随着地球气候变暖，热带森林正面临日益加剧的高温和干旱。《自然》杂志中，Chambers等人将当前亚马逊森林的干旱应对与未来气候条件下热带森林的预期反应相联系，揭示了极端干旱压力的潜在后果。

鱼类有四种主要游泳步态，本文研发的可重构模块化软体机器鱼通过快速调节身体刚度，能在单个平台上复现所有四种步态。真空驱动肌肉实现快速刚度调制，鲔型步态速度达1.24体长/秒，鳗型步态转弯半径仅0.26体长，流体模拟显示鲔型产生更强涡流和推力，机器人可动态切换步态适应环境。

当前先进的投影X射线成像技术难以识别未知物质。本研究开发智能多能X射线成像技术，通过不同能量下的X射线衰减系数比值作为物质标记，利用单极性钙钛矿探测器结合算法将X射线能量解析为七个通道，结合机器学习和材料数据库，可精确区分相似原子序数轻元素组成的低密度生物组织并彩色标记，为能谱CT、靶向给药等领域提供新可能。

天然细胞外基质的分区结构为干细胞发育提供动态微环境。本研究将生物活性丝胶与两亲三肽共组装，构建具有快速应力松弛的髓核样粘弹性网络，激活整合素β3介导的机械传导，促进干细胞发育，结合 kartogenin 可促进分化并维持髓核组织完整性，为椎间盘再生提供新方法。

非洲人群在基因研究和全球基因组数据库中代表性严重不足。作为现代人类发源地，非洲拥有丰富遗传多样性，但现有数据难以覆盖其2000多个民族语言群体。AGenDA项目对9个非洲国家的代表性不足群体进行全基因组测序，旨在丰富全球数据集，推动非洲及全球精准医疗发展。

我们开发了一种混合模型，将机器学习嵌入SPEAR气候模型以校正海冰预测偏差。通过比较两个版本（一个经冰-气-海耦合反馈训练，另一个未经过），发现前者（HybridCPL）能减少北极季节性误差及南极5-12月误差，将南极冬季海冰范围的4-6个月预报误差降低超一半。后者（HybridIO）因样本外问题导致南极夏季无冰。研究表明机器学习可提升海冰预测能力，且结合耦合过程训练至关重要。

发表于《肿瘤学年鉴》的研究利用机器学习分析185国数据，揭示影响各国癌症生存率的具体政策/体系改进，发现放射治疗可及性、全民健康覆盖和经济实力等关键因素，且各国优先级不同，并提供在线工具助力资源优化。

一项发表在《通讯·地球与环境》的研究提出“海洋暗波”概念，指短期强烈的水下黑暗事件，会严重干扰依赖光照生存的海藻林、海草床等海洋生物。研究建立全球可比的评估框架，助力监测海洋生态压力。

前谷歌CEO埃里克·施密特夫妇的基金会宣布资助一个比哈勃更大的私人太空望远镜及三个地面观测站，计划十年内全部投入使用，向全球科学家开放，为探索宇宙提供新窗口。

CRISPR相关转座酶（CAST）在微生物基因组编辑中潜力巨大，但受宿主因子限制。本研究通过全基因组筛选发现15个影响VchCAST活性的基因，其中7个激活、2个抑制，并利用λ-Red系统显著提升大肠杆菌等多种细菌的编辑效率，为CAST的广泛应用奠定基础。