近日，广东省农业科学院农业生物基因研究中心作物品质控制与多组学技术创新团队在黄曲霉毒素合成途径关键调控因子AflR的DNA识别机制研究方面取得新进展。相关研究成...

为应对不断加剧的抗生素耐药危机，研究人员开发了一种基于生成式人工智能的大规模抗菌肽（AMPs）发现策略。AMPs 具有广谱活性、快速杀菌机制以及较低的耐药风险，...

折叠蛋白的设计近年来取得了显著进展。然而，许多蛋白或蛋白片段本质上是无序的，不具备稳定构象。此类内在无序蛋白（IDPs）的序列决定了一个巨大的空间构象集合，这种...

预测配体与蛋白口袋的结合亲和力是药物设计流程中的关键步骤。由于结合过程中存在吸引和排斥的电子相互作用，配体–口袋构象具有高度灵活性。准确刻画这些非共价相互作用需...

研究人员提出了一种名为 ProTrek 的三模态蛋白语言模型，该模型同时整合了蛋白质的序列、结构和功能三种模态。通过对比学习，ProTrek 能在模态之间建立紧...

蛋白质语言模型（PLM）在结构与功能预测方面表现卓越，但内部机制仍不透明。研究人员提出 InterPLM：在 ESM-2 表示上训练稀疏自编码器（SAE），从而...

肽类在靶向治疗中具有口服生物利用度、细胞通透性和高特异性等优势，使其区别于传统的小分子和生物制剂。研究人员开发了一种人工智能算法 PepMimic，能够将已知受...

单细胞转座酶可及染色质测序（scATAC-seq）为研究细胞层面的表观基因组景观提供了前所未有的机会，但其数据的稀疏性与高维度特征，以及广泛的下游任务需求，使得...

大多数与疾病相关的遗传变异位于非编码区，其潜在的调控作用难以直接解析。研究人员提出了 EMO框架，整合跨组织与单细胞尺度的表观组学数据，预测非编码变异对基因表达...

药物分析涉及大规模、多模态的实验与临床数据，如何整合并高效利用这些信息是药物研发中的关键挑战。研究人员提出了一种 协作式大语言模型（collaborative ...

蛋白质在生命各个领域发挥着多样化的作用，并广泛应用于生物技术，从基础研究到生物医学均有涉及。因此，计算机辅助设计具备特定功能的蛋白质成为重要目标。蛋白质结构生成...

结直肠癌择期手术后的不良结局是导致生存率下降、肿瘤学预后不佳和医疗成本上升的重要因素。研究人员利用丹麦国家登记库中 18,403 名患者的数据，并结合单中心的连...

随着大语言模型的快速发展，AI Scientist正在从科幻走向现实。然而，这些能够自主进行科学研究的AI系统也带来了前所未有的安全风险。近日，来自耶鲁大学、美...

随着蛋白质数据库规模的快速增长，对更快、更敏感的同源性搜索工具的需求愈发迫切。研究人员开发了 GPU 加速版 MMseqs2 (MMseqs2-GPU)，在单一...

当生成式人工智能绘制分子时，它不仅可能出错，还可能重塑研究人员对化学的认知，传播错误的世界表征，从而误导学习者，扭曲同行评议的报告，并侵蚀对科学工作和严谨性的信...

序列特异性的 DNA 结合蛋白在生物学和生物技术中具有关键作用。研究人员提出了一种计算方法，能够设计出小型 DNA 结合蛋白（DBPs），它们通过在 DNA 大...

蛋白质复合物结构预测对于理解生物活动与推动药物研发至关重要。尽管已有多种实验方法能提供结构信息，但通常零散或不完整，因此亟需一种通用工具来高效整合有限实验数据。...

医疗人工智能（AI）系统在支持临床诊断和治疗决策中展现了巨大的潜力，从医学影像到电子健康记录再到可穿戴设备监测，AI 工具已经逐步进入医疗前线。然而，临床使用 ...

大约 90% 的工业反应发生在材料表面，因此多相催化剂的重要性不言而喻。准确预测表面暴露对于多相催化剂设计至关重要，但实验与计算成本长期限制了这一进展。研究人员...

尽管近年来 T 细胞受体（TCR）工程取得了显著进展，但针对任意靶标设计功能性 TCR 依旧充满挑战，主要原因是交叉反应性的复杂规律和有限的配对数据。本研究提出...