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药物设计不仅需要获得较高的靶点活性,还必须同时兼顾脂溶性、分子量、药物相似性、合成可及性等多种性质。生物电子等排体替换能够在尽量保持生物活性的基础上,通过局部片...
蛋白质功能注释是理解生命过程、解析代谢网络以及开展合成生物学和蛋白质工程研究的重要基础。目前,大多数自动注释方法仍主要依赖序列同源性,将已知蛋白的功能转移给序列...
近年来,以GPT-5、Claude、Gemini、Llama和DeepSeek等为代表的大型语言模型快速发展,正在深刻改变医学研究和医疗健康领域的工作模式。研究...
全切片图像(Whole-Slide Image,WSI)诊断并非简单的图像分类,而是一个持续浏览、放大、定位和推理的动态过程。然而,目前的大多数病理人工智能模型...
遗传性视网膜疾病(Inherited Retinal Diseases,IRDs)是一类由单基因突变导致的致盲性疾病,其精准诊断通常依赖复杂的临床表型分析、遗传...
尽管过去数十年来药物研发技术持续进步,临床开发失败率依然维持在极高水平,而临床前评价体系仍主要依赖动物实验数据。由于动物模型对人体反应的预测能力有限,新型替代方...
近年来,基础模型推动了计算病理学的发展,大量视觉基础模型和病理专用基础模型不断涌现,并被应用于肿瘤分类、分子分型、预后预测和生物标志物发现等任务。然而,不同模型...
近年来,医学影像基础模型在疾病识别、自动报告生成和临床辅助诊断等方面取得了显著进展,但绝大多数模型仍属于典型的“黑箱”模型,其预测依据难以解释,也难以发现导致模...
DNA碱基编辑技术能够在不引入DNA双链断裂的情况下实现单碱基精确修饰,是当前基因治疗和遗传疾病研究的重要工具。然而,脱靶编辑始终限制着其进一步应用。传统提高编...
定向进化是获得高性能酶的重要方法,但天然蛋白通常稳定性有限,在不断积累突变获得新功能的过程中容易失去折叠能力和催化活性,从而限制进一步进化。研究人员提出一种将人...
蛋白质之间的相互作用构成了几乎所有生命活动的基础,因此准确理解蛋白质复合体的协同进化规律,对于解析生命过程、预测突变效应以及设计新型蛋白具有重要意义。近年来,蛋...
近年来,以AlphaFold2、RoseTTAFold、ESMFold和OmegaFold为代表的人工智能蛋白质结构预测模型极大推动了结构生物学的发展。然而,这...
溶解性有机质(DOM)是地球碳循环的重要组成部分,也是自然界化学组成最复杂的有机物库之一。然而,由于DOM包含数百万种结构各异的小分子,长期以来缺乏系统性的分子...
碱基编辑技术能够在不产生DNA双链断裂的情况下实现单碱基精准编辑,因此已成为治疗遗传疾病的重要工具。然而,目前应用最广泛的碱基编辑器通常基于SpCas9构建,整...
2021年7月15日,AlphaFold2(AF2)正式发表于《Nature》,并同步开源。今年,这项具有里程碑意义的人工智能成果迎来了五周年。短短五年间,Al...
现代临床试验正在采用越来越多的创新策略,包括适应性设计、生物标志物指导入组、主方案试验以及实时决策。这些方法有望加速药物发现并改善临床结局,但也会增加试验执行和...
治疗性多肽兼具小分子药物和抗体药物的优势,既具有较大的作用界面,又具有较低免疫原性,因此已成为近年来药物研发的重要方向。然而,多肽能否真正发展为药物,不仅取决于...
复合材料性能不仅取决于纤维体积分数等宏观组成,还受到纤维空间分布、取向和局部微观结构的共同影响,因此需要同时整合显微图像和材料描述符等多种异构信息。然而,现有多...
酶是生命体内催化代谢反应的核心生物催化剂,也是药物合成、生物制造和绿色化工的重要基础。然而,仅依据氨基酸序列准确预测酶的催化性质仍然十分困难。现有蛋白质语言模型...
准确揭示化学反应机理依赖于高效获得过渡态和反应产物。然而,传统字符串法、爬山弹性带方法等量子化学搜索需要大量密度泛函理论计算,构建中等规模反应网络往往需要数千个...
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