2026-W42 新

2026-10-12 至 2026-10-18 周报（按领域）

人群健康与多组学 AI

本周亮点

• CAD 多基因风险分解为 8 个生物学过程：对 526 个 CAD 显著变异 × 78 个 CAD 相关表型的关联矩阵做数据驱动潜在因子分解，得到胆固醇富集脂蛋白、富甘油三酯脂蛋白、Lp(a)、代谢不健康正常体重、肥胖、内皮功能障碍、凝血、心脏重构 8 个组分，构建过程特异性 pPRS，在 UKB（n=458,905）、SCAPIS、MGB 三队列一致复现。https://doi.org/10.64898/2026.10.08.26365088
• FERMAT 自回归临床基础模型：基于单中心 377 万患者纵向 EHR 训练 6500 万参数自回归基础模型，系统比较"基于表征"与"基于生成"两种预测范式，发现表征式在疾病风险比较中更优，并在 5 年慢性肾病预测上做细化评估。https://doi.org/10.64898/2026.10.11.26365210
• MedGemma 开放医学视觉语言模型：基于 Gemma 3 的医学 VLM 集合，支持数据高效微调，分布外任务提升 2% 以上且保留通用能力。https://doi.org/10.1038/s41591-026-04626-w
• 流体智力分数填充降低 ascertainment bias：整合 UKB 多种流体智力测量并填充未测个体，样本量从约 27 万增至 45.5 万，独立显著常见 SNP 从 390 增至 550，罕见变异分析鉴定 26 个显著基因。https://doi.org/10.1038/s41588-026-02787-5

数据与资源

• MedGemma（开放权重医学视觉语言基础模型，可微调）：https://doi.org/10.1038/s41591-026-04626-w
• 全球疼痛参考曲线开放基准平台（118 国 902 个人群数据源、6,125,459 人，疼痛患病率从面部痛约 2% 到背痛约 40%，女性 11 个解剖部位均更高，HR 1.08–1.83）：https://doi.org/10.1038/s41591-026-04696-w

评测与警示

• FERMAT 为单中心 377 万患者 EHR，跨机构/跨人群泛化未验证；且结论是"表征式优于生成式"，与当前生成式轨迹模型热潮方向相反，值得注意。
• CAD pPRS 工作为 medRxiv 预印本，三队列以欧洲人群为主，东亚人群未验证，且未报告相对传统 PRS/临床评分的增量增益（C 指数、NRI）。
• 流体智力填充虽提升 power，但填充表型的下游遗传学解释仍需谨慎（填充误差会传导到效应量估计）。

一句话判断

本周该领域的实质进展是"把多基因风险从单一总分拆成可解释生物学过程"这一范式在 CAD 上得到三队列验证，配合 EHR 基础模型规模化（377 万患者）与开放医学 VLM 落地，人群队列 AI 正从"预测精度"转向"机制可解释 + 可迁移"。

生物医学数据库 / 模型 / 部署

本周亮点

• Perturb-Seqr 连接性图谱搜索引擎：整合 9 个小分子转录组连接图谱与 7 个单基因扰动表达图谱（LINCS L1000、Tahoe-100M、诺华 DRUG-seq、原始 CMap、Ginkgo Bioworks、SciPlex 等），用于识别疾病特征的逆转剂与模拟剂，可直接用于药物/靶点发现。https://doi.org/10.64898/2026.10.06.757137
• PerturbBridge 直接表型监督的扰动生成：针对虚拟细胞模型只匹配真实图像分布、未显式优化扰动特异性生物响应的问题，提出随机数据到数据桥模型，训练中对预测扰动图像直接施加扰动特异性表型监督，生物梯度经特征提取器回传，明确了"生物响应信息应注入生成流程的哪个位置"。https://arxiv.org/abs/2610.17066
• 脑类器官记录时间（Nature Methods）：利用脑类器官记录时间用于发育时间追踪，但摘要缺失，方法细节不可得。https://doi.org/10.1038/s41592-026-03257-w

数据与资源

• Perturb-Seqr 平台（整合 16 个扰动转录组图谱的统一搜索入口）：https://doi.org/10.64898/2026.10.06.757137

评测与警示

• Perturb-Seqr 与 PerturbBridge 均为预印本，前者未见与单一图谱检索的定量基准对比，后者未给出跨细胞系/跨扰动的泛化指标。
• 脑类器官时间记录条目摘要缺失，无法评估其可复现性与数据可得性，暂不宜作为方法依据。

一句话判断

扰动响应方向本周的实质进展是"监督信号该放在哪"这一方法论问题被明确提出（PerturbBridge 的训练期直接表型监督），同时连接性图谱从分散资源走向统一检索入口（Perturb-Seqr），两者都直接服务虚拟细胞/药物筛选。

衰老与多模态健康模型

本周亮点

• 纵向多组学刻画个体化衰老轨迹（Nature Aging）：以纵向多组学刻画个体化衰老轨迹，与"多模态健康衰老模型"主线直接对口，但摘要未给方法、数据规模与结果，需读正文。https://doi.org/10.1038/s43587-026-01248-2
• 跨物种脂质组学：酰基链延长是衰老保守标志（Nature Aging）：在小鼠、线虫、果蝇、人类多组织中一致发现脂酰链延长，人类心脏病进展中也出现类似延长，饮食限制可缩短小鼠心脏脂质；衰老表现为向长链脂质转变并伴随短链脂质耗竭的比值性重塑，并鉴定脂质重塑因子 Plb1。https://doi.org/10.1038/s43587-026-01223-x
• 犬表观遗传时钟与寿命压缩（Science）：894 只犬 1640 份甲基化组构建表观遗传时钟，可预测死亡率，生命早期表观遗传衰老最快；体型大与雄性犬寿命更短且分子衰老加速，体型相关甲基化变化集中于转座子元件、性别相关变化集中于 X 染色体。https://doi.org/10.1126/science.aeb2986
• RNA fingerprinting 扰动响应映射（Cell）：从单细胞数据学习扰动的"指纹"表征，将新实验查询细胞概率性分配给一个或多个候选扰动，实现单细胞分辨率准确分配，可扩展至全基因组筛选并解析组合扰动。https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.09.017

数据与资源

• SPARCS 平台（自动激光显微切割原位分离突变体，全基因组 CRISPR 敲除筛选覆盖 7000 万细胞，支持多模态命中表型分析）：https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.09.021
• 犬类 1640 份甲基化组衰老时钟数据集（Science）：https://doi.org/10.1126/science.aeb2986
• 人心脏发育单细胞 + 空间多组学图谱，含上下文感知微环境分类工具 TissueTypist（定义 21 个组织微环境，解析窦房结三种起搏细胞亚型沿线性轴排列）：https://doi.org/10.1038/s41586-026-11125-y
• 人肺类器官共培养模型（保留上皮、基质与内源性肺驻留免疫细胞，支持组织驻留记忆 T 细胞研究）：https://doi.org/10.1038/s41586-026-11114-1

评测与警示

• 年龄变化遗传效应的设计敏感性（Nature Aging）：57 个变异中横断面与纵向设计方向一致率 84.21%，但效应量仅中度相关（r=0.51）；基因×出生年混杂解释效应量差异方差的 70.8%，参与偏倚另占 11.6%。这是对"用横断面队列推断衰老轨迹遗传效应"的明确警示。https://doi.org/10.1038/s43587-026-01232-w
• 纵向多组学衰老轨迹一文摘要缺失，无法判断样本量与组学覆盖度，暂不能作为可复用资源。
• 犬类时钟的跨物种外推（犬→人）仅基于同源位点启动子甲基化一致性，未做定量迁移验证。

一句话判断

本周该领域的实质进展集中在"衰老的跨物种保守分子标志"（脂质链长、表观遗传时钟）与"扰动响应的单细胞级映射方法"（RNA fingerprinting、SPARCS），而年龄变化遗传效应的设计敏感性研究则给所有基于横断面队列的衰老遗传推断敲了警钟。

