PNAS：新型人工智能技术或能识别出更好的抗体疗法

本文研究强调了将深度学习方法与单一B细胞测序技术相结合的潜力，从而就能增强对抗原-抗体相互作用的准确预测。

2024-11-28

Nature：科学家成功结合人工智能技术和连接组的潜能来预测大脑细胞的活性

本文研究中，研究人员提出了一种新型策略，该策略能揭示了一种能从链接性测量中产生关于神经回路功能机制的详细假设。

2024-09-19

这项研究不仅为我们揭示了病毒的多样性，还展示了人工智能在生物探索中的巨大潜力。

2024-10-25

新研究利用人工智能破解基因调控密码、一种新型人工智能策略或有望帮助识别新的免疫疗法靶点、科学家成功利用人工智能技术通过“脑肠轴”来改善阿尔兹海默病的疗法

2024-05-29

清华大学自动化系生命基础模型实验室主任张学工教授、电子系/AIR马剑竹教授和百图生科宋乐博士合作，建立了一个名为scFoundation的细胞大模型。

2024-06-18

本文研究展示了一个系统性的生物学框架，如果广泛应用的话，其或许能揭开阿尔兹海默病和其它复杂人类疾病中肠道微生物组的特殊GPCR靶点。

2024-05-13

TRTpred模型分析了42名癌症患者机体的TILs，包括黑色素瘤、胃肠癌、肺癌和乳腺癌，其能以90%的准确率识别出肿瘤反应性的T细胞受体。

2024-05-12

本文研究中，研究人员利用人工智能技术开发出了一种新型PTPN2/PTPN1抑制剂，其具有纳米级别的抑制效力、良好的体内口服生物利用性，且具有强大的体内抗肿瘤功效。

2024-04-28

尽管深度学习在胚胎评估中的应用展示了提高操作效率的潜力，但其在临床妊娠率方面尚未表现出足够的优势，无法取代当前的标准形态学评估方法。

2024-08-14

研究结果表明，DRL框架始终优于在临床中使用的传统MTD和适应性策略，从而就能延迟队列中所测试的所有患者的复发事件，并能将一些患者的复发时间延迟一倍以上。

2024-06-26