An anti-invasion endogenous tRNA-derived small RNA (3'-tRFAlaAGC) alleviates endometriosis by suppressing MCCC1 mediated EMT
研究聚焦子宫内膜异位症的侵袭性机制，发现一种内源性 tRNA 衍生小片段 3'-tRFAlaAGC 在子宫内膜异位病灶及血清中下调，并可抑制异位内膜细胞的侵袭。机制上，3'-tRFAlaAGC 通过其独特结合位点（MCCC1 蛋白 383–494aa 区段）形成 3'-tRFAlaAGC-MCCC1 复合物，削弱 MCCC1 介导的 p65 核转位，从而抑制 NF-κB 通路激活及与疾病进展相关上皮-间质转化（EMT）。在子宫内膜异位症小鼠模型中，该片段可减轻病灶负荷；结合机器学习分析显示，血清中 3'-tRFA…
推荐理由：提出 tRNA 衍生小 RNA 通过 MCCC1-NF-κB-EMT 轴调控内异症侵袭的新机制，且兼具血清无创诊断（机器学习）与小鼠在体验证，对内异症机制与标志物研究有参考价值；但尚属动物与体外层面，临床转化证据有限。
Visual LLM-guided consensus spatial domain detection with L-STAR
该研究针对空间转录组分析中的关键步骤——组织空间域划分，指出不同算法在不同数据集上表现差异大、缺乏普遍最优方法。作者提出 L-STAR，利用大语言模型的视觉能力对多种候选方法生成的空间域图进行比较与排序，并基于排名最高的结果构建共识空间域图谱。在涵盖不同组织、物种与技术平台的数据集中，L-STAR 的划分结果比单一方法或固定方法组合的共识分析更接近专家注释；其排序具有可重复性，且在图像配色与呈现顺序改变时总体稳定。L-STAR 还能给出比较依据，并为检出的空间域赋予有生物学意义的名称，使分析更自适应、稳健且可解释。
推荐理由：将视觉大语言模型引入空间转录组域划分的共识构建，方法思路新、可解释性有亮点，对使用空间转录组的生殖组织研究（子宫内膜、卵巢、胚胎）有方法学借鉴价值；但非生殖核心问题，属于工具类论文。
Single-cell-level digital twins for preterm birth prevention strategies
该研究提出 SIMCO（Simulated Immunome Modeling of Clinical Outcomes），一个单细胞分辨率的"数字孪生"框架，用于模拟免疫调节治疗对分娩发动时间的影响，以规避早产临产（PTL）临床试验的伦理与经费障碍。作者基于新构建的孕期免疫组质谱流式图谱（涵盖九种针对早产预防预选的候选药物）训练并验证数字孪生，并在独立孕妇队列中模拟各药物对孕周长度的影响，同时给出系统层面的机制解释。结果显示四氢叶酸以及阿司匹林联合兰索拉唑为最佳候选，主要通过增强固有免疫细胞 mTOR 信号、减…
推荐理由：将单细胞免疫组学与数字孪生模拟结合用于早产药物筛选，方法学新颖且给出可验证的机制假设，对生殖免疫与计算医学研究有直接启发；但结论均为计算预测，需临床验证，且不直接涉及 ART 实验室流程。