心血管队列与临床多组学

本周亮点

• TBX2 是血管钙化的关键调控因子（EHJ）：跨性状 GWAS + 全表型关联结合人肾与冠状动脉 scRNA-seq/ATAC-seq 识别上游调控因子，经 ChIP-seq 与多种基因编辑小鼠及原代血管平滑肌细胞验证。https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehag756
• 棕榈酸经 KDM5A/H3K4me3 促心肌肥厚记忆（EHJ）：UKB 23.2 万人队列分析血浆饱和脂肪酸与心衰关联，结合棕榈酸富集饮食小鼠与心肌特异性 Kdm5A 敲除小鼠 + 主动脉缩窄模型，提示 KDM5A 为潜在靶点。https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehag761
• 中国院内心脏骤停多中心注册（BASIC-IHCA）（Circulation）：2019-07 至 2020-12 覆盖 29 省 37 家医院，主要结局为 30 天或出院存活，次要结局含 ROSC 及 6、12 个月生存，提供中低收入国家当代多中心基准数据。https://doi.org/10.1161/circulationaha.126.080404
• GIMAP6 抑制致死性动脉粥样硬化血管病与缺血性心衰（Cell）：Gimap6 敲除小鼠在无高脂血症情况下即出现炎症性血管病并加速动脉粥样硬化，机制为内皮屏障失效及线粒体 ROS–PPARγ–CD36 脂质内流级联；人类 GIMAP6 亚效变异（含非洲裔富集变异）亦相关。https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.09.032

数据与资源

• 无（本周心血管条目均为机制/临床研究，未发布可直接复用的数据集或模型；UKB 23.2 万人分析为既有队列的再分析）。

评测与警示

• CONDUCT-AF 随机试验（EHJ）：10 个欧洲中心比较房室结消融后传导系统起搏 vs 双心室起搏，主要终点为 6 个月 LVEF 变化，设计为非劣效检验——即传导系统起搏"不劣于"而非"优于"双心室起搏，解读时不应过度外推。https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehag699
• 心衰蛋白质组学死亡预测一文（EHJ）摘要缺失，无法评估其模型性能与是否跑赢既有临床评分。https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehag721
• 棕榈酸研究为观察性 UKB 关联 + 小鼠机制，人类因果性仍依赖 MR 类证据补强。

一句话判断

本周心血管方向的实质进展是"机制层面的可干预靶点"（TBX2 血管钙化、KDM5A 心肌代谢记忆、GIMAP6 血管炎症）密集出现，而大队列 AI 风险预测侧本周无新方法，中国人群数据仅有院内心脏骤停的注册基准（非建模）。

Registry 增补建议

databases.md

• Perturb-Seqr：整合 9 个小分子 + 7 个单基因扰动转录组连接图谱（LINCS L1000、Tahoe-100M、诺华 DRUG-seq、CMap、Ginkgo、SciPlex）的统一搜索平台 — https://doi.org/10.64898/2026.10.06.757137
• 全球疼痛参考曲线开放基准平台：118 国 902 个人群数据源、6,125,459 人，全生命周期疼痛轨迹 — https://doi.org/10.1038/s41591-026-04696-w
• 犬类表观遗传衰老时钟数据集：894 只犬、1640 份甲基化组，可预测死亡率 — https://doi.org/10.1126/science.aeb2986
• 人心脏发育单细胞 + 空间多组学图谱：21 个组织微环境、窦房结三种起搏细胞亚型 — https://doi.org/10.1038/s41586-026-11125-y
• BASIC-IHCA 中国院内心脏骤停注册：29 省 37 院、2019-07 至 2020-12 前瞻性数据 — https://doi.org/10.1161/circulationaha.126.080404

models.md

• MedGemma：基于 Gemma 3 的开放权重医学视觉语言基础模型集合，支持数据高效微调，OOD 任务 +2% — https://doi.org/10.1038/s41591-026-04626-w
• FERMAT：6500 万参数自回归临床基础模型，377 万患者纵向 EHR，表征式优于生成式 — https://doi.org/10.64898/2026.10.11.26365210
• PerturbBridge：随机数据到数据桥模型，训练期直接施加扰动特异性表型监督 — https://arxiv.org/abs/2610.17066
• RNA fingerprinting：从单细胞数据学习扰动指纹表征，概率性分配查询细胞到候选扰动 — https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.09.017
• SPARCS：激光显微切割 + 全基因组 CRISPR 筛选平台，7000 万细胞规模图像表型筛选 — https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.09.021
• TissueTypist：上下文感知的空间微环境分类工具（心脏发育图谱配套） — https://doi.org/10.1038/s41586-026-11125-y
• 过程特异性 pPRS（CAD 8 因子）：526 变异 × 78 表型潜在因子分解所得打分器 — https://doi.org/10.64898/2026.10.08.26365088

people.md

• Clemens Wittenbecher（Chalmers University of Technology）：CAD 多基因风险生物学过程分解通讯作者 — https://doi.org/10.64898/2026.10.08.26365088
• Hyung-Chul Lee（Seoul National University）：FERMAT 临床基础模型通讯作者 — https://doi.org/10.64898/2026.10.11.26365210
• Avi Ma'ayan（Icahn School of Medicine at Mount Sinai）：Perturb-Seqr 通讯作者，连接性图谱资源整合 — https://doi.org/10.64898/2026.10.06.757137
• Sai Ma（Icahn School of Medicine at Mount Sinai）：唐氏综合征 40 万细胞染色质构象图谱通讯作者 — https://doi.org/10.64898/2026.10.07.757425
• Georges E. Janssens（Amsterdam UMC）：跨物种脂质组学衰老标志通讯作者 — https://doi.org/10.1038/s43587-026-01223-x
• Zoltán Kutalik（SIB Swiss Institute of Bioinformatics）：年龄变化遗传效应设计敏感性通讯作者 — https://doi.org/10.1038/s43587-026-01232-w
• Noah Snyder-Mackler（Arizona State University）：犬类表观遗传时钟通讯作者 — https://doi.org/10.1126/science.aeb2986
• Lin Yang（Google）：MedGemma 通讯作者 — https://doi.org/10.1038/s41591-026-04626-w

本周来源分布

期刊 25 篇 · 预印本 16 篇（仅统计进 digest 的论文）

方向背景本周变更

多模态衰老时钟与生物年龄

• 新增 [50] Epigenetic aging and transposon dysregulation reflect size-related lifespan compression in dogs.
• 新增 [72] Longer lipids mark aging and constrain lifespan.
• 新增 [57] Longitudinal multiomics reveals personalized aging trajectories.

心血管队列多组学与临床 AI

• 新增 [64] Decomposing polygenic risk of coronary artery disease into distinct biological processes

人群健康与多组学 AI

• 新增 [49] Decomposing polygenic risk of coronary artery disease into distinct biological processes
• 新增 [63] Imputation of fluid intelligence scores reduces ascertainment bias and increases power for analyses of common and rare variants.

单细胞与空间组学基础模型与虚拟细胞

• 新增 [72] PerturbBridge: Direct Phenotypic Supervision for Cellular Perturbation Generation

虚拟细胞与扰动响应预测

• 新增 [22] PerturbBridge: Direct Phenotypic Supervision for Cellular Perturbation Generation

2026-W41 新

2026-10-05 ~ 10-08 科研情报周报（按领域）

人群健康与多组学 AI

本周亮点

• A proteome atlas of structural variation and VNTR effects on complex traits and diseases（8.0）：在 54,306 名 UKB 参与者中插补 54,578 个 SV 与 15,826 个 VNTR，系统扫描其对 2,923 种血浆蛋白的影响，发现 SV/VNTR 共同解释蛋白丰度遗传力约 8.0%，鉴定 8,065 个 SV-蛋白与 4,101 个 VNTR-蛋白独立关联。是把非 SNP 变异维度接入人群蛋白组的重要资源型工作。链接
• Proteomic Signatures Capture Environmental Exposures Across Diverse Populations（8.0）：All of Us 中 10,043 人 × 5,416 蛋白，关联 100+ 环境暴露，发现蛋白暴露特征跨人群/社会经济阶层基本一致，仅 <1% 蛋白存在显著异质性（BMI 例外，瘦素异质性最高）。对"跨队列可迁移性"这一核心问题给出正面证据。链接
• LifeLong Digital Twin（7.0）：提出事件驱动终身数字孪生建模范式（Life Events → 每日 Health States → Lifelong Health Context）+ Agent Harness，在 25 个疾病终点、3 类任务上评测 4 个语言模型。最贴合"生成式疾病轨迹"方向的新框架。链接
• Frailty-Related Metabolic Signature…（7.0）：UKB 223,907 人（122,959 人有 NMR 代谢组、169 种代谢物），弹性网构建衰弱代谢特征，Cox 评估其在衰弱-CAD 关联中的中介及与遗传风险的交互。链接

