学家们从未停止探索。近日，瑞典乌普萨拉大学联合华大生命科学研究院、华大基因智惠医学研究院对1063例结直肠癌样本进行了全基因组及转录组测序分析，发现了一系列与癌症不同阶段相关的基因，并识别了结直肠癌关键预后因子，为结直肠癌的预防、治疗及预后都提供了数据基础，相关研究于8月7日发表于全球顶级学术期刊《自然》（Nature）。值得一提的是，这也是目前全球最大的结直肠癌多组学研究。Nature官网截图基因信息+临床数据，双剑合璧破解“癌症密码”该研究基于华大智造DNBSEQ测序平台，对瑞典知名癌症样本与数据库U-CAN队列中的1063例结直肠癌样本（包括782例结肠癌和281例直肠癌，其中，21%（223例）为微卫星不稳定肿瘤（结直肠癌中的一种特定类型））进行全基因组和转录组测序分析，鉴定得到了96个显著突变基因，其中，有24个为新发现的潜在驱动基因，而与WNT,

1.6）（图2）。不同检测流程的MIER水平研究者进一步比较了不同流程的MIER，以评估其基因分型结果的准确性。结果表明，调用器是影响MIER水平的主要因素。总体而言，接受评估的流程MIER水平低于

NO.1随着人口老龄化趋势的不断加剧，痴呆症给全球医疗保健领域带来了巨大挑战，影响全球约5500多万人，并造成了巨大的经济负担；其中，阿尔茨海默病（AD）是痴呆症的主要病因，占综病例的60-80%。已有研究表明，早期准确的诊断和干预对于减缓AD疾病进展和改善患者生活质量至关重要，但现有标准记忆测试缺乏敏感性，尤其是在疾病的早期阶段，更具特异性的PET或腰椎穿刺检测价格昂贵，大多数患者无法获得。因此，目前亟需有效的早期痴呆症诊断和预后工具。近年来，基于机器学习（ML）算法的人工智能（AI）模型在早期痴呆症预测中显示出巨大潜力，可通过分析大规模、多模态数据来识别早期疾病标志物，并对患者进行精准分层。但由于代表人群局限性、缺乏标准化的疾病评估方法以及无法预测个体化的健康轨迹，这些ML模型在实际临床应用受到严重限制。为克服上述挑战，英国剑桥大学心理学系的科研人员在eClinicalMedicine上发表题为“Robust

“交叉融合，协同创新”，自2015年首届“精准医疗与基因测序大会”在北京协和学术会堂成功举办以来，累计共吸引国内外业界同仁6,000余人次，累计参展企业达到百余家，受到了业界广泛认可。2024，金秋九月，第六届盛会将在北京协和学术会堂隆重开启。本次会议由测序中国、北京协和医院肝脏外科联合主办，早筛网协办。本次会议将汇聚精准医学与基因测序领域取得的最新科研成果、临床实践与前沿技术，重点聚焦精准医学行业发展趋势、单细胞空间组学、癌症菌群研究、液体活检等领域。中国工程院院士程京、中国科学院院士陈润生为大会轮值主席；北京协和医院肝脏外科主任医师赵海涛、中国科学院计算技术研究所研究员赵屹、清华大学医学院研究员郭永为大会秘书长。同时，多位业界专家、医疗工作者、产业同仁将莅临此次盛会，分享最新研究成果和行业见解，共同探讨精准医疗与基因测序的创新发展与未来之路。在此，我们诚挚邀请您，共同见证并参与这一学术盛事，共绘精准医疗与基因测序的辉煌篇章。大会组织架构大会主席程京

导读单细胞转录组测序（scRNA-seq）在剖析细胞异质性方面发挥了重要作用，目前已被作为研究关键生物医学难题的重要手段。但scRNA-seq在获取组织结构、细胞相互作用和功能状态所必需的空间背景方面仍存在不足。为了解决这一挑战，空间转录组技术（Spatial

doi:10.1093/nar/gkae530·END·活动推荐赵屹研究员受邀出席第六届精准医疗与基因测序大会并作主题报告。（点击图片或扫描二维码了解更多会议信息）快点亮"在看”吧

