该研究报告了预测CHIP/CCUS中MN事件所需的遗传特征，并将其纳入预测髓系恶性肿瘤的新预后模型CHRS。

SEdb 2.0是一个易于使用的平台，可以管理大量的人类和小鼠SE数据，为SEs的注释提供了全面的注释和分析工具.

人类泛基因组参考联盟（HPRC）首次公布了人类泛基因组草图，基因结构和碱基对水平的准确度超过99%。

MOMA可从全切片病理图像中自动识别信息区域，而无需详细的区域级注释；其采用了视觉转换器，与标准深度学习方法相比，性能显著提高。

Nano-tRNAseq方法能够使用纳米孔DRS准确且直接地以单转录物分辨率量化tRNA丰度和修饰谱，是一种简单、稳健、有效的tRNA测序方法。

研究团队开发了一种通过单次取样就能推断克隆扩增率的方法“PACER”，其可用于识别遗传和环境因素介导的克隆扩增，并可应用于任何组织中存在的恶性前克隆。

美国All of Us研究项目最新发布了约25万个全基因组序列数据，用于广泛的研究用途。

研究团队描述了DDD研究多年来开发的分析策略。通过该项目，大约5500例严重发育障碍患者了解了其疾病相关遗传因素。

研究团队开发了一种称为MethylSaferSeqS的通用方法，允许检测同一DNA模板中任何类型的遗传或表观遗传变化，包括C to T转变。

该系列研究发现有朝一日可以帮助医生利用血液检测来预测患者的癌症可能如何生长和扩散，从而实时跟踪并快速调整治疗，同时为临床医生分析术后复发风险提供了一种可能的途径。