数据与资源

• UKB SV/VNTR 插补参考面板 + 2,923 血浆蛋白 pQTL 式关联图谱（54,306 人）——若面板与汇总统计公开，可直接复用于人群多组学建模。
• All of Us 血浆蛋白组 × 环境暴露关联资源（10,043 人 / 5,416 蛋白）。
• SHANGHAI 资源：1,016 人 48.6× WGS + 多组学临床，4,320 万变异（708 万新变异）、10 万+ SV，中国城市人群心脏代谢遗传架构（见下节）。

评测与警示

• UKB SV/VNTR 工作仅欧洲人群，跨人群（东亚/中国）可迁移性未知；SV/VNTR 插补依赖参考面板质量，罕见 SV 与复杂 VNTR 可能被低估；摘要未提数据/代码可用性，需查全文 Data/Code Availability。
• LifeLong Digital Twin 属 arXiv 预印本，25 终点/3 任务的评测细节与基线对比需看正文确认是否真跑赢现有轨迹模型。
• 衰弱代谢特征研究为观察性中介分析，因果方向依赖建模假设。

一句话判断

本周人群多组学 AI 的实质进展集中在"非 SNP 变异 × 蛋白组"和"跨人群暴露组可迁移性"两个资源型方向，方法学新意有限但数据资产价值高，且都指向 ChinaHEART 迁移路径。

心血管队列与临床多组学

本周亮点

• Urban Genomics in a Rapidly Urbanizing Megacity Reveals Layered Cardiometabolic Genetic Architecture（7.0）：上海 1,016 人 48.6× 高深度 WGS + 多组学临床，识别 4,320 万变异（708 万此前未报道）、10 万+ SV，显示稀有与人群特异变异显著富集。中国人群心血管遗传资源，优先级高。链接
• A Calibrated Glycaemic-Blind ML Model for Opportunistic Prediabetes Screening in UK Biobank（6.0）：UKB 大队列血糖盲筛查模型，强调校准评估，方法框架可迁移至 ChinaHEART 的糖尿病前期分诊。链接
• Semaglutide, independent of weight loss, attenuates cardiac and hepatic remodelling in HFpEF（7.0，EHJ）：ZSF1 大鼠 + 哥廷根小型猪双模型，用经验证不引起减重的 semaglutide 剂量，证明其独立于减重减轻 HFpEF 心肝重构。机制证据，非队列/AI 建模。链接
• DVT exacerbated by syndecan-4 shedding and piezo1-dependent EndMT（7.0，EHJ）：DVT 患者血浆蛋白组 + SDC4 敲除小鼠 + 内皮谱系追踪 + scRNA-seq，确认 SDC4 差异表达并促进内皮-间质转化。链接

数据与资源

• SHANGHAI 城市人群高深度 WGS + 多组学队列资源（1,016 人，48.6×）。
• 其余条目（EHJ 评论/综述、临床前药物实验、DVT 机制）均无公开数据集或模型。

评测与警示

• 本周 EHJ 条目中有 3 条为评论/观点/综述（房颤密度与卒中风险、房颤密度测量方法学、成人先心病终身管理），摘要缺失、无数据无模型，7.0 分主要来自期刊级别而非内容增量，需警惕"大刊即高分"的评分惯性。
• 房颤密度两篇明确指出该指标"仍需预测性验证"，属尚未落地的信号。
• SHANGHAI 队列仅 1,016 人，样本量对稀有变异关联的统计效力有限；为 Research Square 预印本，未经同行评审。
• 司美格鲁肽与 DVT 两项均为临床前/机制研究，无公开数据，不可直接复用。

一句话判断

本周心血管领域的真正增量是中国人群高深度 WGS 队列资源与可迁移的校准化筛查模型；EHJ 多篇评论/综述属"知道即可"，不构成方法学进展。

衰老与多模态健康模型

本周亮点

• Intraindividual longitudinal changes of the proteome reveal dynamic markers of biological aging（8.0）：基于 KORA 队列 4,100 人、9,105 份血浆样本、最多 3 个纵向时间点（25–88 岁）的 LC-MS 蛋白质组，构建纵向蛋白质组衰老时钟与"蛋白质组年龄加速"，并串联风险因素分层 → 中介分析 → MR 的因果链。核心突破是个体内纵向建模而非横截面时钟。链接
• Disease-associated mutations directionally modulate epigenetic age in iPSC-derived tissues（6.0）：首次证明疾病突变可在 iPSC 衍生组织中定向重塑表观年龄轨迹，直接对应"类器官 + 衰老时钟"合作项目设计。链接

数据与资源

• KORA 纵向血浆蛋白质组（9,105 样本 / 4,100 人 / 最多 3 时间点），受控访问需申请；LC-MS 原始数据通常存 ProteomeXchange/PRIDE，代码需查补充材料。

评测与警示

• KORA 为德国单一队列、欧洲人群，跨人群（东亚/中国）校准与迁移未验证。
• 纵向仅最多 3 个时间点，动态建模的时间分辨率有限；LC-MS 通量与成本高，难直接套到大队列常规检测。
• MR 因果方向仍需谨慎解读；摘要未提数据/代码开放，不能直接拿来用，需确认 GitHub 与 accession。

一句话判断

本周衰老领域的实质进展是"纵向、个体内、多时间点"的蛋白质组衰老建模范式，可直接迁移到类器官重复扰动/多时间点采样设计，以及 ChinaHEART 的组学年龄加速中介分析。

生物医学数据库 / 模型 / 部署

本周亮点

• VINTER: a generative vision-language model for annotating and interrogating spatial tissues（7.0）：在 145 万组织学-文本对上对齐的生成式视觉语言模型，将组织学图像、实测基因表达、空间邻域作为单一序列读取；因基因以文本形式输入，可在固定图像下编辑分子证据。联合三源信息后组织注释精度优于空间域方法与空间基础模型。链接
• Flock: A Negative-Enriched Protein-Protein Interaction Dataset（6.0，资源）：大规模负样本富集 PPI 数据集，公开可用，对蛋白互作预测与蛋白语言模型训练有直接价值。链接
• GeneICL: A Tabular Foundation Model for Bulk Transcriptomics（6.0）：bulk 转录组表格基础模型，思路可迁移，但数据与权重未公开。链接
• MS-ECG-FM（6.0）：多源对比学习 ECG 基础模型，突破仅依赖解读报告监督的局限，但权重未公开。链接

数据与资源

• Flock PPI 负样本富集数据集（公开可用）。
• VINTER 模型（145 万组织学-文本对训练，可用性待查）。
• GeneICL、MS-ECG-FM：模型存在但权重/数据未公开。

评测与警示

• GeneICL 与 MS-ECG-FM 均未公开权重与数据，可复现性存疑，短期只能借鉴思路不能直接部署。
• VINTER 声称优于空间域方法与空间基础模型，但摘要未给具体基线数值与评测数据集，需看正文确认。
• Flock 为预印本，负样本富集策略可能引入选择偏差，用于训练时需注意分布偏移。

一句话判断

本周模型/资源侧以"可用性分层"为特征：Flock 与 VINTER 有复用潜力，GeneICL 与 MS-ECG-FM 目前只能作为思路参考。

方法储备（世界模型 / 自监督表征 / Agent）

本周亮点

• Drive vs. Decay: On the Training Dynamics of Joint-Embedding Predictive Architectures（6.0）：用"驱动-衰减比"解释 JEPA 表征坍缩，统一既有启发式。链接
• Counterfactual Action Evaluation, Observation Bottlenecks, and Representation Geometry in JEPA World Models（6.0）：提出反事实动作评估协议，揭示"低隐预测误差 ≠ 动作可区分"。链接
• DSReg: Provably Recovering Individual World Latents without Reconstruction（6.0）：为 JEPA 类无重建方法提供可证明恢复个体隐变量的理论，突破仅识别到线性变换的限制。链接
• RSI-Forge: From Research Papers to Environments for Recursive Self-Improvement（6.0）：把论文转成可执行环境用于递归自我改进，AI 科研自动化实质进展。链接

数据与资源

• 无（均为理论/协议/框架类工作，未见公开数据集或权重）。

评测与警示

• 三篇 JEPA 工作均为 arXiv 预印本，理论结论（可证明恢复、坍缩解释）的假设条件需看正文核实。
• RSI-Forge 的"论文→可执行环境"转换成功率与自我改进增益未见定量基线，需警惕 demo 级证据。
• 本周世界模型/Agent 工作与生物医学场景无直接接口，属纯方法储备。

一句话判断

本周方法储备侧的核心信号是 JEPA 理论从"经验启发式"走向"可证明表征恢复"，以及 Agent 科研自动化开始构建可执行环境；对健康轨迹建模的迁移价值在中期而非当下。

