Nature Methods：GPT-4领衔，大语言模型（LLMs）推动基因功能探索新高度
研究发现，LLMs不仅能够提供与现有数据库一致的基因功能描述，还在某些情况下提出了更广泛且合理的生物学解释。
2024-12-13
Nature Methods ：核苷酸转换模型（Nucleotide Transformer, NT）——解锁基因组预测的新纪元
该模型不仅能像阅读文本一样解读DNA序列，还能够预测基因组中的关键功能区域。
2024-12-12
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
PLoS ONE：体外模型有助于揭示乳腺癌扩散到骨骼的原因
研究表明，结合癌症生物学、微流控技术和软材料，可以构建出生理相关的体外模型。这些成果为开发预测性疾病、诊断和治疗模型提供了新的可能性。
2024-10-24
Nat Mach Intell：新型人工智能模型或能预测基因突变对特定人类疾病的影响效应
来自 Cedars-Sinai 医疗中心等机构的科学家们通过研究开发了一种名为 DYNA 的新型人工智能模型，其有望成为精准医疗领域的“超级英雄”为个性化医疗和靶向治疗开辟全新道路。
2025-04-24
Nature Methods ：“等深度”模型重塑空间生物学格局！深度学习与空间转录组学的完美结合
GASTON通过结合无监督的深度神经网络与可解释性算法，创新性地提出了“等深度”（Isodepth）的概念。
2025-02-01
量子计算赋能AI模型，英矽智能设计出“不可成药”靶点KRAS的新型抑制剂
科学家将量子计算模型与经典计算模型和生成式人工智能相结合，通过对庞大数据集的训练、生成和筛选，探索更广泛的化学可能性，发现了靶向“不可成药”的癌症驱动蛋白 KRAS 的新颖分子。
2025-01-26