• 化能自养菌Acidithiobacillus thiooxidans生物浸出高炉粉尘中锌元素的创新工艺与循环经济价值研究

  钢铁工业每年产生大量含锌高炉粉尘，这些粉尘因锌元素在冶炼过程中的挥发性会形成炉壁结瘤，严重影响生产效率。传统火法冶炼Waelz工艺虽能回收锌，但存在能耗高、二次污染等问题。如何选择性提取锌并保留铁资源，成为实现冶金循环经济的关键瓶颈。奥地利研究人员在《Biochemical Engineering Journal》发表的研究中，开创性地利用嗜酸硫杆菌Acidithiobacillus thiooxidans的生物氧化特性，通过其代谢产生的生物硫酸选择性浸出高炉粉尘中的锌。研究采用fed-batch搅拌反应器系统，通过动态氧传输系数(kLa)测定优化通气参数，在125 g L-1超高粉尘负荷下，

  来源：Biochemical Engineering Journal

  时间：2025-07-16

• 基于磁性微球与荧光标记技术的miRNA-320b生物传感器在食管癌早期诊断中的应用研究

  食管癌作为全球第六大癌症死因，在中国占全球死亡病例的56%，其早期诊断长期依赖内镜等侵入性检查，患者依从性差且医疗资源消耗大。miRNA-320b作为食管鳞癌（ESCC）特征性生物标志物，在肿瘤组织和血清外泌体中显著高表达，但现有检测方法存在灵敏度不足、操作复杂等缺陷。为此，研究人员开发了一种创新性荧光生物传感器系统。该研究采用羧基化磁性微球为载体，通过EDC/NHS活化后固定Cap-DNA探针，利用碱基互补配对捕获miRNA-320b。创新性地引入3-氨基苯硼酸（3-APBA）作为桥接分子，其硼酸基团特异性识别miRNA-320b 3'端核糖顺式二醇结构，通过硼酸酯化共价连接羧基荧光素，实现

  来源：Biocatalysis and Agricultural Biotechnology

  时间：2025-07-16

• 基于荧光生物传感器的食管癌潜在标志物miRNA-320b高灵敏检测新方法

  食管癌作为全球第六大癌症死因，在中国占全球死亡病例的56%，其早期症状隐匿导致多数患者确诊时已届晚期。传统内镜和活检虽准确但存在侵入性强、设备依赖度高的问题，在医疗资源匮乏地区尤为突出。近年来，尽管电化学生物传感器（如AuNPs增强型miRNA-21检测器）和表面等离子共振（SPR）技术取得进展，但成本高、稳定性差等缺陷限制了临床应用。针对这一困境，中国研究人员开发了创新性荧光生物传感器系统。该研究聚焦miRNA-320b——一种在食管鳞癌（ESCC）组织中高表达且与淋巴转移正相关的标志物。通过将氨基化Cap-DNA共价固定于羧基化磁性微球，利用3-氨基苯硼酸（3-APBA）特异性识别miRN

  来源：Biochemical Engineering Journal

  时间：2025-07-16

• 基于多重实时PCR技术的亚洲型DEL变异快速检测方法开发及临床应用

  在东亚人群中，RhD阴性血型仅占0.15-0.34%，其中约16-32%实则为亚洲型DEL变异型——这种特殊变异会导致D抗原表达量极低（<22抗原/细胞），常规血清学方法难以检测。这种"伪阴性"现象给输血医学带来巨大挑战：若将DEL型血液误输给真阴性患者可能引发抗D抗体，而DEL型患者接受RhD阳性血液却可能安全无恙。传统检测方法如吸附-洗脱试验操作繁琐，Sanger测序耗时长达5小时，PCR-RFLP也需要3小时以上，均难以满足临床快速筛查需求。A)及内参基因HBB。研究采用315例临床样本（含180例RhD阳性、135例阴性/弱D）进行验证，通过合成DNA模板评估分析性能，并与PCR-SS

  来源：The Journal of Molecular Diagnostics

  时间：2025-07-16

• 基于稳定同位素衍生化-液相色谱三重四极杆质谱联用技术的血清游离脂肪酸非靶向分析新策略

  在生命科学领域，游离脂肪酸（Free Fatty Acids, FFAs）作为细胞膜的重要组成和能量代谢的关键介质，其异常波动与心血管疾病、胰岛素抵抗等重大健康问题密切相关。然而，这些看似简单的碳链分子却给分析化学家们带来了巨大挑战——传统质谱技术难以捕捉它们的"身影"，不仅因为其电离效率低下，更因其碎裂后缺乏特征性"指纹"碎片。这种技术瓶颈严重阻碍了科学家们深入探索FFAs在生理病理过程中的精确作用机制。面对这一难题，内蒙古医科大学"蒙药学一流学科"研究团队另辟蹊径，将化学衍生化的"老办法"玩出了新花样。研究人员创造性采用一对"轻重有别"的稳定同位素试剂——TMAE-h3和TMAE-d3，给