Registry 增补建议

databases.md

• UKB SV/VNTR 插补参考面板 + 2,923 血浆蛋白 pQTL 图谱（54,306 人，Jian Yang 组）— https://doi.org/10.64898/2026.09.26.26364064
• All of Us 血浆蛋白组 × 环境暴露关联资源（10,043 人 / 5,416 蛋白）— https://doi.org/10.64898/2026.10.06.26364311
• SHANGHAI 城市人群高深度 WGS + 多组学队列（1,016 人 / 48.6×）— https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10933833/v1
• KORA 纵向血浆蛋白质组队列（9,105 样本 / 4,100 人 / 最多 3 时间点，受控访问）— https://doi.org/10.64898/2026.10.01.755909
• Flock 负样本富集 PPI 数据集（公开可用）— https://doi.org/10.64898/2026.09.30.755672

models.md

• VINTER 生成式视觉语言模型（空间组织注释，145 万组织学-文本对）— https://doi.org/10.64898/2026.10.01.752251
• LifeLong Digital Twin（事件驱动终身健康轨迹建模 + Agent Harness）— https://arxiv.org/abs/2610.05566
• MS-ECG-FM 多源对比学习 ECG 基础模型（权重未公开）— https://arxiv.org/abs/2610.07662
• GeneICL bulk 转录组表格基础模型（数据/权重未公开）— https://www.semanticscholar.org/paper/312d18815861928df3a2714f1b9af7218ead1967

people.md

• Jian Yang（Westlake University）— UKB SV/VNTR 蛋白组图谱通讯作者，人群多组学遗传整合
• Matthias Heinig（Helmholtz Munich）— KORA 纵向蛋白质组衰老时钟通讯作者
• Hui Pan（Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College）— UKB 衰弱代谢特征通讯作者，中国人群队列方向
• George James Murphy（CReM, Boston University / Boston Medical Center）— iPSC 衍生组织表观年龄通讯作者，类器官衰老方向
• Andrew Graven Potterton（Ternary Therapeutics）— Flock PPI 数据集通讯作者

本周来源分布

期刊 8 篇 · 预印本 26 篇（仅统计进 digest 的论文）

方向背景本周变更

多模态衰老时钟与生物年龄

• 新增 [19] Intraindividual longitudinal changes of the proteome reveal dynamic markers of biological aging

心血管队列多组学与临床 AI

• 新增 [34] A proteome atlas of structural variation and VNTR effects on complex traits and diseases
• 新增 [63] Frailty-Related Metabolic Signature in the Association Between Frailty and Coronary Artery Disease: Modification by Genetic Susceptibility.

人群健康与多组学 AI

• 新增 [26] A proteome atlas of structural variation and VNTR effects on complex traits and diseases
• 新增 [3] LifeLong Digital Twin: A Unified Modeling Paradigm and Agent Harness for Event-Driven Lifelong Health State Trajectories
• 新增 [65] Proteomic Signatures Capture Environmental Exposures Across Diverse Populations

单细胞与空间组学基础模型与虚拟细胞

• 新增 [18] VINTER: a generative vision-language model for annotating and interrogating spatial tissues

虚拟细胞与扰动响应预测

• 新增 [10] Deep learning perturbation models can outperform baselines on calibrated metrics.

2026-W40 新

本周科研情报总结（2026-09-28 ~ 2026-10-03）

说明：本周 digest 中 09-28 无高分条目；09-30、10-01、10-02、10-03 的 digest 部分被截断，以下总结以结构化抽取 + 可见 digest 全文为准，截断部分可能遗漏少量条目。

生物医学数据库 / 模型 / 部署

本周亮点

• NexuST：分层空间转录组基础模型，交错基因级分子建模与细胞级空间建模端到端预训练，配套 HumanST-46M（72 数据集 / 11 器官 / 4570 万人类细胞），在四个留出集约 260 万细胞上细胞类型注释、区域预测、基因恢复达 SOTA 或具竞争力（链接）。
• LucaCell：以 mRNA 序列嵌入替代固定基因注释的序列中心单细胞基础模型，8500 万人类 + 小鼠单细胞预训练，实现人/小鼠/狐猴肾脏跨物种跨模态细胞类型迁移，并支持无比对微生物嵌入（区分 50+ 细菌）（链接）。
• Deep learning perturbation models can outperform baselines on calibrated metrics（Nature Biotechnology）：在 14 数据集 / 18 指标上系统证明 MSE、Pearson Δ 等常用指标校准不良，校准后深度学习扰动模型可优于无信息基线（链接）。
• ResolVI（Nature Methods）：针对亚细胞分辨率空间转录组中分子错误分配导致的噪声与偏倚，提出分子分配概率模型（链接）。

数据与资源

• HumanST-46M：4570 万人类细胞、72 数据集、11 器官、三种成像平台的空间转录组预训练语料（NexuST 配套）。
• SingPro 2.0（NAR）：单细胞多模态蛋白质知识库，814 项研究 / 29 组织 / 约 8150 万细胞。
• scSTAMP-seq：光编码条形码策略，实现空间转录组 + 表观组联合单细胞多组学（Nature Biotechnology）。
• 空间 Hi-C：组织切片内直接解析全基因组 3D 染色质结构（Nature Methods）。
• EpiZoo：跨物种单细胞表观基因组 DNA 序列感知基础模型。

评测与警示

• 扰动模型基准校准问题：MSE / Pearson Δ 等主流指标校准不良，会系统性低估阳性模型性能——这是本周最值得警惕的方法学信号，直接影响虚拟细胞/扰动响应方向的评测设计。
• 空间转录组定量环节：ResolVI 明确指出分子错误分配会限制现有应用并妨碍新细胞状态发现，提示现有空转流程的定量步骤存在系统性偏倚。
• NexuST、LucaCell、EpiZoo 均为预印本，数据/代码可用性未在摘要中确认。

一句话判断

本周是基础模型密集周：空间转录组（NexuST）、跨物种单细胞（LucaCell）、跨物种表观组（EpiZoo）三条线同时推进，且 Nature Biotechnology 的扰动模型校准论文为整个"模型是否真的跑赢基线"的问题提供了方法论纠偏。

衰老与多模态健康模型

本周亮点

• Uncertainty redefines biological age：在 45 万+ UK Biobank 参与者中提出概率框架，从预测年龄分布的均值与宽度分别导出 BAG 与生物年龄不确定性（BAU），发现 BAU 与 BAG 弱相关、随个体分子间年龄信号不一致而增加，并通过跨组学、GWAS、组织功能映射刻画其分子遗传基础（链接）。
• Benchmarking single-cell foundation models for aging biology：覆盖 10 个通用 scFM + 3 个衰老专用模型 + 传统方法，5 类衰老问题、250 万+ 单细胞；冻结表征下 Geneformer 在时序年龄预测与年龄伪时间一致性上最佳，但 2000 高变基因均值反而更高（链接）。
• AURORA / Neisseria flavescens（Nature Aging）：生成式多模态框架构建多模态衰老时钟并做 in silico 干预筛选，预测口腔共生菌 Nf 为顶级候选，分离菌株验证其代谢物产生，活 Nf 延长线虫寿命与健康寿命（链接）。
• DePass（Nature Cell Biology）：双增强图学习框架，耦合增强-整合架构迭代去噪，用于单细胞与空间多组学配对数据整合（链接）。

数据与资源

• AURORA：生成式多模态衰老时钟框架（Nature Aging）。
• DePass：单细胞/空间多组学配对整合图学习框架。
• Population-scale immune multiome atlas（Nature）：1000 万 PBMC 的配对 snATAC + snRNA，含单细胞分子 QTL 图谱。

评测与警示

• scFM 在衰老任务上并非全面碾压传统方法：2000 HVG 基线在年龄预测上优于所有 scFM，说明基础模型增益高度依赖具体生物学问题——这是本周对"类器官多模态衰老模型"最直接的选型警示。
• 衰老专用模型数量仅 3 个，评估集中在转录组层面，未覆盖蛋白/甲基化/空转多模态，也未涉及扰动响应或跨物种迁移。
• 本周多篇 Nature Aging / Science 条目（TimePie 会议报道、运动 EV miRNA、长寿产品监管）为纯实验或政策类，无公开数据模型，对算法线价值有限。

一句话判断

衰老建模本周出现两个方向性信号：一是把"不确定性"提升为独立衰老维度（BAU），二是基准测试证明 scFM 在衰老任务上的优势被高估——两者都指向"不要默认复杂模型更好，要把不确定性/基线纳入设计"。

