本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军、谢昌谕团队发表的论文。该研究提出了一个名为mRNABERT的通用mRNA基础模型，旨在解决mRNA序列设计中的训练数据匮乏和全长...

大家好，今天为大家分享一篇最近发表在Nature Chemistry上的文章，题目为Discovery of highly fluorescent co...

Romero-Becerra, R., Zhao, Z., Nebdal, D. et al. Improved analysis of in vivo dru...

深度学习已经在化学研究中展现出巨大的影响力，能够加速对复杂化学体系的发现与理解。然而，由于聚合物结构高度复杂，聚合物化学尚缺乏统一的深度学习框架。现有的自监督学...

在人工智能驱动结构生物学发展的浪潮中，蛋白质复合物结构预测是一个关键且极具挑战性的交叉前沿研究问题。近日，我院张贵军教授团队与西湖大学工学院曾坚阳教授团队合作，...

在高度互联的生命体系中，诸如转录因子与 DNA 的结合、蛋白质之间的相互作用等复杂过程，都依赖“网络生物学”来理解。然而回到二十多年前，那时只有少量（而且大多是...

人类基因组包含大量控制基因活性与生物功能的复杂调控元件。构建能够高效处理长序列输入的大窗口基础模型，是理解多层级、复杂顺式调控景观的关键挑战。研究人员提出 Om...

揭示抗体重链（IGH）与轻链（IGK、IGL）的正确配对，对于研究抗体反应、多克隆免疫谱构建、B 细胞克隆追踪以及抗体工程都至关重要。然而，传统测序技术通常只能...

mRNA 已成为重要的治疗性分子类别。近期，一项由人工智能（AI）驱动的框架被提出，可设计具有更高稳定性和更强翻译效率的 mRNA 序列。该方法被称为 “RNA...

药物诱导性肝损伤（DILI）仍然是药物研发中最严峻的问题之一，不仅威胁患者安全，还导致临床试验失败和药物撤市。研究人员构建了 ToxPredictor，一个整合...

在哥本哈根举行的"衰老研究与药物发现"会议上，来自诺和诺德和礼来公司的两位演讲者提出了一个令听众振奋的观点：GLP-1受体激动剂（GLP-1s）——这类治疗肥胖...

研究人员提出了一种基于伪数据（pseudodata）的分子结构生成模型，用于探索真实世界中尚未被实验或数据库记录的未知化学物质。该方法通过从实验质谱谱图中自动构...

本文介绍一篇来自浙江大学谢昌谕和侯廷军团队联合乐普医疗团队发表的论文。该研究提出了一个深度融合合成规划的生成式流网络模型 SynGFN，能够在可合成化学空间中高...

研究人员提出了一个名为 RiboDecode 的深度生成优化框架，用于针对性地设计高效可翻译的 mRNA 密码子序列，从而显著提升蛋白表达与治疗效果。RiboD...

病理学是疾病诊断与治疗决策的核心环节，但传统诊断严重依赖显微镜观察，耗时且主观。深度学习虽在局部任务上取得显著进展，却仍受限于数据异质性与跨任务泛化不足。研究人...

在单细胞水平上测定蛋白丰度，有助于以高分辨率理解细胞过程和疾病进展中的生物学机制。然而，现有单细胞蛋白质组学技术面临覆盖度有限、通量受限、灵敏度不足、批次效应明...

通用人工智能模型在临床实践中应用于多模态数据和复杂任务时面临特殊挑战。研究人员提出了 MedMPT ——一种专为呼吸系统健康设计的多模态视觉–语言预训练模型。该...

单细胞测序技术极大地推动了研究人员对细胞异质性及其对环境刺激响应的理解。然而，系统地描绘多种细胞类型在不同刺激下的转录变化仍具挑战。研究人员提出 Squidif...

变异的不完全显现性（即携带致病变异但未表现出相应疾病表型）是遗传变异解释中的重大挑战。研究人员利用 Genome Aggregation Database (g...

以往针对大量靶序列与导向RNA（guide RNA, gRNA）的高通量CRISPR活性评估，多依赖插入–缺失突变（indel）频率而非切割效率。研究人员开发了...