Science封面：华人学者开发AI模型，学会生命的语言，生成新型CRISPR系统乃至整个基因组
该研究开发了从分子到基因组尺度都能进行预测和生成任务的基因组基础模型——Evo模型。这是第一个在全基因组规模上以单核苷酸分辨率预测和生成DNA序列的模型。
2024-11-23
Nature子刊：浙大熊旭深团队开发基于Transformer的语言模型，预测翻译调控并解析疾病变异
该深度学习模型Translatomer为领域提供了研究基因翻译调控的新工具，还为解释复杂疾病中的遗传变异提供了除了mRNA水平之外的重要机制基础。
2024-11-01
Cell Metab | 婴幼儿代谢生长和遗传疾病的预测模型
该研究介绍了婴儿-WBMs，这是一种考虑性别特异性和器官差异的婴儿代谢模型资源，可预测婴儿出生后0至6个月的生长情况，并能准确预测IMDs中血液生物标志物的变化，为新生儿和婴儿代谢研究提供了重要资源。
2024-07-12
为AI制药带来新工具：浙大侯廷军团队开发基于大语言模型的多属性分子优化工具
该研究开发的Prompt-MolOpt提供了一种灵活的多属性、多点分子优化方法，在化学研究和药物及材料发现方面具有潜在实用价值。
2024-11-02
Mol Cancer：科学家利用细胞系模型揭示了黑色素瘤对疗法耐药的新机制
这项研究为后期科学家们基于调节多胺代谢开发新型抗癌疗法开辟了一扇大门，这种疗法或能用于治疗因频繁出现耐药而难以治愈的人类黑色素瘤。
2024-10-19
Science子刊：在临床前动物模型中，两种新化合物可将隐孢子虫载量减少99.8%
溶解度受限或渗透性受限的化合物对隐孢子虫在小鼠体内脱落的减少程度最高。有两种化合物（DDD489 和 DDD508）被确定为最有效的化合物，可减少 99.8% 以上的隐孢子虫，且不会复发。
2024-11-27
Nature子刊：上海科技大学钱学骏团队开发多模态AI模型，实现多层级乳腺癌风险预测
研究团队构建的BMU-Net模型，为临床医生提供了多层级的乳腺癌风险评估工具，旨在改善患者生存质量，具有重要的临床和社会意义。
2024-12-06
Angiogenesis研究用可视化血管类器官模型，揪出“捣乱分子”，给新药研发“开绿灯”！
研究成功构建双报告细胞系及可视化、可量化的体外血管生成模型，验证了VEGFR抑制剂等药物效果，发现新血管生成调节剂，为体外药物筛选提供了有潜力的平台。
2025-02-24
上海交大洪亮团队开发扩散概率模型——CPDiffusion，设计生成高活性的人工内切核酸酶
CPDiffusion作为一种强大的全新蛋白质序列设计工具，为生物学家和蛋白质工程设计者提供了全新的可能性，用于设计功能更强大的蛋白质、研究蛋白质功能的逐渐演化过程、丰富现有蛋白质的数据库等。
2024-09-14