人群健康与多组学 AI

本周亮点

• Age Acceleration and Mortality Risk Constitute Distinct Dimensions of Organ Aging：UKB 409,206 人 / 14 器官，整合 NMR 代谢组 + Olink 蛋白组 + 临床表型构建器官特异性多组学衰老时钟，证明年龄加速与死亡风险是器官生物学的可分离维度（不同表型、分子、遗传结构），并用非重叠验证队列（383,227 人）、双向 MR、多层基因优先级提名 13 个候选基因（链接）。
• APOE 跨祖源表型组 + 蛋白组（All of Us）：367,757 人 / 6 个遗传祖源，按 AD 风险层级测试 2632 个表型，识别 27 个 APOE 相关表型，5 个脂质性状女性效应更大，9 个关联具祖源特异性（链接）。
• Generalizability of proteomic risk prediction across biobanks：UKB 53,026 人 Olink 蛋白组训练 15 种疾病预测模型，平均 AUC 0.74（0.56–0.89），较临床模型平均 ΔAUC 仅 0.03，且简单 L2 与复杂架构表现相当；跨队列泛化性受表型定义影响（链接）。
• NMR 代谢组心血管-肾脏-代谢风险分层：54,933 人 / 250 个 NMR 标志物 + 纵向 EHR，9 个 CKM 终点，加入 NMR 后几乎所有终点判别提升，T2D / CKD / MASLD 增益最大（链接）。

数据与资源

• Adaptive Boosting of pre-trained PRS：预训练 PRS 自适应提升微调框架（Nature Communications），可识别与预训练 PRS 正交的信号并控制 FDR。
• 正交等位基因重编码非加性检验框架：UKB 399,943 人 / 2906 血浆蛋白 / 55 性状，发现约 1/3 同源基因-蛋白关系呈非线性剂量效应。
• 九种哺乳动物皮层单核多组学图谱（Cell Genomics）：snRNA + snATAC，含多维保守性框架与 MPRA/CRISPRi 验证。
• 51 株 iPSC 环境暴露响应 eQTL 图谱（Cell Genomics）：140 万细胞 scRNA-seq，尼古丁/咖啡因/乙醇暴露。

评测与警示

• 蛋白组风险预测的增益有限：ΔAUC 仅 0.03，且简单模型与复杂模型相当——对"多组学一定带来大幅预测提升"的预期是重要降温信号。
• 跨队列泛化性依赖表型定义：同一蛋白组模型在不同 biobank 间的可迁移性受疾病定义方式主导，这对 ChinaHEART 迁移 UKB 方法的设计有直接影响。
• 器官衰老时钟论文为 Research Square 预印本，未报告具体性能指标、模态缺失处理策略与外部验证细节；全部基于 UKB（欧洲人群为主），跨人群校准未知。

一句话判断

本周人群多组学 AI 的实质进展是**"维度分离"与"增益校准"**：器官衰老被拆成年龄加速与死亡风险两个可分离维度，而蛋白组/代谢组预测增益被量化到 ΔAUC 0.03 这一量级——两者共同指向"多组学建模需要更精细的目标定义与更诚实的基线对比"。

心血管队列与临床多组学

本周亮点

• Cardiac proteomic and phosphoproteomic profiling（Nature Cardiovascular Research）：149 例晚期心衰患者左心室组织 / 9 种病因，发现病因分层分析趋同于共享终末期蛋白组景观；无监督聚类分出两个分子亚组（纤维化 vs 免疫细胞浸润），磷酸化蛋白组一致并揭示某一亚组中可成药信号网络的选择性激活（链接）。
• Redesigning cardiovascular medicine around sex differences（Nature Medicine）：观点文章，指出女性心血管疾病诊疗证据多来自以男性表型为主的研究，主张围绕性别差异重新设计研究体系（链接）。
• Heart failure with mid-range or preserved ejection fraction（EHJ）：心衰试验个体患者数据荟萃的时间趋势分析（链接）。
• Semaglutide 肾病 RCT（Nature Medicine）：52 周随机安慰剂对照试验，n=106，整合肾脏多参数 MRI（n=33）、单核（n=22）与空间转录组（n=13）解析肾脏特异性机制（链接）。

数据与资源

• MIMIC-IV-ECG Parquet 镜像（HuggingFace，VietDoan99/mimic4-ecg-private）：便于 ML 流水线直接加载 ECG 数据。

评测与警示

• 心衰蛋白组研究样本量小（149 例），分子亚组结论需更大规模验证。
• Semaglutide 试验摘要未给出具体定量结果，机制部分样本量极小（snRNA n=22、空转 n=13）。
• 本周心血管方向缺少大队列 AI 风险预测与多组学整合的原创方法学工作，多为临床证据与观点文章。

一句话判断

心血管方向本周以临床证据与观点为主（心衰蛋白组分型、性别差异框架、EHJ 荟萃），方法学增量有限；MIMIC-IV-ECG 镜像上架是唯一可直接用于建模的资源。

Registry 增补建议

databases.md

• HumanST-46M — 4570 万人类细胞 / 72 数据集 / 11 器官空间转录组预训练语料（NexuST 配套）
• SingPro 2.0 — 单细胞多模态蛋白质知识库，814 研究 / 29 组织 / 8150 万细胞（NAR）
• Population-scale immune multiome atlas — 1000 万 PBMC 配对 snATAC + snRNA + 单细胞 QTL 图谱（Nature）
• 九种哺乳动物皮层单核多组学图谱 — snRNA + snATAC + MPRA/CRISPRi 验证（Cell Genomics）
• 51 株 iPSC 环境暴露响应 eQTL 图谱 — 140 万细胞 scRNA-seq（Cell Genomics）
• MIMIC-IV-ECG Parquet 镜像 — HuggingFace VietDoan99/mimic4-ecg-private
• Agent Error Dataset — 5 万条错误诊断对 / 33 环境（arXiv）

models.md

• NexuST — 分层空间转录组基础模型（基因级 + 细胞级交错预训练）
• LucaCell — 序列中心跨物种单细胞基础模型（8500 万细胞）
• EpiZoo — 跨物种单细胞表观组 DNA 序列感知基础模型
• ResolVI — 空间转录组分子分配概率模型（Nature Methods）
• DePass — 双增强图学习单细胞/空间多组学配对整合（Nature Cell Biology）
• AURORA — 生成式多模态衰老时钟 + in silico 干预筛选框架（Nature Aging）
• Adaptive Boosting of pre-trained PRS — 预训练 PRS 自适应提升微调框架（Nature Communications）
• ReLMem — 纵向 EHR 循环记忆建模
• CellMSA — 单细胞表征学习跨批次上下文建模
• JEPA-Anything — 跨域统一 JEPA 预测世界模型（HuggingFace Gen-Verse/jepa-anything）

people.md

• Qian Di（清华大学）— Uncertainty redefines biological age 通讯作者，生物年龄不确定性框架
• Haitao Chen（中山大学）— 14 器官多组学衰老时钟通讯作者
• Jing-Dong J. Han（北京大学）— AURORA 多模态衰老时钟通讯作者（Nature Aging）
• Sirui Zhou（McGill University）— All of Us 跨祖源 APOE 表型组蛋白组通讯作者
• David Furman（Buck Institute）— GTEx 血液/组织器官衰老时钟通讯作者
• Laurel Raffington（Max Planck Institute for Human Development）— 表观青春期指数 vs 衰老时钟比较通讯作者
• Shiwen Ni（深圳先进技术研究院）— 衰老生物学单细胞基础模型基准通讯作者
• Scott David Solomon（Brigham and Women's Hospital）— EHJ 心衰 IPD 荟萃末位作者

本周来源分布

期刊 42 篇 · 预印本 25 篇（仅统计进 digest 的论文）

方向背景本周变更

多模态衰老时钟与生物年龄

• 新增 [26] Benchmarking single-cell foundation models for aging biology
• 新增 [31] Uncertainty redefines biological age
• 新增 [51] Multi-modality profiling identifies Neisseria flavescens as a central geroprotective oral commensal in humans.

