AI蛋白设计再登Nature：Diffusion模型助力更强的蛋白质从头设计
该研究开发了蛋白质从头设计的深度学习算法——Family-wide Hallucination，并通过实验室测试证实，这些自然界中不存在的人造酶可以非常有效地催化荧光素底物发光。这是科学界首次基于深度
Nature：利用新型机器学习算法CEBRA解码小鼠大脑的动态信号
是否有可能仅根据大脑信号就完全重建某人所看到的东西？答案是否定的，还没有。但是，在一项新的研究中，来自瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员在这个方向上迈出了重要的一步：他们引入了一种新的算法来建立人工神经网
国产手术机器人彰显“中国智造”创新水平
工科为新医科提供了发展动力，医科则是新工科的重要方向，“医工交叉”是我国医疗技术创新发展的必由之路，也是理工科拓展发展空间的重要途径。上海交通大学历来重视医工交叉融合创新，在全
“像自动驾驶一样训练智能体完成蛋白进化”，华大智造研发团队Nature子刊发布强化学习算法
随着自动化生物实验室的蓬勃发展，以及微流控技术广泛用于分子筛选和进化，更多的自动驾驶实验室（Self-driving Lab）即将出现。
谷歌发表Nature论文，推出「医学版ChatGPT」，基于大语言模型的「AI医生」已开始临床测试
总的来说，Med-PaLM 是一个强大的专精医学领域的大语言模型，而设计指令微调是一种有效的数据和参数校准技术，能够提高大语言模型的准确性、真实性、一致性、安全性
专访中山大学彭晖｜发现腹膜纤维化产生新机制，设计AAV1基因疗法成功治疗小鼠模型
近日，中山大学附属第三医院彭晖教授团队通过对腹膜的单细胞转录组分析和细胞外囊泡的蛋白质组学分析，发现了导致腹膜纤维化的全新作用机制，为开发腹膜纤维化治疗策略提供了新思路。目前，这项研究已经以“Extr
西湖大学马丽佳团队开发全新深度学习模型，精准预测SpCas9/gRNA活性及特异性
在多个GUIDE-seq测试数据集上相对于应用较广的CFD模型，AIdit_OFF无论特异性还是召回率表现的都更好，且将预测gRNA脱靶位点的精准率平均提高了2.6倍。
MIT团队提出蛋白生成新模型，无需预训练，可从头生成新蛋白质，主链长度可达500个氨基酸序列
近日，麻省理工学院的研究人员开发出了一种扩散模型 FrameDiff，这是一种生成式深度学习工具，能够生成自然界中不存在的新型蛋白质结构。在研究中，研究团队将 FrameDiff 应用于蛋白质主链生成
Acta Pharmacologica Sinica: 丹酚酸B改善早期阿尔茨海默病小鼠模型的视网膜缺陷
阿尔茨海默病(AD)是一种以认知功能下降为特征的进行性神经退行性疾病。AD的显著病理特征包括淀粉样蛋白(Aβ，Aβ)斑块沉积和神经纤维缠结(NFT)，导致神经元丢失和突触连接改变。
麻省理工团队开发类ChatGPT模型，基于蛋白质大语言模型，加速AI药物发现
开展一个药物筛选项目就像举办一场大型酒会，并旁听和记录整个过程。在酒会上的绝大多数交流只是闲聊，有意义的谈话只占极少数。药物筛选同样如此，微弱的药物靶标相互作用远超高亲和力的结合。