👋 Welcome to BioF3's Daily Trends! Today's edition features 3 GitHub projects and 0 research papers from bioRxiv, arXiv, and PubMed.
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1. Silkworm-mTOR-Transcriptomics
🔧 GitHub Project | Language:
R| ⭐0| 🍴0
Computational modeling of transcriptomic shifts in Bombyx mori using R to visualize signaling pathways.
AI Technical Review (深度解读)
一句话定位 Silkworm-mTOR-Transcriptomics：基于R语言的家蚕mTOR信号通路转录组学全流程分析方案。
痛点直击
你是否在面对非模式生物（如家蚕）的转录组数据时，缺乏一套能够从差异基因挖掘深入到信号通路可视化的系统性分析流程？你是否在探索病毒感染如何通过mTOR轴重编程宿主代谢时，苦于无法直观呈现基因间的互作关系与调控层级？
核心亮点
- 全流程闭环分析：构建了从探索性数据分析（EDA）到系统生物学建模的完整分析闭环，利用层次聚类识别共表达模块，并结合严格的统计学阈值（|Log2FC|>1.0, p<0.05）精准筛选关键调控因子。
- 有向图网络建模：基于igraph库实现了信号转导网络的有向图建模，成功可视化了从PI3K/AKT上游信号至S6K和4E-BP1下游效应器的级联反应，揭示了mTOR作为信号“瓶颈”的核心地位。
- 多维度功能验证：采用KEGG通路过度表达分析（ORA），将差异基因映射至生物学功能，定量证实了mTOR信号与自噬途径在病毒感染诱导的代谢重编程中的高富集度，为宿主-病毒互作机制提供了数据支撑。
适用人群
从事昆虫学或病毒免疫学的研究人员、需要掌握R语言转录组标准分析流程的生物信息学初学者、关注信号通路与代谢重编程机制的分子生物学学者。
领域归类
领域：转录组, 工作流/部署, 可视化
2. mechano-velocity
🔧 GitHub Project | Language:
Python| ⭐0| 🍴0
Physics-Informed Graph Neural Network for Correcting Cell Migration Predictions in Spatial Transcriptomics
AI Technical Review (深度解读)
Mechano-Velocity：融合物理约束与图神经网络的空间转录组细胞迁移预测修正工具
痛点直击
你是否在使用 scVelo 或 spVelo 等工具分析空间转录组数据时，发现预测的细胞迁移轨迹常常穿过致密的胶原纤维壁？你是否苦恼于现有算法将肿瘤组织视为“真空环境”，完全忽略了细胞外基质（ECM）对细胞运动的物理阻挡作用，从而导致在纤维化区域出现大量违背生物学常识的假阳性迁移预测？
核心亮点
- 物理感知的阻力场构建：不再单纯依赖基因表达动力学，而是通过整合胶原（COL1A1/2）、交联因子（LOX）及基质降解酶（MMP9）的转录本信息，量化计算组织的物理阻力场，精确识别“物理屏障”区域。
- 双重验证的修正框架：提供“图扩散”与“物理约束图神经网络（GNN）”两种修正模式。前者利用阻力加权空间图进行确定性修正，后者通过引入包含阻力惩罚项的损失函数训练网络，两者独立验证了 ECM 阻力对细胞迁移的调制作用。
- 临床导向的评分与模拟：基于修正后的速度矢量计算机械治疗评分（MTS），对肿瘤进行“冷/热”分型以指导免疫治疗策略，并内置虚拟药物模拟模块，支持在计算机上测试抗纤维化药物对降低组织阻力及改善细胞浸润的效果。
适用人群
空间转录组分析师、肿瘤微环境研究者、计算生物学家
领域归类
领域：空间组学, AI for Biology
3. RNAseq-PSC-analysis
🔧 GitHub Project | Language:
R| ⭐0| 🍴0
Bioinformatics pipeline for comparative transcriptomic analysis of porcine and human pluripotent stem cells
AI Technical Review (深度解读)
一句话定位 RNAseq-PSC-analysis：猪与人多能干细胞比较转录组学的全流程R解决方案
痛点直击
你是否在进行跨物种（如猪与人）的干细胞转录组比较研究时，苦于缺乏一套整合了差异分析、通路富集与可视化，且配置灵活的标准化流程？你是否希望快速从原始计数矩阵生成包含PCA、热图及UpSet图的高质量图表，以解析WNT信号通路等关键机制？
核心亮点
- 模块化流程设计：提供三个核心 R 脚本（差异分析、集合重叠、热图生成），通过配置文件与参数区解耦数据分析逻辑，支持从 DESeq2 统计检验到 GO/KEGG 富集分析的一站式执行。
- 跨物种比较优化：针对猪与人多能干细胞的异同比较进行了专门优化，内置 WNT 信号通路基因集，支持物种特异性基因过滤与双物种注释数据库的调用，确保跨物种基因比对的准确性。
- 深度可视化集成：不仅包含基础的 PCA 质控与 MA 图，更集成了 UpSet 图处理多组数据交集，并支持在 MA 图中高亮特定通路基因（如 WNT），结果自动导出为 Excel 格式，极大提升科研出图效率。
适用人群
从事干细胞发育生物学研究、比较转录组学分析的科研人员，以及需要处理猪与人跨物种 RNA-seq 数据的生物信息学初学者。
领域归类
领域：转录组, 工作流/部署, 可视化
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