导读肺腺癌（LUAD）是非小细胞肺癌（NSCLC）最常见的组织学亚型，约占肺部恶性肿瘤的40%。在所有罹患LUAD的从不吸烟者中，高达50%的患者肿瘤携带表皮生长因子受体（EGFR）突变，这使其成为最佳治疗靶点，但仅有少数患者能获得超两年以上的持久治疗益处。目前，以奥希替尼为代表的第三代EGFR酪氨酸激酶抑制剂（TKI）为EGFR突变阳性NSCLC患者带来了显著临床获益，但接受该治疗的大多数患者最终会出现原发性耐药和获得性耐药，常见的耐药机制包括EGFR继发性改变、替代信号通路和体细胞拷贝数改变（SCNA）。混合治疗反应（也称为异质性反应）是指同一患者体内不同病灶对治疗的反应不一致，迄今还未有研究探索在此情况下获得性耐药的潜在机制。TP53是肿瘤患者中最常见的突变基因，通常与疾病进展、治疗反应差及预后不佳有关，约40%NSCLC患者中存在该突变。TP53基因功能丧失可导致染色体不稳定（CIN），并在全基因组加倍（WGD）肿瘤中富集；WGD则是一种常见的遗传事件，可导致CIN的快速传播和SCNAs的获得。最近有研究表明，TP53基因突变可能与其他遗传事件（如WGD）共同促进了肿瘤细胞的EGFR

“交叉融合，协同创新”，自2015年首届“精准医疗与基因测序大会”在北京协和学术会堂成功举办以来，累计共吸引国内外业界同仁6,000余人次，累计参展企业达到百余家，受到了业界广泛认可。2024，金秋九月，第六届盛会将在北京协和学术会堂隆重开启。本次会议由测序中国、北京协和医院肝脏外科联合主办，早筛网协办。本次会议将汇聚精准医学与基因测序领域取得的最新科研成果、临床实践与前沿技术，重点聚焦精准医学行业发展趋势、单细胞空间组学、癌症菌群研究、液体活检等领域。中国工程院院士程京、中国科学院院士陈润生为大会轮值主席；北京协和医院肝脏外科主任医师赵海涛、中国科学院计算技术研究所研究员赵屹、清华大学医学院研究员郭永为大会秘书长。同时，多位业界专家、医疗工作者、产业同仁将莅临此次盛会，分享最新研究成果和行业见解，共同探讨精准医疗与基因测序的创新发展与未来之路。在此，我们诚挚邀请您，共同见证并参与这一学术盛事，共绘精准医疗与基因测序的辉煌篇章。大会组织架构大会主席程京

太空飞行可引起宇航员的分子、细胞和生理变化，并对人体构成无数的生物医学挑战，随着太空科学的不断发展，这些挑战变得越来越重要。目前的航空航天医学领域尚处于起步阶段，远远落后于地球上精确医学的进展，这突出表明了迅速发展空间医学数据库、工具和协议的需要。近期，Nature及其子刊以专刊形式发表了太空组学和医学图谱（SOMA）的系列研究成果，共计44篇文章。SOMA由来自超过25个国家地区的100多个机构合作构建，是航空航天医学和太空生物学有史以来最大的数据集，包括广泛的分子和生理图谱，包含基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和微生物组数据集，揭示了跨任务的一些一致特征，包括细胞因子转移、端粒延伸和基因表达变化，以及任务特异性分子反应和与同源、组织特异性小鼠数据集的链接。利用SOMA中的数据集、工具和资源可以帮助加速精确航空航天医学发展，为即将到来的月球、火星和探索级任务带来所需的健康监测、风险缓解和对策数据。总体来说，此次SOMA树立了几个里程碑：将源自太空的NGS数据量增加了10倍以上；源自太空的单细胞数量增加了4倍；推出了第一个太空医学生物库（CAMbank）；获得了第一个来自宇航员的直接RNA测序数据；处理生物样本数量（2911个）最多的一次太空任务，第一个来自宇航员的空间分辨转录组数据。SOMA展示了分子生物学和精准医学的现代工具如何帮助人类跨入更具挑战性的领域。以下为SOMA系列部分文章的内容简介。一、SOMA概述研究团队认为，有必要对宇航员进行更大、更详细的多基因组分析，以描述航天飞行对人体功能的生理变化影响的多样性。2021年，SpaceX公司Inspiration4（I4）任务成功发射，宇航员在任务之前、期间和之后都参与了一系列生物标本的收集。研究人员使用I4生物标本深入了分析航天压力（例如微重力和空间辐射）对宇航员生理和健康的影响，并将这些结果与之前的任务和控制数据集进行了比较，创建了迄今为止最大的太空飞行对人体影响的分子和生理图谱，包括近3000个样本和超过750亿个核酸的测序。据发表在Nature的综述文章“The

B细胞，在单细胞聚类分析中并不能单独成群，这些细胞很可能源自B细胞分化的不同阶段。肿瘤富集的肿瘤相关非典型B细胞（TAAB）在肿瘤组织中具有高克隆扩增水平和增殖能力，并呈现高度激活的转录状态。CD4