心血管队列多组学与临床 AI

• 新增 [55] Phenome-wide and proteomic analysis of APOE alleles across different ancestries in the All of Us Research Program
• 新增 [88] Prediction of Atrial Fibrillation Risk Through the Integration of Genetic Information and Artificial Intelligence-Based Electrocardiogram Data.
• 新增 [63] Age Acceleration and Mortality Risk Constitute Distinct Dimensions of Organ Aging
• 新增 [18] Generalizability of proteomic risk prediction across biobanks reveals dependence on phenotype definitions
• 新增 [60] NMR metabolomics for cardiovascular-kidney-metabolic risk stratification in an integrated healthcare system

人群健康与多组学 AI

• 新增 [56] Phenome-wide and proteomic analysis of APOE alleles across different ancestries in the All of Us Research Program
• 新增 [75] Age Acceleration and Mortality Risk Constitute Distinct Dimensions of Organ Aging
• 新增 [59] A pre-train and fine-tune framework for adaptive boosting of pre-trained polygenic risk scores.
• 新增 [10] Deviations from genetic additivity driven by rare variants at biobank scale.
• 新增 [89] Generalizability of proteomic risk prediction across biobanks reveals dependence on phenotype definitions
• 新增 [93] NMR metabolomics for cardiovascular-kidney-metabolic risk stratification in an integrated healthcare system

单细胞与空间组学基础模型与虚拟细胞

• 新增 [58] NexuST: A Hierarchical Foundation Model for Spatial Transcriptomics
• 新增 [8] LucaCell: a sequence-centric foundation model for cross-species single-cell analysis
• 新增 [29] EpiZoo: a DNA sequence-aware foundation model for cross-species single-cell epigenomics
• 新增 [34] Deep learning perturbation models can outperform baselines on calibrated metrics.

虚拟细胞与扰动响应预测

• 新增 [10] Deep learning perturbation models can outperform baselines on calibrated metrics.

2026-W39 新

本周科研情报总结（2026-09-21 ~ 2026-09-25）

生物医学数据库 / 模型 / 部署

本周亮点

• A lifespan single-cell atlas of the human developing hippocampus benchmarks familial Alzheimer's disease brain organoids（8.0）：构建 HuDeHA 人发育海马单细胞图谱（受孕后 3 周至 15.3 岁，658,059 细胞），并以此为基准评测 PSEN1 E280A 家族性 AD 脑类器官，揭示放射状胶质细胞减少、神经嵴来源神经元增加及 MEIS2/TTR 等跨谱系改变。https://doi.org/10.64898/2026.09.18.752796
• Benchmarking of plasma proteomics workflows reveals complementarity of deep MS and affinity-based assays（7.0）：在 80 例锂肝素血浆上系统比较 7 种蛋白组流程，Orbitrap Astral 蛋白鉴定量较 Exploris 480 高 3 倍、通量高 4 倍，SEER 覆盖 6003 个蛋白组并超 70% HPPP。https://doi.org/10.1016/j.jprot.2026.105735
• ProteinJEPA: Latent prediction improves protein language model pretraining（7.0）：在 MLM 基础上加余弦损失，用未掩码序列预测教师模型半深度隐藏状态，将 JEPA 引入蛋白领域；19 任务、ESM2 35M/150M 下 114 次比较中 78 次胜出，结构及同源敏感任务中位增益 +0.0106。https://arxiv.org/abs/2605.07554
• Speciesformer learns conserved cellular states for cross-species generative virtual cell modeling（7.0）：跨物种生成式单细胞基础模型，在 1.31 亿细胞的 SpeciesCorpus 上预训练，学习可迁移细胞状态与状态转变，区分保守原理与物种/组织特异变异。https://doi.org/10.64898/2026.09.22.752128

数据与资源

• HuDeHA：人发育海马单细胞整合参考图谱（658,059 细胞，PCW3–15.3 岁），可作类器官成熟度/区域身份校正基准。
• 单细胞共调控 ground truth 目录：35 个 scRNA-seq 样本，含启动子报告基因（正共调控）与 B 细胞 κ/λ 互斥（负共调控），用于评估 7 种归一化方法。https://doi.org/10.64898/2026.09.18.752692
• SpeciesCorpus：1.31 亿细胞跨物种单细胞语料，配套 Speciesformer 模型。
• ProteinJEPA：蛋白语言模型预训练方法（ESM2 35M/150M 规模验证）。

评测与警示

• 蛋白语言模型层级探针分析（7.0）：13 个 PLM × 15 任务 × 9 数据集，发现末层嵌入很少在下游任务取得最佳结果，提示应重视中间层嵌入——对直接取末层做下游的常规做法是明确警示。https://arxiv.org/abs/2608.12090
• 单细胞共调控基准：7 种归一化方法在正、负共调控识别上表现各有优劣，无普适最优，方法选择需按任务区分。
• HuDeHA：摘要未提数据/代码获取方式，能否"拿来即用"取决于是否提供 count matrix、注释表与映射脚本，需核查 Data/Code Availability。
• Speciesformer：摘要未提评测细节与代码可用性，跨物种迁移的实际增益待正文确认。

一句话判断

本周实质进展集中在"资源型基准"（发育图谱、共调控目录、血浆蛋白组流程评测）与"预训练范式迁移"（JEPA 进蛋白、跨物种生成式虚拟细胞），前者可直接接入类器官/蛋白组 demo，后者提示中间层表征与潜空间设计值得重视。

人群健康与多组学 AI

本周亮点

• Robust cis-by-trans epistasis in the human plasma proteome highlights an ABO-centered interaction network（8.0）：利用 UKB-PPP 在蛋白水平（而非变异水平）定义互作以降低多重检验负担，用 sandwich 方差估计控制假阳性，识别出以 ABO 为中心的互作网络；结论偏保守——上位效应对性状定位增益有限。https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2026.09.003
• Multi-ancestry MHC-pQTL mapping reveals disease-linked HLA protein networks and shared genetic architecture（8.0）：UKB（n=43,762）+ CKB（n=3,977）跨祖先 MHC-pQTL 定位，2920 蛋白中鉴定 13 个 cis、606 个 trans 关联，多数信号跨祖先一致，并发现东亚 EDAR 祖先富集关联；HLA 特异性共定位连接免疫疾病位点（如 B2M 与 MS 在 HLA-A，PP=0.991）。https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10956233/v1
• Molecular Circadian Disturbance in Human Blood Independently Predicts Multi-Disease Risk and Maps to Hepatic metabolism Pathways（8.0）：42 万 UKB 参与者、312 种分子，用贝叶斯加性回归树推导相位偏移与节律紊乱两个正交指标，节律紊乱独立于睡眠、可预测 98 种未来发病风险并映射到肝脏代谢通路。https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-11120748/v1
• Large-scale esophageal cancer screening through noncontrast computed tomography and artificial intelligence（7.0，Nature Medicine）：EAGLE 模型从胸部非增强 CT 检测食管癌前病变与癌症，训练 6,813 例、验证 80,612 例，覆盖 3 国 12 中心，完成历史上被认为难以实现的 NC CT 筛查任务。https://doi.org/10.1038/s41591-026-04656-4

数据与资源

• EST-Health-30：爱沙尼亚 30% 随机人群样本（2012–2024）真实世界诊疗模式数字图谱，覆盖 1000+ ICD-10 三位字符诊断类别。https://doi.org/10.64898/2026.09.16.26363186
• UKB-PPP cis-by-trans 上位效应图谱：以 ABO 为中心的蛋白互作网络（受控访问）。
• 多祖先 MHC-pQTL 汇总结果：UKB + CKB，2920 蛋白的 cis/trans 关联（预印本，待正式释放）。
• All of Us 白内障 GWAS + 多组学 MR：欧洲（161,812 例）与东亚（66,679 例）荟萃分析，配套 cis-eQTL/cis-pQTL MR 与共定位。https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2026.106485

评测与警示

• cis-by-trans 上位效应：仅 7 个显著信号，统计功效受限；作者自认对 trait mapping 提升甚微，实用价值存疑；仅覆盖 UKB 单队列单模态，跨队列可复现性未验证。
• 多祖先 MHC-pQTL：祖先样本量严重不平衡（UKB 约为 CKB 的 11 倍），跨祖先结论稳健性、trans 信号假阳性控制、共定位是否区分因果与连锁均需正文核实；MHC 区高多态与复杂 LD 使 HLA 归因依赖插补质量。
• 可复现性：UKB/CKB/All of Us 数据均需申请，多数工作未在摘要中给出代码仓库，落地需自行实现方法模板。

一句话判断

本周人群多组学在"遗传调控网络精细化"（蛋白级互作、HLA 分辨率 pQTL、跨祖先一致性）与"大队列 AI 临床落地"（NC CT 食管癌筛查、节律紊乱多病预测）两条线上同时推进，方法成熟度高、可直接迁移到 ChinaHEART 的跨队列校正与风险预测框架。

