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
Nature Medicine 脑龄预测模型：如何利用EEG和fMRI发现大脑老化背后的社会因素
该研究展示了脑龄差异模型在不同地区和群体中的应用潜力，特别是在全球健康不平等问题日益突出的背景下，它为理解和干预大脑老化提供了一个全新的框架。
2024-09-03
调节性T细胞或能增强小鼠模型机体中的组织愈合过程
本文研究提供了利用Tregs作为基于细胞的再生医学疗法强大潜力的证据，相关研究数据有望帮助开发出促进机体组织愈合的新型创新性疗法策略。
2024-09-25
“类器官”点亮溃疡性结肠炎研究之路：hiPSC-COs模型的构建与探索
本研究从hiPSC系分化出hiPSC-COs，确定了诱导其炎症的条件，处理后的hiPSC-COs呈现多种特征，与UC患者相似且对药物有反应，为UC病理机制和药物研发提供了准确模型。
2024-11-11
Cell：通过非人灵长类疾病模型解析DMD发病早期骨骼肌病理变化的关键机制
研究结果为DMD发病机制，特别是疾病早期的分子和细胞变化提供了新的见解。揭示了免疫、纤维化以及肌肉干细胞在DMD早期的动态变化，为早期干预和靶向治疗提供了科学依据。
2024-09-25
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
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
Immunity | 王毅全/吕惠彬等开发记忆B细胞语言模型用于抗体特异性预测
研究团队开发了记忆B细胞语言模型（mBLM），使其学习功能性抗体的内在“语法”，并进一步区分血凝素（HA）头部和茎部抗体以及针对其他抗原的抗体。
2024-08-22
Nature子刊：冯建峰/程炜团队开发机器学习模型，识别自杀行为风险因素
研究团队开发了一种基于行为学、代谢组学和蛋白组学的机器学习判别模型，用以区分是个体是否发生自杀行为。研究发现基于16种行为学特征的分类模型在区分有无自杀行为上表现出高判别准确性。
2024-07-05