首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

是否有可能创建一个成功复制像细菌这样的简单生物的AI程序?

是的,有可能创建一个成功复制像细菌这样的简单生物的AI程序。这种类型的AI程序属于生物信息学领域,它们使用计算机模拟生物体的行为和功能。这些模拟可以帮助科学家更好地理解生物体的行为和进化,以及为新的药物和疫苗研发提供依据。

在这个过程中,AI程序可以通过模拟生物体的基因和蛋白质结构来复制它们的行为。这些模拟可以在计算机上快速运行,而不需要实际生物体的存在。此外,AI程序还可以通过学习和优化算法来提高准确性和效率。

虽然这种类型的AI程序仍然处于研究阶段,但它们已经在诸如基因组学、药物研发和疫苗开发等领域取得了一些成果。随着技术的不断发展,我们有望在未来实现更加精确和高效的AI程序,以更好地模拟生物体的行为和功能。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 懒得刷牙?微型机器人自动帮你搞定,还能牙刷牙线随时变换

    万博 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 果然,人类科技进步的原动力,就是懒惰。 从洗碗机到扫地机器人,现在连刷牙微型机器人都来了! 你没听错,就是那种可以在你口腔中清理病菌的机器人。 而且这种微型机器人,还具备牙医助手的功能: 不仅能够根据微型机器人构成材料的化学特性,清理导致蛀牙的牙齿生物膜和细菌,还能采集口腔中的病菌,帮助诊断口腔问题。 研究成果一经发表就引起热议,有网友甚至已经开始畅想,以后会不会连牙医都不需要了? 看网名,这位老哥自己应该就是一位牙医,职业危机意识很敏感呀~(手动狗头

    01

    AI用于COVID-19的药物发现和疫苗开发

    SARS-COV-2号召科学界采取行动,以对抗日益增长的大流行病。撰写本文时,还没有新型抗病毒药或批准的疫苗可用于部署作为一线防御。了解COVID-19的病理生物学特性可通过阐明未探索的病毒途径来帮助科学家发现有效的抗病毒药。实现这一目标的一种方法是利用计算方法在计算机上发现新的候选药物和疫苗。过去的十年中,基于机器学习的模型在特定的生物分子上进行了训练,为发现有效的病毒疗法提供了廉价且快速的实施方法。给定目标生物分子,这些模型能够以基于结构的方式预测候选抑制剂。如果有足够的数据提供给模型,则可以通过识别数据中的模式来帮助寻找候选药物或疫苗。

    04

    像存钱那样存大便!?这家银行能保存10年大便,等你生病时再“塞回”身体

    大数据文摘出品 作者:Kazuha 这两天全世界都在为詹姆斯韦伯太空望远镜拍出了人类史上迄今为止最深也最清晰的遥远宇宙红外图像而欢呼,仰望了星空,今天文摘菌决定给大家分享一点“接地气”的东西。 literally接地气。 首先文摘菌想问问大家,有什么东西是你一天见不到就会心烦,但是见了之后还会嫌弃的? 没错,就是大便。 和大便见面就像是一项不得不做的每日任务,每天短暂地一见,然后厌恶地说再见。 但是你有没有想过,和大便慢点说再见,甚至是,把它存起来? 是的,你没有听错,就像存钱一样,大便也能存到“银行”

    02

    【重磅】中国研究再登Cell封面,AI影像诊断系统精准度堪比顶尖医师

    编辑:刘小芹、张乾 【新智元导读】中国团队的研究成果发表在今天出版的《细胞》封面上,这是继克隆猴之后不到一个月内,中国科研成果再次发表在顶级生物学刊物上。本次研究成果是一款能精确诊断眼病和肺炎两大类疾病的人工智能(AI)工具,它的总体准确度达到了96.6%。这个 AI 系统利用基于图像的深度学习,使用视网膜 OCT 图像对黄斑变性和糖尿病性视网膜病变进行分类,并可以在生物医学图像解读和医疗决策制定中实现广泛应用。 中国科学领域又一项突破与荣光。 今天出版的最新一期《细胞》封面,介绍了中国团队的研究成果。他们

    08

    Science | 利用人工智能对抗传染性疾病

    今天为大家介绍的是来自Cesar de la Fuente-Nunez和James J. Collins的一篇综述论文。尽管分子生物学、遗传学、计算和药物化学取得了进展,传染病仍然对公共卫生构成了可怕的威胁。应对病原体爆发、大流行和抗微生物药物耐药性所带来的挑战需要跨学科的协同努力。与系统和合成生物学相结合,人工智能(AI)正在推动快速进展,在扩大抗感染药物发现、增强我们对感染生物学的理解和加速诊断方法的发展方面发挥着重要作用。在本综述中,作者讨论了检测、治疗和理解传染病的方法,强调了每种情况下AI的进展支持。作者提出了AI的未来应用以及如何利用它来帮助控制传染病爆发和大流行。

