谱系示踪是解析生命发育、组织再生及疾病演化规律与机制的关键技术手段。近年来，DNA条形码谱系示踪技术快速发展并逐渐走向成熟。特别是其与单细胞组学和空间组学技术的深度融合，使研究者能够在单细胞分辨率下同时获取细胞谱系历史与分子状态信息，为系统揭示体细胞动态演化与命运决定规律提供了重要的方法学基础。   2026年5月18日，中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室、合成生物学研究所胡政研究员与中山大学生命科学学院贺雄雷教授在Nature Reviews Genetics发表题为Computational approaches for multimodal lineage tracing的长篇综述论文，系统总结了多模态谱系示踪分析面临的计算挑战和最新方法进展，围绕单细胞谱系重构、细胞命运图谱推断和细胞命运基因程序分析三方面，阐述了计算方法如何将谱系信息与单细胞多组学信息整合，用于解析细胞命运决定的动态过程及其调控机制。 文章上线截图 原文链接：https://www.nature.com/articles/s41576-026-00969-9   从单细胞“快照”到细胞...

5月6日，国际学术期刊Nature推出“合成生物学”（Synthetic biology）专辑，并刊发专题文章“A Path to High-Precision Biological Design”，关注中国在定量合成生物学领域的研究进展。文章重点聚焦中国科学院深圳先进技术研究院（简称“深圳先进院”）定量合成生物学全国重点实验室（简称“实验室”），指出中国科学家正通过数学模型对细胞行为进行定量刻画，为生命系统的理性设计奠定科学基础。 深圳先进院院长、实验室主任刘陈立研究员是这一领域的重要推动者。近年来，团队提出并持续完善了“定量合成生物学”这一新研究范式，核心思路是让“数学模型”与“实验验证”反复对话、相互校准，从而揭示生命演化背后的定量规律。这一范式正在推动合成生物学从传统的“试错驱动”转向“理性设计”，逐渐成为国际学界共识的重要发展方向。 目前，实验室正重点推进三大策略，一是解析生命本身的设计原理；二是用模块化组件一步步构建生物系统；三是借助人工智能来加快研发速度，优化研发流程。围绕定量合成生物学，Nature选取了实验室三项代表性研究成果进行介绍。 解析生长：建立细胞尺寸调控框架...

流感病毒是长期影响全球公共卫生的重要呼吸道病原体，其传播范围广、变异速度快，每年可造成大量感染与死亡。疫苗接种是预防流感最经济有效的手段之一。其中，减毒活疫苗是一类重要的疫苗研发方法，通过限制病毒复制实现毒力减弱，在降低致病性的同时，可保留病毒完整抗原与天然构象，并激发黏膜免疫、体液免疫和细胞免疫应答。然而，如何在安全性与免疫效力之间达到精准平衡，仍是减毒活疫苗研发的核心科学难题：减毒不足可能带来潜在安全风险，减毒过度则可能降低免疫原性。 近日，中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室、合成生物学研究所司龙龙、施小山课题组在国际学术期刊Nature Communications发表了题为《Generation of an autophagytargeting influenza A virus as live attenuated vaccine》的最新研究成果。该研究建立并验证了基于细胞自噬机制的减毒活疫苗设计体系（AUTOTAR），通过利用人体细胞天然的蛋白质降解通路，实现了对流感病毒的条件性精准减毒，为平衡疫苗安全性、免疫原性与可量产性提供了新的技术路径。 文章...