上海交大团队构建 AI 原生科学实验室 AutoDNA,实现自主分子生物学实验操作并登上《自然》
上海交通大学陈海波、王肇国团队与樊春海、王飞团队合作构建 AI 原生科学实验室 AutoDNA 装置(思源一号),实现自主分子生物学实验操作,成果发表于《自然》并获该刊官网首页头条报道。
入选理由AutoDNA 把文献检索、方案设计到仪器执行串成闭环,研究者可据此判断自主实验在分子生物学场景的落地边界。
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8 条入选报道,更新于 21:29
上海交通大学陈海波、王肇国团队与樊春海、王飞团队合作构建 AI 原生科学实验室 AutoDNA 装置(思源一号),实现自主分子生物学实验操作,成果发表于《自然》并获该刊官网首页头条报道。
入选理由AutoDNA 把文献检索、方案设计到仪器执行串成闭环,研究者可据此判断自主实验在分子生物学场景的落地边界。
中国科学技术大学医学影像智能与机器人(MIRACLE)实验室发布开源 RNA 序列基础模型 structRFM,仅需输入序列即可提取序列级、核苷酸级和核苷酸对级特征,用于结构预测与功能推断。
入选理由RNA 序列基础模型开放权重与数据,做 RNA 结构预测和功能推断的研究者可据此评估能否接入现有流程。
中国科学院天津工业生物技术研究所构建食品生物制造知识库 SynBioFooDB,整合 74237 种食品化合物的来源、功能与生物活性信息,并通过大语言模型辅助提取与专家核验,从 5592 篇文献中提取涉及 1054 种化合物的微生物生产证据。
入选理由知识库把分散的微生物生产证据与合成途径整合为可检索平台,研究者可据此比较宿主与改造策略。
香港科技大学(广州)、西湖大学与中国科学院深圳先进技术研究院等团队合作提出蛋白质设计模型Pinal,相关研究发表于《自然》。模型以自然语言功能描述为输入,先生成蛋白质三维结构再设计氨基酸序列,训练数据含17亿组蛋白质—文本配对、覆盖约1.35亿条序列,参数规模160亿。
入选理由研究者可据此了解文字到功能蛋白的闭环如何做实验验证,以及模型在定量性质指定上的边界。
Caroline Turnage-Butterbaugh 在 Terence Tao 博客客座撰文,梳理黎曼 ζ 函数临界线上非平凡零点比例下界的研究脉络,从 Selberg、Levinson、Conrey 到 2020 年 Pratt 等人的 41.7%。
入选理由作者以第一手视角梳理黎曼 ζ 函数临界零点比例的最新进展,并解释 Anthropic 模型与 Lamzouri 两条证明路径的差异。
微软 Health MAI 团队发布 AI 诊断系统 MAI-DxO,并配套提出逐步诊断基准 SDBench,成果发表于 Science。在 304 个 NEJM 复杂病例上,MAI-DxO 诊断准确率为 83%,医生在有外部参考资料时为 36%、无参考资料时为 22%;在 MIMIC-IV-ED 的急诊常见病例上为 80%,医生为 47%。
入选理由微软团队公开了逐步诊断基准与开源代码,研究者可据此复现评测并检验诊断推理系统的成本与准确率权衡。
华东师范大学潘丽坤、王成龙团队联合暨南大学李金亮团队等,在 Angewandte Chemie International Edition 发表研究,提出定量静电势比值描述符 ESPratio(|ESPmin|/ESPmax),并据此确定溶剂化调控区间 0.9 < ESPratio < 2.4。
入选理由研究给出可量化的溶剂描述符与筛选区间,并用实验验证候选分子,为电解液设计提供可复用的筛选流程。
Biohub 与哥伦比亚大学等机构合作,用 ARACNe、VIPER/metaVIPER 等 AI 算法从单细胞 RNA 测序数据中识别肿瘤细胞状态的 Master Regulators,发现同一癌种的患者共享几乎相同的细胞状态集合:胰腺癌为 6 种,DMG 为 7 种。
入选理由两篇 Nature Genetics 论文显示,AI 预测的跨细胞状态联合用药在小鼠模型中把 DMG 生存期提高一倍,团队正筹建临床试验。