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在当今生命科学前沿,单细胞与空间组学技术正以前所未有的精度描绘生命组织的细胞构成与空间架构。然而,海量多模态、多批次、跨物种数据的整合与解读,一直是阻碍领域发展...
细胞表面蛋白是多数临床可用药靶点,对细胞通讯、信号传导及稳态维持至关重要。但当前针对这类靶点的高亲和力适配体等分子探针生成方法存在明显局限,不仅通量低,还易破坏...
在人工智能的浪潮席卷全球之际,一个古老而复杂的领域——生命科学,正迎来其“ChatGPT时刻”。2020年,DeepMind的AlphaFold以原子级别的精度...
在神经精神疾病治疗领域,孤儿G蛋白偶联受体(GPCR)始终是极具潜力却充满挑战的药物靶点。GPR139作为中枢神经系统特异性表达的孤儿受体,其与精神分裂症、抑郁...
蛋白语言模型在刻画单个蛋白的结构与功能方面已取得显著成功,但在原生表示蛋白–蛋白相互作用(PPI)方面仍存在局限。研究人员提出 MINT(Multimeric ...
(Deep contrastive learning enables genome-wide virtual screening)为题
肿瘤免疫微环境(TIME)在癌症进展及免疫治疗响应中发挥着关键作用。多重免疫荧光(mIF)是一种解析TIME的重要成像技术,但其高昂成本、流程复杂以及通量受限,...
深度神经网络(DNN)在视觉基准任务上性能提升的早期阶段,曾表现出与灵长类感知系统不断增强的一致性,这一现象一度让人们期待:人工智能(AI)的进步会自然带来更好...
在计算生物学领域,有一个被追逐了数十年的“圣杯”——化学基因组学。其核心愿景是实现对全基因组蛋白质靶点的全覆盖,为每一个潜在的生命密码配上一把精准的“药物钥匙”...
大规模组学数据能够描绘细胞内分子调控的整体图景,但其生物学机制解释仍高度依赖人工经验与实验验证。为解决这一瓶颈,研究人员提出 LyMOI,一种将深度学习与大语言...
近日,苏州系统医学研究所–新加坡国立大学张阳教授团队在《Advanced Science》发表研究,提出了一种新的分子“基础模型”,探索如何在同一个 AI 框架...
何振宏老师,深圳大学心理学院-脑疾病与认知科学研究中心助理教授,博士生导师,2022年深圳大学优秀青年教师(“荔园优青”),深圳市海外高层次人才“孔雀计划”C类...
蛋白质通过与多种分子模态相互作用在细胞过程中发挥着关键作用。然而,由于结合位点鉴定的不完整,全蛋白质组的成药性在很大程度上仍未被充分探索。尽管小分子药物是最常见...
RNA 是细胞内关键的功能分子,其生物学作用高度依赖复杂而动态的三维结构。然而,RNA 的高度柔性、电荷特性以及对环境的敏感性,使其结构解析长期面临挑战。近年来...
中国药科大学何婉婷/戴建君课题组高薪诚聘co-PI、博士后、科研助理(此招聘长期有效)
随着人工智能技术的发展及大规模数据集的积累,深度学习已成为抗癌药物协同作用预测的核心方法。针对该领域,安徽大学郑春厚与苏延森团队于2025年12月16日在《np...
儿童并非成人的缩小版,其独特的生理发育特点决定了他们在用药时面临着与成人截然不同的安全风险。药物不良反应(ADRs)是导致儿童患病和死亡的重要原因,但当前儿科药...
近年来,生物分子结构预测已经成为构建生命科学基础模型的重要基石。从 AlphaFold2 到 AlphaFold3,深度学习模型不断刷新结构预测的精度上限。然而...
近期,“创世纪计划”在全球引发高度关注,表明人工智能与科学研究深度融合已进入提速阶段。