人工智能和机器学习方法擅长发现数据中隐藏的模式，例如核电站运行关键变量之间的相关性。普赖斯举例说：“如果你告诉我反应堆的功率水平，人工智能就能告诉你燃料温度，甚...

在 AlphaFold 之后，我们越来越容易得到一张蛋白的三维结构图。但对药物研发、蛋白工程和生物制剂来说，问题往往不止于蛋白长什么样，还在于它会怎样动、哪里先...

在机器学习与药物设计的交叉领域，研究者往往专注于模型架构的创新、数据集的扩充和基准性能的提升，却鲜少停下来追问一个更根本的问题：

免疫检查点抑制剂（checkpoint inhibitor, CPI）彻底改变了癌症治疗模式，但在大多数癌种中，真正能够获得长期临床获益的患者仍然只占少数。因此...

蛋白质并不是静止不变的结构，而是在不同构象状态之间不断波动。除了低能量的天然折叠态之外，蛋白质还会短暂进入部分展开、高能激发态等构象。这些罕见状态虽然占比很低，...

生物分子凝聚体（biomolecular condensates）的界面在蛋白聚集、液-固转变以及多种生化反应中具有关键作用，因此被认为是调控凝聚体行为的重要靶...

Susceptibilities and Patterning: A Primer on Linear Response in

本文介绍全球主流植被生产力数据产品——以总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP）和净初级生产力（Net primary pr...