该研究对9种常见癌症的2074种蛋白质进行了综合性评估，确定40种蛋白质可能在至少一种癌症的病因学中发挥作用。

该研究结合单细胞转录组、 B细胞受体免疫组库和表观基因组的多组学数据，绘制了全面的泛癌B细胞图谱

研究团队确定了371种与至少一种癌症风险相关的血浆蛋白质标记物，其中107种与抽血7年后诊断的癌症有关

ColoSense被FDA指定为突破性设备，是首个利用RNA生物标志物提供疾病活动动态视图的无创性CRC筛查检测。

研究团队开发了一种名为EMMA的综合分析方法，能同时识别差异甲基化区域（DMRs）、CNVs和片段化特征，以实现ESCC的超早期检测。

SCLCpheno-seq是一种利用靶向cfDNA核小体测序推断SCLC亚型，对NSCLC和SCLC组织学进行准确区分的方法。

SCA的大数据框架有助于探索广泛的表型特征，提供比传统单组学或批量分析更有代表性的研究人群快照。这种多组学方法将有助于揭示多维生物系统的复杂性，并提供了一个整体视角，增强人们对生物现象的理解。

前列腺癌是世界上最常见的恶性肿瘤。2024年4月，《柳叶刀》发布前列腺癌报告，预计2020年到2040年，全球前列腺癌病例数将从每年140万增加到每年290万例，患病人数将翻倍；全球每年死于前列腺癌的病例预计将从37.5万增加到近7…

OvcaFinder模型集成了超声图像、临床信息和放射科医生评估，并在内部和外部数据集中呈现了最高性能，凸显了多模态信息集成在卵巢癌诊断中的重要性。

研究团队提出了一种使用AlphaFold 2通过亚采样多序列比对直接预测不同蛋白质构象相对种群的创新方法