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大家好,今天给大家分享一篇近期发表在Nat. Mater.上的研究进展,题为:De novo design of self-assembling pep...
今天为大家介绍的是来自斯坦福大学Scott D. Boyd教授与Anshul Kundaje教授团队发表的一篇论文。传统的临床诊断主要依靠医生查体、了解患者病史...
过渡金属催化的不对称反应在有机合成中具有重要意义。近年来,机器学习在加速新型催化反应开发方面展现出潜力,但对大量实验数据的依赖成为限制因素。研究人员提出了一种基...
今天为大家介绍的是来自台北荣民总医院的邱士华教授与美国加州大学的Kai-Wei Chang教授团队发表的一篇论文。多模态大语言模型(MLLMs)在现代医疗领域带...
疾病发生和进展的特异性研究中,识别调控转录因子(TRs)仍具有挑战性,这些因子通过调控元件和表观基因组信号控制基因表达。大规模多组学表观基因组数据的引入,为解析...
今天为大家介绍的是来自复旦大学张浩团队的一篇论文。通过机器学习加速新型晶体材料的发现对于推动从清洁能源到信息处理的各种技术至关重要。用于预测材料性质的机器学习模...
今天为大家介绍的是来自美国密歇根大学Paul M. Zimmerman团队的一篇论文。找出有效的反应条件可能是具有挑战性的,即使对于有大量先例的反应也是如此。在...
高通量组学技术的快速发展带来了生物数据的指数级增长,这一速度往往超过了研究人员提取分子层面洞见的能力。在自然语言处理领域,大语言模型通过整合海量数据集构建统一模...
今天为大家介绍的是来自西北工业大学的施建宇教授、尚洁副教授以及中国中医科学院中医临床基础医学研究所的吕诚研究员(副所长)所带领的团队发表的一篇论文。在新分子设计...
目前,大多数应用于凝聚态系统的机器学习势(machine learning potentials, MLPs)主要依赖于多体置换不变多项式(many-body ...
今天为大家介绍的是来自美国密歇根大学的John R. Prensner与Jim Clauwaert团队以及比利时根特大学的Gerben Menschaert联合...
近年来,机器学习势(MLPs, machine learning potentials)迅速发展,并广泛应用于化学、物理和材料科学。MLPs 通过将离散的从头算...
今天为大家介绍的是来自清华大学张学工教授所带领的团队发表的一篇论文。细胞调控是一个复杂的系统,涉及从单个基因的调控到多个基因之间的相互作用等多个层面。虽然目前已...
今天为大家介绍一篇来自Nature Reviews Bioengineering的文章《DNA-based biocomputing circuits and ...
今天为大家介绍的是来自加拿大多伦多大学O. Anatole von Lilienfeld团队的一篇论文。精确交换贡献(Exact exchange contri...
基于质谱的蛋白质组学旨在识别生成串联质谱图的肽段。传统方法依赖蛋白数据库,但在某些情境下受限或无法应用。de novo肽段测序无需先验信息,具有广泛的生物学应用...
今天为大家介绍的是来自耶鲁大学Gregory W.Kyro团队的一篇论文。深度学习已经改变了蛋白质设计领域,实现了精确的结构预测、序列优化和从头开始的蛋白质生成...
生成式人工智能(如生成对抗网络、扩散模型等)通过合成高质量、多样化的医学数据,其科学价值体现在突破数据瓶颈、推动多模态融合与因果推理,而实际应用则体现在提升诊断...
2025年4月11日,西北大学束东与新泽西理工学院杜梦楠教授,以及多所顶尖高校的研究团队合作,在Cell Press细胞出版社旗下期刊 Patterns 在线发...
为应对生物医学研究中科学文献与数据的快速增长,知识图谱(KG)成为整合异构大数据、实现高效信息检索与自动知识发现的关键工具。然而,从非结构化文献构建KG仍具挑战...
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