  来源：Journal of Chromatography B

  时间：2025-07-16

• 基于稳定同位素衍生化-液相色谱-三重四极杆质谱联用技术的血清游离脂肪酸非靶向分析及代谢模式研究

  在生命科学领域，游离脂肪酸（FFAs）作为细胞膜的重要组成和能量代谢的关键调节因子，其异常波动与心血管疾病、胰岛素抵抗等多种重大疾病密切相关。然而这些长度在12-26个碳原子之间的脂质分子，在质谱检测中却面临"先天不足"——电离效率低下、缺乏特征性碎片离子，使得精准分析成为困扰研究人员的难题。传统的气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）受限于分析物的热稳定性，而液相色谱-质谱（LC-MS）在负离子模式下的灵敏度又难以满足低丰度FFAs的检测需求。针对这一技术瓶颈，来自内蒙古医科大学"蒙药学一流学科"研究团队的研究人员创新性地将稳定同位素衍生化（ID）技术与串联质谱相结合，开发出具有突破性的分析方

  来源：Journal of Chromatography B

  时间：2025-07-16

• 基于稳定同位素衍生化-液相色谱三重四极杆质谱联用技术的血清游离脂肪酸非靶向分析新方法

  在生命科学领域，游离脂肪酸(FFAs)作为细胞膜构成要素和能量代谢调节分子，其异常波动与心血管疾病、糖尿病等重大慢性病密切相关。然而这些碳链长度12-26的"代谢哨兵"却给分析化学家们出了道难题：传统气相色谱难以应对热不稳定性组分，而LC-MS负离子模式又面临电离效率低的瓶颈，特别是对低丰度FFAs的检测犹如"大海捞针"。这种技术困境严重阻碍了FFAs在疾病机制研究和生物标志物开发中的应用。针对这一挑战，内蒙古医科大学"蒙药一流学科"研究团队在《Journal of Chromatography B》发表创新成果。研究人员巧妙设计出"化学衍生化+同位素标记"的组合拳：首先利用草酰氯的高反应活性

  来源：Journal of Chromatography B

  时间：2025-07-16

• 基于稳定同位素衍生化与电喷雾串联质谱联用技术的生物样本脂肪酸高灵敏度分析方法研究

  脂肪酸作为细胞膜的重要组成和能量代谢的关键介质，其异常波动与心血管疾病、脂肪肝等多种疾病密切相关。然而这些含12-26个碳原子的分子在质谱检测中面临两大瓶颈：一是电喷雾电离负离子模式(ESI-)灵敏度不足，二是缺乏特征性碎片离子导致定性困难。传统气相色谱法又受限于分析物的热稳定性和挥发性，这使得生物样本中低丰度脂肪酸的精准分析成为代谢组学研究中的"卡脖子"难题。针对这一技术瓶颈，内蒙古医科大学"蒙药学一流学科"建设项目支持的研究团队创新性地将化学衍生化与同位素标记策略相结合。研究人员设计出三甲基氨基乙酯(TMAE)衍生化方案，通过草酰氯活化脂肪酸羧基后，分别与普通碘甲烷(CH3I)和氘代碘甲烷

  来源：Journal of Chromatography B

  时间：2025-07-16

• 多模态深度学习提升膜性肾病病理诊断准确性的创新研究

  这项突破性研究展示了多模态深度学习(multimodal deep learning)在肾脏病理学领域的革命性应用。科研团队通过融合数字病理切片(whole slide imaging)与临床指标的多维度数据，构建了针对膜性肾病(membranous nephropathy, MN)的智能诊断系统。技术层面创新性地采用卷积神经网络(CNN)处理组织学图像，同时结合循环神经网络(RNN)分析实验室检测数据。实验结果显示，该模型在IgG4亚型检测中达到92.3%的敏感度(sensitivity)，显著优于传统诊断方法。特别值得注意的是，系统可自动识别肾小球基底膜(GBM)上的免疫复合物沉积特征，这

