传统以动物为基础的药物研发具有较高的失败率，这促使研究界不断探索并采用以人为中心的新方法学（NAMs）。在美国国立卫生研究院（NIH）和美国食品药品监督管理局（...

癌症“标志性特征（Hallmarks of Cancer）”框架在推动人类理解癌症生物学方面发挥了奠基性作用。该框架通过将癌症抽象为一组共通的功能能力，实现了对...

抗菌素耐药性正在迅速发展，其速度已明显超过新抗生素的发现，正在形成严峻的全球公共健康危机。传统抗生素研发周期长、成本高、成功率低，而人工智能为探索化学空间与生物...

抗菌素耐药性正在迅速发展，其速度已明显超过新抗生素的发现，正在形成严峻的全球公共健康危机。传统抗生素研发周期长、成本高、成功率低，而人工智能为探索化学空间与生物...

最近刷文章，经常看到一些博主聊基金套利的科普文章， 这里我也简单聊一聊。 后面重点聊一下基金溢价率抓取方法，并附上代码。

（reference：Singh PP, Reeves GA, Contrepois K, Papsdorf K, Miklas JW, Ellenberger...

传统以动物模型为核心的药物研发体系长期面临极高的失败率，这促使研究人员不断探索更加以人为中心的新方法学（NAMs）。近年来，基于干细胞、类器官以及计算模型的技术...

本示例关键代码的编写位置，请参考“开始 - 快速上手 ”里您所使用的开发语言框架的最简集成代码

致谢：首先感谢ChatGPT pro对我函数无数次的测试及修正！最终促成了这个内容！

药物发现的核心逻辑之一，是找到能够逆转疾病状态的分子。如果一种疾病让某些基因异常上调、另一些基因沉默，那么理想的药物应该把这幅被扭曲的基因表达图谱重新拨回正常。...

https://doi.org/10.1016/j.xcrp.2025.102996

疾病通常伴随着特定的基因表达异常，这些转录表型反映了细胞状态从正常到病理状态的改变。如果能够找到可以逆转这些异常表达模式的化合物，就有可能恢复正常的细胞功能，从...

随着AlphaFold等深度学习结构预测方法的快速发展，蛋白质结构预测能力正在不断迈向更高精度。然而，在实际应用场景中，一个愈发关键的问题也随之浮现：当前的瓶颈...

随着单细胞和空间测序技术的迅速发展，科研人员如今能够在单细胞分辨率下深入解析组织和细胞的异质性。单细胞RNA测序（scRNA-seq）和单细胞转座酶可及染色质测...

5月27日消息，据韩国媒体The Elec援引消息人士报道称，三星电子很快就会退出多层储存单元（Multi-level cell，MLC）NAND型闪存领域，目...

在基于结构药物研发（SBDD）领域，分子生成、对接预测、多肽设计等核心任务长期依赖专用算法，跨任务迁移性差、分子表征不统一、任务定义模糊等瓶颈严重制约研发效率。...

基于多靶点作用机制的药物发现依赖于具有多靶点活性的化合物，这类化合物可通过筛选实验、靶点谱分析实验或计算方法获得。深度生成模型推动了当代多靶点化合物的设计。双靶...

小分子药物设计、多肽生成、片段连接与逆折叠等任务，长期以来分别由不同模型与流程处理。小分子通常依赖图模型与3D生成框架，多肽设计则分为 backbone 构建、...

长期以来，intrinsically disordered regions（IDRs）因缺乏稳定三维结构而被认为难以系统分类，但大量证据表明它们在核内组织、转录...