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随着生成式人工智能技术的快速发展,蛋白质设计领域也经历着计算方法的快速迭代。在以RFdiffusion为代表的扩散模型展现出从结合蛋白设计,离子通道蛋白设计到抗...
全球新药研发长期面临高风险、高投入和长周期的三重挑战。在药物开发过程中,两个核心问题始终备受关注:(1)药物在临床试验中的成功率是多少?(2)这一成功率随时间如...
快速且经济地合成具有活性的全新化合物仍是药物发现中的关键瓶颈。该研究展示了一套整合式的药物化学流程,可高效实现 hit 与 lead 的结构多样化,加速 hit...
质谱是解析复杂样品中小分子的核心技术,但现有数据库搜索工具在规模与能力上仍受限,通常仅能识别数据库中已知分子,且多为“严格匹配”。为突破这一限制,研究人员提出 ...
人工智能(AI)正通过提供可扩展的计算框架,重塑生物医学研究范式,使其能够更有效地应对生物系统的高度复杂性。处于这场变革核心的是生物与化学语言模型,包括大语言模...
在肿瘤精准治疗领域,“合成致死”被认为是一项极具前景且广受关注的治疗策略。研究表明,抑制蛋白激酶膜相关酪氨酸/苏氨酸 1(PKMYT1)有望实现对携带特定基因突...
RNA 设计在医学与生物技术中展现出巨大潜力,但缺乏易用且系统化的设计工具限制了 RNA 纳米技术的发展。研究人员开发了 PyFuRNAce,一个开源的 Pyt...
2020 年 11 月,Google DeepMind 发布了 AlphaFold2 —— 一个能从氨基酸序列直接预测蛋白质三维结构的 AI 系统。五年过去,它...
在药物发现领域,基于结构的药物设计(SBDD)尤其是片段药物发现(FBDD)已成为小分子药物开发的核心支柱。近期《J. Med. Chem.》发表的年度综述系统...
本文介绍一篇由浙江大学侯廷军教授、谢昌谕教授和澳门理工大学姚小军团队的关于混合有机—酶催化合成规划的最新研究工作。在这项研究中,作者提出了一个全新的 AI 驱动...
研究人员系统评估了 50 种最先进的 TCR–表位结合预测模型,覆盖 21 个数据库、762 个表位及数十万条 TCR。结果显示:负样本来源显著影响预测性能;表...
AI多肽设计第一轮比赛结果已公布!在已完成的实验测试中,活性最强的参赛序列EC50达 2 nM,已超越天然多肽 NKA 的水平,充分展示了AI驱动多肽药物设计的...
蛋白设计在药物研发和酶工程等领域越来越关键。研究人员提出 ProtDAT,一个可从自然语言的蛋白描述文本中直接生成氨基酸序列的多模态蛋白设计框架。ProtDAT...
2025年11月26日,中山大学中山眼科中心林浩添教授团队在Cell Press细胞出版社期刊Cell Reports Medicine发表了一篇论文,题为“T...
AI智能体正成为药物发现领域的变革性工具,能够在复杂的研究流程中自主推理、执行任务并持续学习。在大语言模型(LLMs)的基础上,结合感知、计算、行动与记忆等多类...
三个月后,当研究人员打开小鼠笼子进行最终评估时,对比显而易见:对照组的老年小鼠毛发杂乱、活动迟缓,面对威胁刺激反应迟钝;而接受间歇性哇巴因治疗的同龄小鼠,毛发整...
真核生物基因结构预测是基因组注释的核心步骤,但由于外显子–内含子结构复杂、调控信号模糊,传统 ab initio 方法仍存在准确度不足的问题。研究人员开发了 H...
2025 年 11 月发表在《Nature Communications》一篇药物诱导性肝损伤(DILI)预测的研究论文,其核心是构建了目前规模最大的毒性转录组...
AlphaFold 3 改变了科学,而 OpenFold 3 这样的平台改变了规则。本文探讨:生物医药行业如何悄然把“大公司的技术护城河”变成共享基础设施,以及...
2025年11月,英矽智能宣布提名 ISM3830,其自 2021 年以来第23款临床前候选化合物(PCC)。该候选药物靶向 Casitas B淋巴瘤原癌基因-...
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