  来源：Renal Failure

  时间：2025-07-16

• 扩散模型生成合成人类基因型：突破全基因组模拟的技术壁垒与生物医学应用

  在基因组学研究领域，获取高质量全基因组数据长期面临三大障碍：单条基因组30亿碱基对的超长序列难以直接处理，测序成本高昂，以及严格的隐私保护限制。这些限制严重阻碍了疾病机制研究和临床应用的进展。以肌萎缩侧索硬化症(ALS)为例，这种由复杂突变模式驱动的神经退行性疾病，其研究需要大规模全基因组数据支持，但现有技术仅能生成短片段或单染色体数据（如DNAGPT的24k bp或HAPNEST的单染色体SNP）。比勒菲尔德大学（Bielefeld University）机器学习研究组与基因组数据科学团队合作，在《Bioinformatics》发表的研究中，创新性地将图像生成领域的扩散模型引入基因组学。研究

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-07-16

• 深度学习驱动的蛋白质组规模淀粉样信号基序检测技术研究

  在生命科学领域，淀粉样蛋白(amyloid)因其独特的交叉β折叠(cross-β fold)结构长期备受关注。这类蛋白不仅能引发阿尔茨海默症等神经退行性疾病，更在动物、真菌和细菌的免疫信号转导中扮演关键角色。然而，淀粉样信号基序(Amyloid Signaling Motifs, ASM)的高度序列多样性使其在庞大蛋白质数据库中的检测成为重大挑战——传统方法如隐马尔可夫模型(HMM)因无法捕捉非局部依赖性而表现乏力，而基于概率上下文无关文法(PCFG)的模型虽有所改进，仍面临计算复杂度的限制。波兰弗罗茨瓦夫理工大学(Wroclaw University of Science and Techn

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-07-16

• GreedyMini：一种生成低密度DNA minimizer的创新工具及其在生物信息学中的应用

  15时计算效率急剧下降。这直接影响了主流工具如Kraken 2(参数k=31,w=5)和GraphAligner(k=19,w=30)的运行性能。来自以色列巴伊兰大学(Bar-Ilan University)计算机科学系的Arseny Shur和Yaron Orenstein团队在《Bioinformatics》发表的研究中，提出了革命性的GreedyMini工具包。该研究通过三个关键技术突破解决了上述问题：1)设计贪婪算法GreedyE，通过动态评分系统(|Yu|/|Xu|)优先选择低密度k-mer；2)开发Swap函数实现局部优化，将(13,10)参数对的密度降低0.67%；3)创新性提出

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-07-16

• 利用可索引弹性创始人图实现高效种子链延伸比对：解决泛基因组序列比对难题的新方法

  在基因组学领域，参考基因组偏倚问题长期制约着遗传变异的准确分析。随着千人基因组计划等大型项目产生海量变异数据，传统线性参考基因组已无法满足研究需求，催生了泛基因组计算这一新兴方向。当前主流方法存在两难困境：基于字符串集合的方法缺乏变异位点信息，而基于图的方法又面临计算复杂度高的问题。特别是在长读长测序时代，序列到图比对这一核心操作的理论复杂性（已知不存在亚二次时间算法）成为制约分析效率的瓶颈。赫尔辛基大学（University of Helsinki）的Nicola Rizzo团队在《Bioinformatics》发表的研究中，创新性地利用可索引弹性创始人图(iEFG)的特殊性质，开发了完整的

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-07-16

• 基于层次化注意力机制的多示例学习框架在单细胞RNA测序数据中预测患者表型的创新研究

  单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术正在重塑精准医疗的格局，它能揭示单个细胞的基因表达特征，为疾病机制研究和临床诊断提供前所未有的分辨率。然而，当将这些高维数据用于患者表型预测时，研究者面临两大挑战：一方面，传统方法忽略了细胞自然存在的层次结构（如细胞类型分组）；另一方面，现有多示例学习(MIL)模型仅关注单个细胞的重要性，难以捕捉细胞类型的整体贡献。这种局限性不仅影响预测准确性，更阻碍了生物标志物的可解释性发现。针对这一技术瓶颈，芬兰阿尔托大学(Aalto University)的Chau Do和Harri Lahdesmaki团队在《Bioinformatics》发表创新研究，提出层

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-07-16

• 基于转录因子物理邻近性的基因调控网络推断新方法GRIP

  基因调控网络推断是系统生物学领域的核心挑战，它决定着我们对细胞分化、状态维持和应激响应等生命过程的理解。尽管现有方法已能整合基因表达、染色质可及性和TF结合 motif 等信息，但它们都忽视了一个基本生物学事实——转录因子必须通过物理相互作用才能协同调控靶基因。这种认知缺失导致推断出的调控关系可能包含空间上无法实现的理论组合，严重影响结果的生物学可信度。印第安纳大学医学院生物统计与健康数据科学系(Department of Biostatistics and Health Data Sciences, Indiana University School of Medicine)的研究团队在《B

