接下来我开始更新我阅读的论文，第一篇是2023年的一篇Nature Methods，是来自西电和Upenn的一篇工作。一作Yuxuan Hu是西电的本硕博毕业，读博期间去费城的Children’s Hospital of Philadelphia联培了，这篇工作应该是他回到西电工作之后发表的，确实很牛。

标题解读

标题主要讲了，这个算法可以有无监督和监督两种模式，通过cell phenotypes来发现TCN。cell phenotypes应该是细胞表型的意思，在文中似乎指的是不同的细胞类型，TCN指的是组织内的一个功能概念，指不同类型的细胞为了协同完成特定任务而形成的、在空间上反复出现的“细胞社区”或“功能单元” 。文章中识别TCN主要就是找出TCN，然后理解疾病（通过识别健康与患病组织中TCN的差异，揭示疾病（尤其是癌症）是如何破坏正常组织结构、并形成有害“细胞社区”来促进自身发展的），发现新靶点（能够直接找出与癌症高风险或低风险等临床结果相关的特定TCNs 。通过分析这些“坏社区”的细胞组成和相互作用，为开发能够精准瓦解这些有害结构的新型药物和治疗策略提供关键线索和靶点）。