抗生素耐药性正在全球范围快速加剧，迫切需要更高效、更可靠的抗菌药物设计方法。虽然近年来人工智能已经被广泛用于抗菌肽发现，但大多数方法仍然侧重于从固定数据库中筛选...

这篇发表于 Nature Computational Science 的研究，由 Joseph M. Cavanagh 等与 Teresa Head-Gordo...

抗生素耐药性正在全球范围快速加剧，迫切需要更高效、更可靠的抗菌药物设计方法。虽然近年来人工智能已经被广泛用于抗菌肽发现，但大多数方法仍然侧重于从固定数据库中筛选...

此外，文章还讨论了counterfactual explanation（反事实解释）与contrastive explanation（对比解释）。反事实方法关注...

近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得突破性进展，但其在分子生成与药物发现中的能力仍然有限。传统化学语言模型（CLMs）通常需要从头使用大量化学数...

密度泛函理论（DFT）是量子化学和材料科学中的核心计算工具。然而，其预测能力在很大程度上仍受限于交换-相关（XC）泛函的质量。传统XC泛函通常依赖物理直觉、严格...

蛋白质是细胞功能的最终执行者，决定了细胞真实的表型状态。尽管单细胞转录组数据已经广泛应用于细胞状态解析，但RNA表达本身并不能完整反映蛋白质层面的功能变化。目前...

多组学技术的发展使研究人员能够从分子层面更深入地理解疾病发生机制，其中代谢组学与蛋白质组学被认为是最具临床转化潜力的两类组学数据。然而，能够同时整合两类组学并系...

基础机器学习原子间势（foundation machine learning interatomic potentials, MLIPs）已经成为原子尺度模拟的...

在数字医疗时代，患者“被遗忘权（Right to be Forgotten, RtbF）”要求人工智能系统能够在患者提出请求后，从已部署模型中删除对应健康记录。...

近日，大连理工大学刘奇磊副教授在《Nature Communications》发表了题为“Reactive machine learning potential...

第四，天然产物基础模型的价值不只在药物筛选。文章展示的任务包括 taxonomy classification、biological source discri...

​ 某公司出公网的防火墙采用USG5500，公司私网有一台FTP服务器Server1，公网上有一台PC机Client1，防火墙的端口直接连接到PC机上。拓...

准确预测抗原肽与T细胞受体（TCR）之间的结合关系，对于肿瘤免疫治疗、疫苗设计以及免疫诊断至关重要。然而，由于TCR与抗原序列具有极高多样性，实验筛选几乎无法穷...

酶催化机制的逐步解析对于酶工程、人工酶设计以及生物催化开发至关重要。然而，目前公开数据库中真正具有完整机理注释的酶反应不到一千个，大量已知生化反应仍缺乏详细机制...

分子动力学（MD）模拟是现代科学研究中的核心工具，但其高昂的计算成本长期限制了可模拟的时间尺度与系统规模。传统方法需要在每个时间步中计算原子间作用力，并通过数值...

抗体的折叠稳定性和聚集倾向是其在科研与临床应用中的关键限制因素。尽管抗体通过其高变区（CDRs）实现广泛抗原识别，但这种序列多样性往往以牺牲结构稳定性为代价。由...

新分子的发现对于药物开发、材料设计以及环境问题的解决至关重要。然而，化学空间极其庞大，使得新分子的探索成为一个高维且复杂的问题。研究人员提出了 CoCoGrap...

随着内分泌和代谢性疾病负担的持续上升，亟需可扩展且易于部署的筛查工具。研究人员开发了 Reti-Pioneer，一种基于视网膜影像的多任务人工智能框架，通过结合...

蛋白质通常通过与其他分子的相互作用发挥功能，而单点突变如何改变这些相互作用，即所谓的“蛋白相互作用密码”，仍然是计算生物学中的核心难题。研究人员提出了 eSIG...