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-07-16

• 空间转录组解卷积方法在空间染色质可及性数据中的普适性验证

  在生命科学研究领域，理解细胞如何在组织微环境中精确调控基因表达一直是重大挑战。虽然单细胞转录组和表观组技术揭示了细胞状态的异质性，但传统方法需要解离组织，丢失了关键的空间信息。近年来兴起的空间转录组技术虽然部分解决了这个问题，但对于基因调控的核心过程——染色质可及性的空间分布研究仍存在方法学空白。更棘手的是，现有空间染色质可及性检测技术（如Slide-tag和spot-based protocols）受限于分辨率，每个检测点包含多个细胞的混合信号，亟需有效的解卷积方法来解析细胞类型特异性模式。来自德国慕尼黑工业大学（Technical University of Munich）和亥姆霍兹慕尼黑

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-07-16

• MutBERT：基于概率基因组表征的基因组学基础模型创新研究

  基因组学研究正面临一个关键挑战：如何从海量群体基因组数据中有效捕捉遗传变异信息。传统基因组基础模型如DNABERT和Nucleotide Transformer虽然取得了显著进展，但在处理人类群体数据时仍存在明显局限。这些模型通常直接在全基因组序列上训练，难以高效学习稀疏分布的单核苷酸变异（SNPs），同时训练过程中对非变异区域的冗余计算也造成了资源浪费。随着1000基因组计划等大型生物样本库数据的积累，开发能充分利用群体遗传多样性的新型计算方法变得尤为迫切。香港科技大学（广州）数据科学与分析学域的研究团队在《Bioinformatics》发表了突破性研究。针对现有模型的不足，他们创新性地提出

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-07-16

• "Unicorn：基于盲超分辨率的单细胞Hi-C数据增强与三维基因组结构重建新方法"

  在探索生命奥秘的征程中，三维基因组结构犹如一本立体密码书，而单细胞Hi-C技术正是解读这本天书的钥匙。然而这把钥匙却存在先天缺陷——由于单个细胞中染色质互作事件的稀缺性，产生的数据如同被打了马赛克的图像，既稀疏又充满噪声。这种"数据荒漠"现象严重阻碍了科学家们对染色质空间组织、基因调控机制等核心问题的理解。传统方法采用固定比例降采样（如1/16或1/32）的"一刀切"策略，就像用同一把梳子梳理所有头发，难以应对单细胞数据的复杂特性。美国科罗拉多大学科罗拉多斯普林斯分校（University of Colorado, Colorado Springs）的Oluwadare团队在《Bioinfor

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-07-16

• LYCEUM：基于深度学习的低覆盖度古基因组拷贝数变异检测新方法

  在探索人类演化历程的考古遗传学研究中，古基因组(aDNA)如同埋藏在时间尘埃中的密码本。然而这些珍贵的遗传材料往往支离破碎——不仅遭受着数千年来的降解破坏，还混杂着环境微生物的DNA污染，更棘手的是测序覆盖度常常低至0.05x（现代基因组测序的1/200）。这种"三座大山"使得检测基因组结构变异，特别是与疾病和进化密切相关的拷贝数变异(CNV)成为巨大挑战。传统CNV检测工具如CNVnator、CONGA等在处理现代高覆盖度数据时表现出色，但面对古基因组的特殊困境时却捉襟见肘。9x）及其人工降采样版本进行针对性优化。这种训练方式既解决了古基因组数据稀缺的难题，又使模型适应了低覆盖度数据的特殊噪

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-07-16

• CREMSA：基于列式游程编码的超大型多序列比对压缩索引技术及其在病毒基因组分析中的应用

  在病毒大流行时代，全球科研机构每天产生海量的病原体基因组数据。以SARS-CoV-2为例，目前公开的基因组序列已超过450万条。这些高度相似但又存在关键变异的基因组通常被组织成多序列比对(MSA)进行分析，但由此产生的数据规模惊人——187万条SARS-CoV-2基因组的比对文件就达到65GB。传统压缩方法面临双重困境：要么需要完全解压才能进行分析，丧失随机访问能力；要么压缩率有限，无法有效处理超大规模数据集。更棘手的是，现有方法对序列顺序敏感，而生物学常用的系统发育排序在实际操作中既耗费资源又可能受测序误差干扰。法国里尔大学(Univ.Lille)CRIStAL实验室(UMR 9189)与巴

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-07-16

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