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Science封面:华人学者开发AI模型,学会生命的语言,生成新型CRISPR系统乃至整个基因组

该研究开发了从分子到基因组尺度都能进行预测和生成任务的基因组基础模型——Evo模型。这是第一个在全基因组规模上以单核苷酸分辨率预测和生成DNA序列的模型。

2024-11-23

Nature子刊:上海科技大学钱学骏团队开发多模态AI模型,实现多层级乳腺癌风险预测

研究团队构建的BMU-Net模型,为临床医生提供了多层级的乳腺癌风险评估工具,旨在改善患者生存质量,具有重要的临床和社会意义。

2024-12-06

Nature Medicine:瞿佳/张康/王劲卓团队开发全球首个通用大型生成式AI医学影像模型,帮助提高癌症患者生存率

该研究开发了在真实数据和合成数据上训练的生成式AI模型,显示出更好的预测能力,在罕见病诊断、报告生成和自我监督学习的背景下非常有益。

2024-12-16

David Baker团队利用生成式AI从头设计抗体

RFdiffusion是对当前的蛋白质设计方法的一次综合改进,能从头设计总长度达600个氨基酸残基的蛋白,且实现了前所未有的复杂性和准确度。

2024-10-11

关于举办“第二期基于AI的蛋白质结构解析与设计专题(线上)培训班”的通知

为了进一步挖掘蛋白质新功能与充分发挥人工智能在医药及生物领域的快速发展,协会决定于2024年12月27-29日在线上(小鹅通平台)举办“第二期基于AI的蛋白质结构解析与智能设计专题培训班。”

2024-11-20

中山大学科研人员报道代谢组学AI分析新方法

DeepMSProfiler利用来自多家医院的859份肺腺癌患者、良性肺结节患者和健康人群的人血清样本进行训练和测试,在独立测试集中成功甄别了不同组别的代谢组学特征,AUC值达0.99。

2024-10-14

2024诺奖得主David Baker创立新公司,AI设计全新药物形式——抗体笼,源自Science论文

诺奖得主、蛋白质设计先驱 David Baker 教授设计了全新的生物药物类型——抗体笼(Antibody cage,AbC),将抗体定位到由人工智能(AI)精确设计的自然界中不存在的新型几何构型中。

2024-11-03

Brief Bioinform:利用基因组测序和AI分析或能揭示隐藏在乳腺癌发病背后的特殊遗传标志物

文章中,研究人员利用一种创新性的分析方法专门用来分析有乳腺癌发病史的家庭个体机体的遗传突变,这种方法结合了先进的机器学习技术和对蛋白质结构的详细分析,旨在调查罕见的遗传突变。

2024-11-25

Cell:AI算法解锁精神疾病遗传密码,精准定位“书中的错乱章节”

这个名为复杂结构变异自动重建算法(ARC-SV)的新工具能够以95%的准确率捕捉各种DNA重排。

2024-10-26