Registry 增补建议

databases.md

• HuDeHA — 人发育海马单细胞整合图谱（658,059 细胞，PCW3–15.3 岁），类器官成熟度/区域身份校正基准 | https://doi.org/10.64898/2026.09.18.752796
• 单细胞共调控 ground truth 目录 — 35 样本，含正/负共调控对照，用于归一化与共调控方法评估 | https://doi.org/10.64898/2026.09.18.752692
• SpeciesCorpus — 1.31 亿细胞跨物种单细胞语料，配套 Speciesformer | https://doi.org/10.64898/2026.09.22.752128
• EST-Health-30 — 爱沙尼亚 30% 人群真实世界诊疗模式图谱，1000+ ICD-10 类别 | https://doi.org/10.64898/2026.09.16.26363186
• UKB-PPP cis-by-trans 上位效应图谱 — 以 ABO 为中心的蛋白互作网络 | https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2026.09.003
• 多祖先 MHC-pQTL 汇总（UKB + CKB）— 2920 蛋白 cis/trans 关联，HLA 分辨率 | https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10956233/v1

models.md

• ProteinJEPA — JEPA 潜空间预测预训练，蛋白语言模型，19 任务 78/114 胜出 | https://arxiv.org/abs/2605.07554
• Speciesformer — 跨物种生成式单细胞基础模型，1.31 亿细胞预训练 | https://doi.org/10.64898/2026.09.22.752128
• EAGLE — NC CT 食管癌筛查 AI 模型，12 中心 80,612 例验证（Nature Medicine） | https://doi.org/10.1038/s41591-026-04656-4
• 血浆蛋白组工作流基准方案 — Astral/Exploris 480/SEER/Olink 等 7 流程对比 | https://doi.org/10.1016/j.jprot.2026.105735

people.md

• Ekaterina Ivleva（University of Pittsburgh）— HuDeHA 发育海马图谱与 fAD 类器官基准通讯作者 | https://doi.org/10.64898/2026.09.18.752796
• Valentine Svensson — 单细胞共调控 ground truth 基准目录通讯作者 | https://doi.org/10.64898/2026.09.18.752692
• Xuanyao Liu（University of Illinois Chicago）— UKB-PPP cis-by-trans 上位效应图谱通讯作者 | https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2026.09.003
• Alexander J. Mentzer（University of Oxford）— 多祖先 MHC-pQTL 映射，CKB 蛋白组遗传整合 | https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10956233/v1
• Olga V. Kalinina（Helmholtz Institute for Pharmaceutical Research Saarland）— 蛋白语言模型层级表征分析 | https://arxiv.org/abs/2608.12090

本周来源分布

期刊 13 篇 · 预印本 20 篇（仅统计进 digest 的论文）

方向背景本周变更

心血管队列多组学与临床 AI

• 覆盖度平台期收尾编译

类器官与模式生物虚拟响应建模

• 新增 [49] A lifespan single-cell atlas of the human developing hippocampus benchmarks familial Alzheimer's disease brain organoids.
• 新增 [24] Speciesformer learns conserved cellular states for cross-species generative virtual cell modeling

人群健康与多组学 AI

• 新增 [50] Robust cis-by-trans epistasis in the human plasma proteome highlights an ABO-centered interaction network.
• 新增 [49] Multi-ancestry MHC-pQTL mapping reveals disease-linked HLA protein networks and shared genetic architecture
• 新增 [18] Molecular Circadian Disturbance in Human Blood Independently Predicts Multi-Disease Risk and Maps to Hepatic metabolism Pathways
• 新增 [22] A national-scale digital atlas of recorded care patterns across more than 1000 diagnostic categories using real-world health data: a retrospective observational study

单细胞与空间组学基础模型与虚拟细胞

• 新增 [7] Speciesformer learns conserved cellular states for cross-species generative virtual cell modeling

虚拟细胞与扰动响应预测

• 新增 [7] Speciesformer learns conserved cellular states for cross-species generative virtual cell modeling

2026-W38 新

本周科研情报总结（2026-09-15 ~ 2026-09-19）

衰老与多模态健康模型

本周亮点

• Sex-specific biological aging clocks across organs and omics（Nature Medicine，8.0）：基于 MULTI 联盟多队列多组学数据，构建覆盖 15 个器官系统、38 个性别特异性衰老时钟，证明性别分层建模能暴露 pooled 模型掩盖的器官特异衰老信号（尤其脑衰老与 AD 临床前认知下降关联）。链接
• A breast tissue-specific epigenetic clock (BTEC)（8.0）：基于 7 项研究、553 例健康乳腺甲基化数据，年龄预测 r=0.91、MAE=3.0y，优于 Horvath/Hannum；发现肿瘤/瘤旁组织表观年龄系统性"去相关"（平均偏差 -14~-15 年）。链接
• A lifespan-scale single-cell atlas defines an early-childhood immunometabolic transition（7.0）：整合 2008 名 0-100 岁健康个体 PBMC scRNA-seq，年龄分辨建模发现以 6 岁为中心的免疫代谢转变，血清代谢组/脂质组在 6-8 岁出现变化波。链接
• GIA: Germline-Informed Aging with AlphaGenome Finds Genetically Regulated CpGs（7.0）：揭示表观时钟 CpG 受胚系变异影响，直接关系 aging clock 建模的因果解释。链接

数据与资源

• 寿命尺度 PBMC 单细胞图谱（2008 人 / 0-100 岁，scRNA-seq + 血清代谢组/脂质组）
• BTEC 乳腺组织特异甲基化时钟（探针列表与系数是否公开待确认）
• MULTI 联盟 38 个器官-性别特异衰老时钟（权重/模型开放情况待查）
• 心脏移植同化受体生物学年龄的多组学数据（Poganik et al.）

评测与警示

• BTEC 样本量偏小（553 例健康组织），缺乏明确外部验证队列；EAA 与生存关联为探索性分析，未做多变量校正；肿瘤"负向偏差"机制（去甲基化 vs 细胞组成混杂）未厘清。
• MULTI 联盟数据多为受控访问（ADNI、BLSA 等），直接复用可能受限；性别二元处理未涉及性别谱系/激素状态连续变量；38 个 clock 相对 pooled clock 的增量预测力需 head-to-head 比较。
• 本周多篇甲基化衰老工作（DNA methylation variability、co-methylation modules）均为 6.0 分档，方法可借鉴但无突破性新范式。

一句话判断

本周衰老建模的实质进展集中在**"分层/条件化建模"**——性别分层、组织特异、年龄分辨，共同指向一个结论：统一模型会抹平关键异质性，多模态衰老模型应默认并行训练 pooled 与 stratified 版本。

生物医学数据库 / 模型 / 部署

本周亮点

• spaGFM: scalable graph foundation model for spatial transcriptomics（8.0）：通过随机游走将细胞邻域序列化，用增强自监督邻域重建替代图消息传递，在 132 个图像型 ST 数据集、4390 万细胞上预训练，可跨组织/疾病/平台迁移。链接
• Domain Elastic Transform (DET)（7.0）：无网格贝叶斯概率框架，联合对齐空间转录组的几何与功能，避免体素化导致的单细胞分辨率损失。链接
• Dynamic Generalized Gromov-Wasserstein Optimal Transport (TP-DATE)（7.0）：将 GW 最优传输动态推广，无模拟方式统一静态与动态二次型 OT，用于空转连续轨迹重建并保留组织结构。链接
• LucaCell: sequence-centric foundation model for cross-species single-cell analysis（7.0）：跨物种单细胞序列基础模型，预训练权重若公开可直接微调。链接

数据与资源

• spaGFM 预训练模型（4390 万细胞 / 132 数据集，权重开放情况待确认）
• LucaCell 跨物种单细胞基础模型
• 单细胞长读长异构体图谱（跨组织，含 senescence 轴）
• 大规模合成基因图谱（约 6 万顺式调控元件，公开）
• MARC 亚细胞空转细胞分割方法
• SPLENDID 连续遗传祖先多基因风险预测方法

评测与警示

• spaGFM 为 Research Square 预印本，代码/权重/数据开放情况摘要未明示，需查 GitHub/Zenodo 确认。
• DET 在 arXiv 与 IEEE TPAMI 双版本出现（分数 6.0 vs 7.0），代码是否公开是能否复用的关键。
• 本周空转方法密集（spaGFM、DET、TP-DATE、MARC），但均未给出与既有 baseline 的定量对比细节，需读正文确认增益幅度。

一句话判断

空间转录组方法学本周集中爆发，"图→序列→基础模型"范式（spaGFM）与几何-功能联合对齐（DET/TP-DATE） 是两条可直接迁移到你多模态对齐 pipeline 的技术路线。

