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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

该研究开发的Prompt-MolOpt提供了一种灵活的多属性、多点分子优化方法，在化学研究和药物及材料发现方面具有潜在实用价值。

2024-11-02

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

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

AI代理正在深刻改变生物医学研究的面貌，从实验设计到数据分析，再到科学假设的生成，AI为研究人员提供了前所未有的支持。

2024-11-09

AI代理的自主性可以分为四个不同的层次，从“无AI代理”（Level 0）到“AI代理作为科学家”（Level 3），Level 3的AI代理被设想为具有独立科学发现能力的“AI科学家”。

2024-11-16

这项研究揭示组织间Treg表型和TCR相似且定居时间较短，并提出组织驻留Treg的泛组织迁移模型，为组织驻留Treg的认知提供另一种理解。

2024-10-01

该研究证实，以PPM为基础的人工智能工具，可以准确预测患者未来进展为AD的风险，这也为AD的早期干预和个性化治疗提供了帮助。

2024-07-25

该研究致力于开发一个深度学习系统，利用组织病理学图像预测相应区域的高维基因空间表达水平，克服空间转录组数据目前存在的高成本和有限样本量等局限性。

2024-05-10

该研究提出的基于深度卷积神经网络的检测系统，提高了HrEL在内镜检查中的检出率，并且是安全的，未发生不良事件。

2024-04-19