导语小分子可以调节细胞过程，并影响基因表达、染色质结构和信号通路功能。这些相互作用为包括传统疗法与靶向治疗等干预措施奠定了基础。虽然目前医学界已证实许多小分子药物可以与基因组相互作用起效，但其中具体机制仍不清楚。因此，绘制小分子结合DNA或染色质相关蛋白的图谱对于破译其在抗癌治疗中的作用至关重要。目前为止，只有少数几种技术被报道可用于检测大样本中小分子和细胞DNA之间的相互作用，而这些技术动辄需要数百万个细胞。迄今为止，小分子靶点结合的单细胞分析尚未实现。Protein

“交叉融合，协同创新”，自2015年首届“精准医疗与基因测序大会”在北京协和学术会堂成功举办以来，累计共吸引国内外业界同仁6,000余人次，累计参展企业达到百余家，受到了业界广泛认可。2024，金秋九月，第六届盛会将在北京协和学术会堂隆重开启。本次会议将汇聚精准医学与基因测序领域取得的最新科研成果、临床实践与前沿技术，重点聚焦精准医学行业发展趋势、单细胞空间组学、癌症菌群研究、液体活检等领域。中国工程院院士程京、中国科学院院士陈润生为大会轮值主席；北京协和医院肝脏外科主任桑新亭为本届大会副主席；北京协和医院肝脏外科主任医师赵海涛、中国科学院计算技术研究所研究员赵屹、清华大学医学院研究员郭永为本次会议秘书长。同时，多位业界专家、医疗工作者、产业同仁将莅临此次盛会，分享最新研究成果和行业见解，共同探讨精准医疗与基因测序的创新发展与未来之路。在此，我们诚挚邀请您，共同见证并参与这一学术盛事，共绘精准医疗与基因测序的辉煌篇章。大会组织架构大会主席程京

病理图像处理难度大，其图像分辨率高（百亿像素左右）、数据量大，处理耗时耗资源。细胞和组织形态复杂多变且有差异，准确识别分析难。图像质量还受样本制备、染色等因素影响，易有噪声、模糊等问题。此外，病理诊断需综合多因素，要求算法能整合分析信息，实现难度大。为解决上述难题，清华大学自动化系生命基础模型实验室闾海荣副研究员、江瑞教授、张学工教授与中南大学湘雅医院胡忠良教授合作，提出了一种基于大区域兴趣和金字塔Transformer的精准病理诊断AI基础模型ROAM，用于胶质瘤的临床级诊断和分子标志物发现，并可拓展到其他类型肿瘤的病理诊断。该研究工作以《A

多基因协同互作——细胞微观世界内的基本策略单个受精卵如何构建起复杂的生命“楼宇”？肿瘤如何成为生命的最大“宿敌”？生命又为何会走向衰老？细胞，作为生命的最基本单位，无疑是解答这些问题的最佳起点。历经一个多世纪的探索，科学家们已成功见证了这个曾经看似不可企及的世界。微观下的人类细胞世界仿佛一座偌大的城市，处处呈现着“秩序”与“协调”，2米长的DNA序列有序地缠绕在微米级别的细胞核内，架起一座座“立交桥”形成染色质环、拓扑关联结构域等复杂空间结构，保障着细胞内基因信息的精准、高效传播。然而，基因组结构如何维持动态有序、生物信息如何协同互作等一直以来是科学家们迫切渴望解读的生命“奥秘”，传统手段如还原论等仅聚焦单个基因或分子，然而，一个活细胞的复杂功能是通过许多基因及其产物的协同活动来完成的[1]，多基因协同互作才是细胞活动的基本策略。从复杂控制系统的视角来看，由多基因协同互作所形成的基因模块是细胞活动的基本控制单元。表观遗传修饰扮演控制信号，在基因组三维结构的信息传播路径下，调控基因的表达，最终影响细胞的生理和病理过程。人工智能技术——破译多组学视角下癌症基因模块的利器大量研究表明，疾病相关基因并不是随机分布在生物网络中，相反，他们往往聚集形成疾病基因模块，这种现象在癌症中更为突显（图1）[2-4]。解读癌症基因模块对于肿瘤形成机制解析[5-6]、肿瘤精准分型[7]、抗肿瘤药物筛选[8]等方向具有重要意义，采用计算方法从海量组学数据中建模预测已成为基因模块研究的主要手段之一[9,10]。然而，高维度、跨尺度生物数据的高效整合以及高阶拓扑关系的辨识仍是基因模块计算分析方法面临的严峻挑战。图1.

纳米孔长读长测序用于高分辨率端粒测量同时，随着额外端粒测量的增加，该方法测量的标准误差呈指数衰减，最终达到30-40个碱基对的最大精度。随后，研究团队以高达30

BioSciences加入因美纳之后，将在一个关键的增长领域为我们的客户提供重要的新功能，并为公司的多组学增长战略提供助力。”因美纳首席技术官Steven