Nat Med：科学家有望利用人工智能技术来准确诊断人类的前列腺癌
来自拉德堡德大学医学中心等机构的科学家们通过研究共同完成了一项关于用于诊断和对前列腺癌进行评级的人工智能技术的全面国际验证，研究人员发现，AI系统或能与病理学家一样，识别并对来自不同国家的组织样本中的前列腺癌进行识别和分级，因此AI系统或许有望作为一种辅助工具引入到前列腺癌的诊断和治疗过程中去。
ACS Catalysis:人工固碳循环研究取得进展
工业快速发展导致二氧化碳等温室气体排放不断增加，促使各国加速开发二氧化碳捕集利用技术。其中，设计和创建具有高效生物固碳能力的酶、生化途径、工程生物或微生物组，已成为合成生物固碳领域的研究热点。自然界中，植物和微生物可利用六条天然固碳途径将二氧化碳转化为有机物，其中重要途径之一就是以1，5-二磷酸核酮糖羧化酶/加氧酶（Rubisco）为核心固碳酶的卡尔文循环。
Nature：科学家借助人工智能发现新的胞内蛋白
近期，美国科学家开发了一种结合显微镜、生物化学和人工智能（AI）的技术——尺度集成细胞（MuSIC）技术，实现了直接从细胞显微镜图像绘制细胞图谱，从而发现了大量未知的胞内蛋白。研究成果发表在《Nature》期刊，标题为“A multi-scale map of cell structure fusing protein images and interact
中山大学生命科学学院RNA组学团队开发PolⅢ转录的非编码RNA功能网络信息库
中山大学生命科学学院RNA组学团队杨建华教授等开发了Pol3Base数据和信息库，系统鉴定RNA聚合酶III（PolⅢ）转录的非编码RNA(P3RNA)，全面解析P3RNA的互作组、表达、进化、表观转录组、疾病变异及调控网络。Pol3Base 网站整合了由不同转录因子调控的数千个 RNA 聚合酶 III 转录的 ncRNAs 转录组数据。Pol3Base 的
Arthritis Care & Res：科学家利用人工智能和生物标志物来开发个体化的类风湿性关节炎疗法
来自梅奥诊所等机构的科学家们通过研究揭示了如何利用人工智能技术（AI）和药物基因组学技术来预测患者如何对疗法产生反应以及如何对患者进行护理。
Science：利用人工智能成功预测蛋白相互作用
在一项新的研究中，研究人员利用人工智能（AI）和进化分析构建出真核生物蛋白相互作用的三维模型。他们首次鉴定出100多种可能的蛋白复合物，并为700多种以前未被描述的蛋白复合物提供了结构模型。对成对或成组的蛋白如何结合在一起执行细胞过程的深入了解可能会带来大量新的药物靶标。