ML / AI 底层算法

本周亮点

• An immune world model for multiscale forecasting and therapeutic hypothesis generation（8.0）：用"受治理的进化式 AI Scientist"（Agent Genesis）自动搜索并冻结动作条件化免疫世界模型，将细胞/组织/个体三尺度状态编码为 S_t，干预编码为 A_t，学习 S_{t+1}=F_θ(S_t,A_t)，据此提名 IL-36γ + SIRPα 抑制假设。链接
• Clin-JEPA: Multi-Phase Co-Training for JEPA Pretraining on EHR Trajectories（7.0）：将 JEPA 用于 EHR 患者轨迹，用 LLM 作编码器直接读小时级文本记录，避免特征工程；指出仅 SFT 不能围绕生理动态组织潜空间。链接
• JEPA-Anything: Learning Predictive Models across Different Worlds（7.0）：基于正交预测因子分解（OPF）的领域无关框架，在视觉、生物学、临床轨迹、控制、分子动力学、物理场、天气七个领域评估。链接
• Changepoint-Aware World Models（6.0）：变点感知世界模型 + 遗忘陈旧回放，持续学习思路契合跨队列校正。链接

数据与资源

• Immune world model 自建 Immune68 特征表 + TabPFN 组合（代码/权重未公开，需向 PhAI Labs/CUHK 索取）
• Clin-JEPA 使用 EHR 小时级文本记录（数据来源未明示）

评测与警示

• Immune world model 未跑赢 condition-mean 基线：全局平均 ∆cos 均 0.46，仅在相对 scGPT 的 64% 动作上更优；抗 PD-1 LOO AUC 在 composition 上仅 0.54，个体层增益 +0.005~+0.067；定量动态基准只评估一步转移；IL-36γ + SIRPα 未经湿实验验证；自校正审计否决了所有筛选的细胞因子对，假阳性风险控制仍是开放问题。
• Clin-JEPA、JEPA-Anything、Subspace-Decomposed JEPAs 均未明示代码，可复现性存疑。
• 本周 JEPA 系工作密集（Clin-JEPA、JEPA-Anything、Subspace-Decomposed JEPAs），但多为概念验证，缺乏统一基准对比。

一句话判断

本周 JEPA/世界模型方向持续升温，"结构化状态 + 独立动作编码 + 门控残差转移" 是可直接迁移到你多模态衰老模型的核心架构范式；但免疫世界模型的基线未跑赢问题提示：世界模型在生物医学场景的增益仍主要来自条件特异而非整体表征。

Registry 增补建议

databases.md

• 寿命尺度 PBMC 单细胞图谱（2008 人 / 0-100 岁，scRNA-seq + 血清代谢组/脂质组）— https://doi.org/10.64898/2026.09.11.750312
• 单细胞长读长异构体图谱（跨组织，含 senescence 轴）— https://doi.org/10.64898/2026.09.11.748700
• 大规模合成基因图谱（约 6 万顺式调控元件）— https://doi.org/10.64898/2026.09.13.751267
• MULTI 联盟多器官多组学衰老时钟数据集（15 器官系统 / 38 时钟）— https://doi.org/10.1038/s41591-026-04662-6
• BTEC 乳腺组织特异甲基化时钟训练数据（7 研究 / 553 例）— https://doi.org/10.1080/15592294.2026.2714582

models.md

• spaGFM（空间转录组图基础模型，4390 万细胞预训练）— https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-11012643/v1
• LucaCell（跨物种单细胞序列基础模型）— https://doi.org/10.64898/2026.09.08.750024
• Clin-JEPA（EHR 患者轨迹 JEPA 预训练框架）— https://arxiv.org/abs/2605.10840
• JEPA-Anything（正交预测因子分解，跨七领域）— https://www.semanticscholar.org/paper/ba43a23966622ae3823e225b32d69f59f0aea695
• Immune World Model（动作条件化多尺度免疫世界模型）— https://arxiv.org/abs/2609.14709
• Domain Elastic Transform (DET)（贝叶斯函数配准）— https://arxiv.org/abs/2603.21235
• TP-DATE（动态 Gromov-Wasserstein 最优传输）— https://arxiv.org/abs/2609.20008
• MARC（亚细胞空转细胞分割）— https://arxiv.org/abs/2609.13665

people.md

• Sean Lim（GIA: Germline-Informed Aging with AlphaGenome 作者）— https://arxiv.org/abs/2609.17801
• Osamu Hirose / Emanuele Rodola（Domain Elastic Transform 作者）— https://doi.org/10.1109/tpami.2026.3733393
• Junda Ying, Zhiwei Zeng, Peijie Zhou, Lei Zhang（TP-DATE 作者）— https://arxiv.org/abs/2609.20008
• Taoyong Cui, Xi Wang, Zonghang Li 等（Immune World Model 作者，PhAI Labs / CUHK）— https://arxiv.org/abs/2609.14709
• Yixuan Yang, Mehak Arora, Ryan Zhang 等（Clin-JEPA 作者）— https://arxiv.org/abs/2605.10840
• Wang J, Zhong Y, He F 等（spaGFM 作者）— https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-11012643/v1

2026-W37 新

跨域趋势

1. Agent 能力评估正在从"能不能做"转向"压力下还稳不稳"：RLVR-stress-test 这类工作说明社区开始系统性地质疑 RLVR 的鲁棒性，而不只是刷 benchmark。这对 agentic 科研工作流是必要的基础设施——如果 agent 在扰动下不可靠，就没法托付真实的科研 pipeline。

2. 空间转录组分析代码正在快速"工具化/模板化"：HPV_OPC_spatial_transcriptomics 这类 repo 表明空转分析流程正从"每篇论文自己写"变成"可复用的分析模板"。方法迁移成本在下降，跨癌种/跨组织的空转方法复用窗口正在打开。

3. 基础模型的"平台移植"成为独立工作类型：mlx-AuK 把语音基础模型搬到 MLX，本身与你的方向无关，但反映出一个信号——foundation model 的部署/移植/量化正在成为一类独立工程产出。对单细胞 foundation model 而言，类似"能在本地/边缘跑"的移植工作未来会变多，值得留意。

4. GitHub 作为科研情报源的信噪比在下降：本周 5 条里 3 条是低分或无关，说明纯 GitHub 抓取 + 关键词粗筛的召回质量有限。趋势判断：需要引入更强的来源分层（如 papers with code、biorxiv、HF datasets/models）来平衡。

5. "分子钟"类传统方法仍在被重新包装：molecularclock 这类老方法以新 repo 形式出现，提示关键词"clock"会持续带来噪声。aging clock 与分子钟定年是两个完全不同的领域，粗筛阶段需要更精确的消歧。

对多模态衰老模型合作的启发

1. 数据层面——把空转分析模板纳入 demo 数据管线：HPV_OPC_spatial_transcriptomics 的分析代码可作为空转模态的"参考实现"，用来验证你多模态 demo 中空间转录组分支的预处理/对齐流程是否合理。具体动作：clone 下来，用公共衰老空转数据（如小鼠/人组织 aging atlas）跑一遍，检查其 QC、归一化、空间邻域构建步骤能否直接复用。

2. 方法层面——把 RLVR 鲁棒性思路迁移到多模态整合的"缺失模态"场景：RLVR-stress-test 的核心是"在扰动下测试可靠性"。你的合作项目明确要处理缺失模态和跨队列校正，可以把"stress test"作为评估范式：人为 mask 掉某个模态（蛋白组/甲基化），看整合模型是否仍稳定。这是一个可直接写进方法学章节的评估设计。

3. 实验设计层面——为"持续学习/增量学习"预留接口：合作方后续会陆续进新模态和新队列，本周信号（agent 鲁棒性、模型移植）都指向"系统要能持续演进"。建议在 demo 阶段就把模型设计成支持增量接入的架构（如 modality adapter + 冻结主干），而不是等新数据来了再重构。具体动作：先定义好模态注册接口和版本化数据 schema。

Registry 增补建议

databases.md

• HPV_OPC_spatial_transcriptomics — HPV 口咽癌空转分析代码库，可作为空转分析模板参考（github: wakisaka805-cpu）

models.md

• RLVR-stress-test — RLVR 鲁棒性压力测试框架，可用于多模态整合的缺失模态/扰动评估范式迁移（github: aabhimittal）
• mlx-AuK — 语音基础模型 MLX 移植，作为"foundation model 平台移植"类工作的样例记录（github: vanch007）

people.md

• （本周无值得长期跟踪的独立研究者条目；上述 repo 均为工具/代码类，暂不单列人物）