Nature子刊：腾讯AI Lab提出蛋白质相互作用研究AI模型
该研究将深度学习领域的层次图学习技术引入蛋白质相互作用（PPI）研究，提出了一种双视图层次图学习模型（HIGH-PPI），模型被证明在 PPI 的研究中具有更高的预测准确性和更好的可解释性。
2023-04-04
Nature子刊：利用AI发现小分子抗衰老药物，团队已成立公司推进抗衰老研究
近日，麻省理工学院教授 James Collins 实验室的博士后 Felix Wong 及团队利用 AI 对超过 800000 种化合物进行筛选，并筛选到 3 种高度选择性和有效的 senolyti
2023-05-10
通过AI模型预测mRNA降解，提高mRNA疫苗稳定性
研究团队使用深度学习（Deep Learning）技术创建了一个有效且可解释的模型架构——RNAdegformer，该技术可以比以前的最佳方法（如Degscore模型、RNA折叠算法和其他机器学习模型
2023-04-13
Science：利用Meta AI开发的ESMFold语言模型快速进行蛋白结构预测
Meta AI的Facebook AI研究院（FAIR）的研究人员在Science期刊上详细介绍了一个利用机器学习构建的6.17亿个预测蛋白结构的数据库。
2023-03-30
Nature子刊：清华大学曾坚阳团队开发预测T细胞受体和抗原表位互作的AI模型
清华大学交叉信息研究院曾坚阳团队开发了TEIM模型，通过小样本学习（Few-shot learning）的思想来准确预测TCR-epitope在残基水平的相互作用和结合信息。
2023-04-10
《柳叶刀》子刊：长海医院王洛伟团队在AI筛查食管癌领域取得重要进展！可避免92.8％的内窥镜检
这项由中国多家机构发起了食管癌AI辅助筛查研究发现，他们训练的机器学习模型可以使用「流行病学调查问卷+AI处理的海绵细胞采样数据」，实现食管癌的高效筛查，AUROC达0.964，并可避免92.8％的内
2023-04-07