ProfiLER-02研究深度剖析晚期肿瘤广泛基因检测的真实价值
ProfiLER-02研究给出的答案是：“广”能发现更多潜在机会，也能让稍多一点的人尝试新疗法，但在目前条件下，这种优势并未直接转化为更好的生存结局。
2025-04-09
西湖大学郭天南：颠覆传统实验，推动AI虚拟细胞的三大数据支柱与闭环学习
该文章提出，人工智能虚拟细胞（AIVC）的演进和发展依赖于三个关键的数据支柱——先验知识、静态架构和动态状态。
2025-03-30
Cell：脑细胞模拟肌肉信号传导来增强学习和记忆
这项新研究揭示了脑细胞中信号传输的新机制，并有助于回答神经科学中一个悬而未决的问题，即细胞内信号如何在神经元中长距离传播，从而使树突特定位点接收到的信息能够在大脑中处理。
2025-02-24
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
研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型
该模型通过构建精准的癌症基因调控图谱，有望为个性化医疗和精准药物研发开辟新途径。同时，该模型在整合多组学数据和复杂网络分析方面的优势，使其具备跨疾病和跨领域应用的潜力。
2025-01-18
科研人员开发基于深度学习模型的空间转录组精细分辨率细胞注释算法
STASCAN提供了用于整合空间基因表达信息和组织学图像进行精细分辨率细胞注释的工具，在解码细胞空间精细分布和解析特异组织结构方面具有优势。
2024-11-10
Cell：竺淑佳/李扬团队首次在原子分辨率上看清调控学习和记忆的“分子开关”NMDA受体的精细结构
研究团队提取了大鼠大脑皮层和海马中的内源 NMDA 受体并解析出了 3 种主要亚型及比例，揭示了内源 NMDA 受体的原子分辨率三维结构。
2025-01-26
PNAS Nexus：科学家有望开发出预测人类机体智力的特殊机器学习模型
本文研究揭示了对人类机体认知的未来预测研究如何通过优先系统性地评估预测大脑特征而不是最大化地预测性能从而来提高解释的价值。
2024-12-19
Genome Biol：杨力组开发基于深度学习的计算分析框架实现RNA测序数据直接鉴别RNA编辑与DNA突变位点
DEMINING框架通过嵌入的深度学习模型DeepDDR，实现了从RNA测序数据中高效、精确地鉴定RNA编辑和DNA突变。
2024-10-16