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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...
电子健康记录(Electronic Health Records,EHR)完整记录了患者在生命历程中的疾病发生、发展和诊疗过程,为研究疾病演化规律提供了前所未有...
G蛋白偶联受体是目前最重要、规模最大的治疗靶点类别之一,而肽类分子正在成为研究受体生物学和开发新药时越来越重要、也越来越灵活的一类配体。尽管许多核心药理学概念适...
序列—功能模型能够根据DNA序列预测基因表达、染色质可及性和表观遗传修饰,已经成为解析人类调控基因组的重要工具。然而,现有先进模型通常只学习DNA序列与训练数据...
通用机器学习力场有望以接近量子力学计算的精度和远低于密度泛函理论的成本,实现跨元素、跨材料体系的大规模原子模拟。然而,现有模型主要在计算生成的数据集上训练和测试...
信息超材料是一类将数字编码、电磁波调控与信息处理深度融合的新型人工人工程材料,能够实现波束调控、近场聚焦、全息成像等多种电磁功能。然而,这类材料的逆向设计需要同...
大型语言模型在医疗转型中展现出巨大潜力,但其应用受到高计算成本、隐私顾虑和资源需求的限制,尤其是在资源有限地区以及中低收入国家。本文讨论小型语言模型作为医学应用...
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