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
Nature Medicine：九个月后的基因叛变——多组学解析CAR-T细胞"黑化"之路
当DNA修复缺陷（CHEK2突变）、表观遗传失控（TET2缺失）与慢性抗原刺激相遇，即便最先进的抗癌武器也可能倒戈相向。
2025-03-01
Nature Methods：形态学数据与人工智能的交响曲——“细胞绘图”的无限可能
“细胞绘图”技术的未来充满希望。随着批次效应校正、数据整合和实时成像等领域的持续突破，这一技术将进一步推动生命科学的前沿研究，成为从基础生物学到临床医学的关键工具，为健康和科学探索开辟更多可能性。
2024-12-10
Cell Metab：多组学揭示2型糖尿病的遗传因素和环境压力作用
这项研究将遗传突变和环境因素的变化与胰岛细胞的转录影响关联起来，为理解T2D发病机制以及开发潜在的治疗方法提供了重要的借鉴意义。
2024-10-25
Nature Methods：Chip-Tip技术——突破单细胞蛋白质组学研究瓶颈的革命性进展
这项研究不仅推动了单细胞蛋白质组学的技术发展，也为生物医学研究中细胞功能和疾病机制的深入理解奠定了基础。
2025-01-23
Science：用AI模拟5亿年的进化，创造出全新荧光蛋白，重新点亮生物学
这项新研究所展示的 ESM3 模型，训练自地球上多达数十亿的天然蛋白质，ESM3 也是当今世界上训练于最高通量 GPU 集群之一的前沿生物学生成式人工智能模型。
2025-02-27