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Nature Methods:颠覆传统模型!cell2fate破解细胞命运“动态密码”

该研究不仅创造了工具,更发现了生命动态的本质语法。当单细胞技术迈入"时空组学"时代,cell2fate为解码这部永不停歇的生命史诗,写下了全新的篇章。

2025-03-05

研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型

该模型通过构建精准的癌症基因调控图谱,有望为个性化医疗和精准药物研发开辟新途径。同时,该模型在整合多组学数据和复杂网络分析方面的优势,使其具备跨疾病和跨领域应用的潜力。

2025-01-18

染色体形成并非依赖“骨架”,自组织模型重塑教科书

这项最新的研究利用一种革命性的纳米级DNA追踪技术,以前所未有的清晰度,直接观察到了染色体形成的微观过程。

2025-03-26

Trends in Biotechnology:体外“创造”人类大脑已不再遥不可及!一文读懂脑类器官的“进化史”

脑类器官技术的发展为研究人脑的复杂性提供了强大的工具。从模拟大脑不同区域的发育到重建神经回路,这些微型三维模型正在逐步克服传统研究方法的局限性。

2025-06-06

Nature:同时靶向PIKfyve和KRAS-MAPK可在临床前模型中根除胰腺癌

在这项新的研究中,研究人员专注于PIKfyve,这是一种酶,已被确定为其他癌症类型的溶酶体靶点,包括血液恶性肿瘤。

2025-04-27

iScience:利用诱导性多能干细胞构建研究肥厚型心肌病的体外模型

基因突变发生在基因组中编码力学、挤压蛋白的部分,即肌节(sarcomeres)。如果运动蛋白出了问题,为什么电流会受到影响?

2024-07-07

Nature Methods:从“猜”到“预见”——AI模型PUPS揭示单细胞蛋白质定位的秘密

PUPS作为一款结合蛋白质序列和细胞图像的新型AI模型,不仅能准确预测未知蛋白质在未知细胞系中的定位,还能揭示蛋白质定位在不同细胞系和单细胞层面的变异规律,甚至预测突变对定位的影响。

2025-05-21

David Baker团队开发新型AI蛋白设计模型——LigandMPNN,实现原子上下文条件蛋白序列设计

研究团队开发了一种新型深度学习方法——LigandMPNN,该方法明确地对生物分子系统中的所有非蛋白质成分进行了建模。

2025-04-01

计算机模拟+创新的体外实验模型!APL Bioeng:耶鲁大学科研团队运用先进模拟技术,揭秘乳腺癌细胞侵袭脂肪组织之谜

研究团队证实,癌细胞的活跃度与黏性、脂肪细胞的硬度以及ECM的约束力,共同决定了癌细胞是否能够成功侵入脂肪组织,以及侵入后的表现形式。

2024-08-22

清华大学程功团队开发AI语言模型,预测新冠病毒突变和进化

该研究开发的SVEP模型,显著提高了数据处理效率,减少了计算资源的消耗,使模型能够更有效地模拟组合突变。

2024-12-27