新闻中心 
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12-23麦吉尔大学Ding Lab基于深度学习开发单细胞水平转座子位点表达定量模型，登Nature子刊MATES：深度学习赋能的单细胞转座子定量新工具突破性进展：一篇发表在《NatureCommunications》上的论文介绍了MATES，一款基于深度学习的单...
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12-20聚焦交叉创新研究，打造国际前沿高地！交大焕发新质生产力澎湃动能上海交大自然科学研究院：交叉创新，人才培养，引领未来科技上海交通大学自然科学研究院（以下简称“研究院”）积极响应国家战略需求，面向世界科技前沿，在量子计算、分子...
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11-28准确率84.09%，腾讯AI Lab发布Interformer，用于蛋白质-配体对接及亲和力预测，登Nature子刊编辑|萝卜皮近年来，深度学习模型在蛋白质-配体对接和亲和力预测中的应用引起了越来越多的关注，而这两者都对基于结构的药物设计至关重要。然而，许多此类模型忽略了复合...
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08-20AI从头设计蛋白质「开关」，蛋白质设计的惊人突破，D*id Baker研究登Nature编辑|KX在生活中，打开一盏灯或调节灯光很容易。但实现类似生物分子功能控制的系统却非常复杂，而且人们对此了解甚少。在生物学中，蛋白质功能以复杂的方式开启和关闭，...
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08-15比原始分辨率高36倍，北航、清华团队用AI在多空间组学平台上高分辨率表征组织，登Nature子刊空间组学数据增强框架soScope1.引言空间组学已扩展了分子类别分析的范围，但许多技术受到空间分辨率的限制。现有计算方法主要针对转录组学数据，缺乏对新兴空间组...
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07-26生成394,760种蛋白质表征，哈佛团队开发AI模型，全面理解蛋白质上下文编辑|萝卜皮理解蛋白质功能并开发分子疗法，需要确定蛋白质发挥作用的细胞类型，并解析蛋白质之间的相互作用。然而，对跨生物背景的蛋白质相互作用进行建模，对于现有的算...
