Nature Methods：GPT-4领衔，大语言模型（LLMs）推动基因功能探索新高度
研究发现，LLMs不仅能够提供与现有数据库一致的基因功能描述，还在某些情况下提出了更广泛且合理的生物学解释。
2024-12-13
Nature Methods ：核苷酸转换模型（Nucleotide Transformer, NT）——解锁基因组预测的新纪元
该模型不仅能像阅读文本一样解读DNA序列，还能够预测基因组中的关键功能区域。
2024-12-12
Sci Rep：科学家成功建立一种蝙蝠肺类器官培养模型用于研究蝙蝠来源的感染性疾病
来自东京农工大学等机构的科学家们通过研究建立了一种新型的蝙蝠肺类器官培养模型，用来研究蝙蝠源性感染性疾病的发生及传播机制。
2025-02-18
Nature：猫的大脑为什么是研究老年痴呆的理想模型？
猫在老化过程中，其大脑会表现出类似人类的萎缩和认知退化特征。研究人员希望通过这些数据，揭示年龄相关疾病，尤其是神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）的病理机制。
2024-11-13
Mol Psychiatry：新型血管化神经免疫类器官模型诞生！用阿尔茨海默病患者脑提取物诱导病理，为攻克AD带来新希望
本研究开发出血管化神经免疫类器官模型，用散发性阿尔茨海默病患者脑提取物处理后可诱导多种病理特征，且经Lecanemab治疗有效，该模型为研究及药物开发提供了新平台。
2025-05-22
Nature子刊：新开发的无创血糖监测仪采用预训练模型，可将校准周期从数周缩短至数天
这项研究就像给拉曼光谱技术颁发了一张“潜力股证书”，证明它在无创血糖监测领域确实有光明的未来。
2025-04-17
bioRxiv：科学家开发出遗传定义的类器官模型，有望揭示驱动鳞状细胞肿瘤进化的机制并识别潜在的疗法脆弱性
本文研究揭示了UASCC早期进化背后的关键驱动因素和分子程序，并建立了遗传定义的类器官模型来作为发现机制和治疗手段的有价值强大工具。
2025-02-14
Nature Methods：从序列到结构——RhoFold+深度学习模型实现RNA 3D预测的高效革命
通过结合深度学习和语言模型的力量，RhoFold+实现了对RNA 3D结构的高效预测，克服了传统方法的瓶颈，为RNA功能和应用的深入研究开辟了新天地。
2024-12-01
《神经元》：迄今最大规模研究新发现1164个与阿尔茨海默病相关的脑脊液蛋白，并构建出精准区分AD患者与健康人的预测模型！
研究运用机器学习开发了一种高准确性的AD生物标志物预测模型，可以精准区分AD患者与健康个体，并预测AD生物标志物阴性个体（即没有Aβ也没有tau蛋白聚集）未来进展为AD的风险。
2025-04-07