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
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
上海交大/清华大学合作开发AI模型，通过视网膜照片预测中风风险
在这项最新研究中，研究团队开发了一种深度学习系统——DeepRETStroke，这是一个专用于表征眼-脑连接的领域特定基础模型。
2025-06-10
Cell子刊：上科大刘雪松团队开发DeepMeta模型，为不可成药癌症预测代谢靶点
该研究开发了一种基于图深度学习的代谢脆弱性预测模型——DeepMeta，能够基于转录组和代谢网络信息准确预测癌症样本的依赖代谢基因，可为那些具有不可成药驱动突变的癌症提供代谢靶点。
2025-07-13
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
Immunity：组织驻留Treg——定植特化模型vs 泛组织模型
这项研究揭示组织间Treg表型和TCR相似且定居时间较短，并提出组织驻留Treg的泛组织迁移模型，为组织驻留Treg的认知提供另一种理解。
2024-10-01
Cancer Cell：3D仿生模型打通放疗“任督二脉”！破解肿瘤放射抵抗的临床转化困局
3D仿生模型如类器官和器官芯片能更准确复制肿瘤及微环境复杂性，可桥接放疗基础与临床研究，助力生物标志物发现和治疗创新。
2025-06-23
全开放AI模型Ark+，或将重塑未来医学影像诊断
该研究介绍了一个名为 Ark+ 的全新AI基础模型。它如同一艘知识的方舟，通过巧妙地“博采众长”，从全球多个公开数据集中学习异构的专家知识，展现出了前所未有的诊断性能和适应能力。
2025-06-24
Cell：通过非人灵长类疾病模型解析DMD发病早期骨骼肌病理变化的关键机制
研究结果为DMD发病机制，特别是疾病早期的分子和细胞变化提供了新的见解。揭示了免疫、纤维化以及肌肉干细胞在DMD早期的动态变化，为早期干预和靶向治疗提供了科学依据。
2024-09-25
