表面声波（SAW）应用广泛，但现有生成方法存在性能、高频运行及小型化限制。本文展示全固态单芯片SAW声子激光器，尺寸<0.15mm²。36V阈值下为谐振放大器，超阈值则持续相干振荡，1GHz时输出功率达-6.1dBm，线宽<77Hz，相位噪声低。该成果为片上超高频SAW源及无外部射频源的微型系统奠定基础。

mRNA疫苗的成功凸显了合成mRNA的潜力，关键修饰核苷m¹Ψ可增强蛋白表达。本研究发现m¹Ψ通过调节翻译动态（如减慢核糖体移动、促进起始）提高蛋白产量，在含非最优密码子（摆动位为尿苷）的mRNA中效果最强。

本研究提出机器学习驱动的单分子癌症诊断方法，结合原子力显微镜与DNA折纸标签，利用切口酶标记目标DNA，通过YOLOv5l算法快速准确识别，可检测胰腺癌和结直肠癌患者的KRAS及p53突变，准确率媲美传统测序和定量PCR，为单分子检测开辟新途径。

人工智能发展加速科学发现，近期诺贝尔奖也凸显其在科学中的作用。研究显示，使用AI的科学家发表论文多3倍、被引多4.8倍、早1.37年成为项目负责人，但科学研究主题总量减少4.63%，科学家间互动减少22%，呈现个人影响扩大而集体研究范围收缩的悖论。

天然纤毛的三维运动对生物过程至关重要，但人工复制颇具挑战。本研究发现，微米级水凝胶通过3D打印的纳米网络，在1.5V电压下借助离子迁移产生快速电响应。所制备的柔性水凝胶微纤毛（直径2-10μm，高18-90μm）可实现高达40Hz的三维旋转，经33万次循环仍保持功能，能集成于柔性基底并实现微流体操控。

大规模平行基因筛选已用于绘制多种遗传元件的序列-功能关系，但这类方法仅能研究短序列，难以对包含多序列元件组合的多kb长度构建体进行高通量分析。本文介绍CLASSIC平台，结合长读和短读下一代测序，可定量评估任意长度、含多样遗传元件组合的构建体库。它能在单次实验中测量人类细胞中超过10万种基因线路设计（5-20kb）的表达谱，生成的数据集可训练机器学习模型准确预测线路行为，揭示元件组合规则，从而加快合成生物学发展，为复杂遗传系统的数据驱动设计奠定实验基础。

横向异质结构对探索新奇物理、开发新器件及器件小型化至关重要。本研究通过自发蚀刻在二维铅卤钙钛矿中制造可控尺寸方孔，以孔边缘为模板外延生长其他钙钛矿，制成可发多种颜色的mosaic横向异质结构，为钙钛矿结构研究及复杂集成发光器件开发提供材料平台。

尽管研究多年，哺乳动物代谢组仍有大量未知部分。基于化学语言模型开发的DeepMet能预测未发现的代谢物，结合质谱数据可促进代谢物发现，显示语言模型在完善代谢组图谱方面的潜力。

GluFormer是基于连续血糖监测数据的生成式基础模型，能预测血糖参数、分层糖尿病风险，整合饮食数据预测血糖反应，为代谢健康精准医疗提供新框架。

感觉手是自己的看似自然，但大脑需不断评估感官信息来判断。瑞典卡罗林斯卡研究所研究发现，顶叶皮层阿尔法波速度对身体所有权感至关重要，或助理解精神疾病、改进假肢与虚拟现实。