Nature重磅！哈佛发布AI蛋白质模型，98%准确率力压谷歌团队，精准揪出“致病基因”！
Nature重磅！哈佛发布AI蛋白质模型，98%准确率力压谷歌团队，精准揪出“致病基因”！罕见病诊断一直是医学界的难题。
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罕见病诊断一直是医学界的难题。
50年的蛋白质结构难题，被AI压缩到几分钟！Nature最新盘点显示，AlphaFold已被330万研究者使用。在土耳其，两位本科生借助这个免费工具完成15篇结构研究，撕开科研壁垒的裂缝。科研世界第一次以「数字速度」前进。
科学家用 AI 预测细胞未来的命运照进了现实——在虚拟世界中重塑生命系统，这对药物发现、早期筛选和疾病预防至关重要。
现实爽文，小扎打脸！ 2023年上半年，扎克伯格在Meta大裁员，几个月之内裁掉一万人，其中就包括由十几名科学家组成的Meta-FAIR蛋白质小组。 然而，被裁掉的几名科学家不甘心，创办了AI蛋白质公
近日，诺贝尔奖得主、美国华盛顿大学教授大卫·贝克（David Baker）和团队再次将 AI 成果送上 Nature，他们开发出一种基于 AI 的蛋白质结构生成模型 RFdiffusion，能在指定病毒表面特定表位的情况下，辅助人类从头设计出能够与之结合的抗体结构。
近期，慕尼黑大学团队推出Nicheformer，全球首个将单细胞分析与空间转录组学融合的大规模基础模型，由超1.1亿个细胞数据训练而来。这一成果被刊登在Nature子刊Nature Methods上，且团队已经将该模型开源。
加州大学伯克利分校等机构的研究人员，近日推出了一种全新的基因组语言模型GPN-Star，可以将全基因组比对和物种树信息装进大模型，在人类基因变异预测方面达到了当前最先进的水平。
近日，微软和多家公司、高校、研究机构组成的联合团队在生物科学领域发现了一个重大的“零日漏洞”。他们利用开源的人工智能蛋白质设计工具，基于 72 种已知危险蛋白，模拟生成了 7 万多种原始有害蛋白质的变体，并将它们放入 4 种现有的生物安全筛查系统中。
AI蛋白设计进入新阶段！最近，字节跳动Seed团队多模态生物分子结构大模型（Protenix）项目组提出了一种可扩展的蛋白设计方法，叫做PXDesign。在实际测试中，PXDesign展现出极高的效率，24小时内即可生成数百个高质量的候选蛋白，生成效率较业界主流方法提升约10倍，并在多个靶点上实现了20%–73%的湿实验成功率，达到了当前领域的领先水平。
近日Synthesize Bio宣布完成1000万美元种子轮融资，以加速生成基因组学模型的开发。Synthesize Bio已推出GEM-1，这是一个专为生成基因组学设计的基础模型，其基于迄今为止最完善的RNA测序数据集进行训练，使用者通过描述实验设计，就能获得接近真实实验的模拟数据。