    02

    Nat. Rev. Drug Discov. | 药物发现中的天然产物:进展与机遇

    本文介绍由Atanas G. Atanasov和Claudiu T. Supuran共同通讯发表在 Nature Reviews Drug Discovery 的研究成果:在过去天然产物及其结构类似物对药物治疗做出了重大贡献,然而,天然产物也给药物发现带来了挑战,比如筛选、分离、表征和优化方面的技术障碍,导致制药行业降低对它们的关注。近年来,一些技术和科学的发展,包括改进的分析工具、基因组挖掘、工程策略以及微生物培养进展,正在应对这些挑战并开辟新的机遇,将天然产物作为药物先导重新引起了人们的兴趣。本文作者总结了最近可能实现基于天然产物进行药物发现的先进技术,并讨论了关键机遇和应用前景。

    01

    高效预测几乎所有人类蛋白质结构,AlphaFold再登Nature,数据库全部免费开放

    转载自Science AI 作者:雪松、凯霞 这次,AlphaFold 的预测结果几乎覆盖了人类所有的蛋白质结构,而且将免费开放给公众。这将是科学界的一笔宝贵财富。 生命所必需的每一次基础生物学活动几乎都是由蛋白质带来的。蛋白质参与创建细胞和组织并保持着它们的形状;构成维持生命所需化学反应的催化酶;充当分子工厂、转运工具和马达;充当细胞通讯的信号和接收器等等。 蛋白质由很多氨基酸长链组成,通过折叠成精确的 3D 结构来完成无数的任务。这些结构控制着它们与其它分子互动的方式,决定了其功能以及它在疾病中的功

    03

    超越诺奖?生物界「ChatGPT」首次实现从零合成全新蛋白,登Nature子刊!喂了2.8亿种氨基酸序列

    ---- 新智元报道   编辑:好困 Aeneas 【新智元导读】这家成立三年的小初创公司,首次利用深度学习语言模型合成出了自然界中不存在的全新蛋白质,引爆蛋白质设计革命。 人工智能的应用,已经极大地加速了蛋白质工程的研究。 最近,加州伯克利的一家初出茅庐的初创公司再次取得了惊人的进步。 科学家们采用类似ChatGPT的蛋白质工程深度学习语言模型——Progen,首次实现了AI预测蛋白质的合成。 这些蛋白质不仅与已知的完全不同,相似度最低的甚至只有31.4%,但和天然蛋白一样有效。 现在,这项工作已

    02

    Nat. Microbiol丨浙大科研团队解析奶牛瘤胃微生物组功能异质性

    瘤胃微生物组一直以来都是研究相对不足但又极其复杂的微生物生态系统之一。瘤胃微生物能够有效降解植物纤维,将其转化为高质量的蛋白质产品,在这一过程中,由于微生物强烈的发酵,还会产生大量气体,其成分主要包括二氧化碳和甲烷等温室气体,还有少量的氮气和微量的氢气、氧气和硫化氢,这些排放的温室气体甚至会对全球环境造成较大的影响。近些年以来,在宏组学技术的推动下,对瘤胃微生态系统功能的认识已取得了显著进展。然而,复杂微生态系统的功能冗余和异质性仍然是实现突破性进展的主要障碍。为了克服这些挑战,我们亟需新的方法来提高微生物组功能研究的分辨率。

    01

    Nat. Biotechnol.|基于深度学习从人体肠道微生物群中识别抗菌肽

    本文介绍了中国科学院微生物研究所王军及陈义华共同通讯发表在Nature Biotechnology的文章《Identification of antimicrobial peptides from the human gut microbiome using deep learning》。作者结合了包括LSTM、Attention和BERT在内的多种自然语言处理神经网络模型,形成了一个统一的管道,用于从人类肠道微生物组数据中识别候选抗菌肽(AMP)。在被确定为候选AMP的2349个序列中,化学合成了216个,其中显示出抗菌活性的有181个。并且,在这些多肽中,大多数与训练集中AMP的序列同源性低于40%。对11种最有效的AMP的进一步表征表明,它们对抗生素耐药的革兰氏阴性病原体具有很高的疗效,并且对细菌性肺部感染的小鼠模型显示出了细菌负荷降低10倍的效果。该研究展示了机器学习方法从宏基因组数据中挖掘功能肽并加速发现有前景的AMP候选分子以进行深入研究的潜力。

    04
    领券