👋 Welcome to BioF3's Weekly Roundup! Today's edition features 1 GitHub projects and 4 research papers from bioRxiv, arXiv, and PubMed.
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1. Tangram
🔧 GitHub Project | Language:
Jupyter Notebook| ⭐354| 🍴63
Spatial alignment of single cell transcriptomic data.
Key Topics: computational-biology gene-expression scrna-seq snrna-seq spatial-data visium
AI Technical Review (深度解读)
一句话定位 Tangram：基于深度学习的单细胞与空间转录组数据空间映射工具
痛点直击
你是否拥有高分辨率的单细胞转录组数据，却苦于无法将这些细胞精确映射到组织切片的空间位置？你是否希望利用单细胞数据的丰富信息，去弥补空间转录组数据在基因检出率或通量上的不足？
核心亮点
- 深度学习驱动的空间对齐算法：基于PyTorch框架构建，通过最大化共享基因表达间的余弦相似度来优化映射矩阵，能够精确计算单细胞在空间体素中的分布概率。
- 灵活的映射模式与计算效率：提供细胞级和聚类级两种映射模式，其中聚类级模式显著降低了计算资源消耗，使得在标准笔记本电脑上即可处理大规模数据集。
- 空间数据增强与基因投影：利用
project_genes功能，可将单细胞数据的高质量基因表达投影至空间维度，有效提升空间数据的基因通量并修正Dropout效应，同时支持引入空间正则化策略以提升映射一致性。
适用人群
空间转录组学研究者、单细胞数据分析人员、计算生物学家
领域归类
领域：单细胞, 空间组学, 转录组
2. Exact Discrete Stochastic Simulation with Deep-Learning-Scale Gradient Optimization
📄 arXiv Paper | Date:
2026-02-23| Category:q-bio.QM, q-bio.MN
Authors: Jose M. G. Vilar, Leonor Saiz
AI Research Digest (科研解读)
3. Time-Varying Hazard Patterns and Co-Mutation Profiles of KRAS G12C and G12D in Real-World NSCLC
📄 arXiv Paper | Date:
2026-02-22| Category:q-bio.QM
Authors: Robert Amevor, Dennis Baidoo, Emmanuel Kubuafor
AI Research Digest (科研解读)
一句话概括 本研究利用真实世界临床组学数据，通过分段Cox模型揭示了非小细胞肺癌中KRAS G12C与G12D突变在时间依赖性生存风险及共突变谱上的显著差异。
研究背景
KRAS突变是非
4. Integrated bioinformatics-based identification of proliferative diabetic retinopathy and idiopathic pulmonary fibrosis: Focus on fibrosis and immune infiltration.
📄 PubMed Article | Date:
2026 Feb 23| Category:PloS one
Authors: Cao J, Dong F, Li X et al.
AI Research Digest (科研解读)
5. Bioinformatics and clinical analysis reveal the potential diagnostic and prognostic role of DLD for pan cancer and renal carcinoma.
📄 PubMed Article | Date:
2026 Feb 17| Category:Discover oncology
Authors: Sun F, Zhang D, Ma X et al.
AI Research Digest (科研解读)
一句话概括 本研究通过整合生物信息学与临床数据，系统阐明了 DLD 基因在泛癌及肾癌中的表达模式，揭示了其作为潜在诊断标志物和预后评估指标的关键作用。
研究背景
DLD（二氢硫辛酰胺脱氢酶）作为线粒体呼吸链中的关键酶，其代谢功能异常与肿瘤发生密切相关，但其在泛癌尤其是肾癌中的具体临床价值尚未被充分解析。
方法创新
该研究采用了多组学数据整合分析策略，利用 TCGA、GTEx 等公共数据库，结合差异表达分析、生存回归模型及免疫浸润相关性评估，从跨癌种维度对 DLD 进行了系统性挖掘，并辅以临床样本验证。
关键发现
- DLD 在多种肿瘤组织中存在显著的表达差异，且其表达水平与泛癌
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