7 月 10 日，微软研究院 AI for Science 团队在《Science》杂志发表了题为「Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning」的研究成果。
刚刚，全球首个通用生物医学AI智能体Biomni正式开源，相关代码及文件已经在Github发布，现已斩获超过700星，任何人都可以进行本地部署。
最近一直在测试大模型来做生物信息，效果还可以，主要使用gemini cli，由于一直还有机会用上claude code，所以只能通过cursor来使用claude 4，这次内容我们来测试一下claud4的生物信息能力。
近日，以色列初创公司Algocell宣布获得 280 万美元（约合人民币2000万元）的种子前融资。
蛋白质之后，DNA正成为AI+生命科学的下一个热门领域。
10元一块实验板、2周时间、零样本命中率16%，这不是科幻，而是AI创造的生物技术奇迹！AI制药的拐点，或许已经到来——如果还在用老方法，那你可能已经被这场「淘汰赛」边缘化了……
让AI看懂95万物种，并自己悟出生态关系与个体差异!俄亥俄州立大学研究团队在2亿生物图像数据上训练了BioCLIP 2模型。大规模的训练让BioCLIP 2取得了目前最优的物种识别性能。
前有AlphaFold破解蛋白质之谜，今有AlphaGenome揭示DNA天书。谷歌DeepMind最新103页力作，用AI成功预测基因突变，一次即可读取100万个DNA碱基，精度无「模」能敌。
AI生物学数据，又迎来重磅里程碑！
上世纪 50 年代信息论和 DNA 双螺旋的发现，点亮了生命科学与数字互联网这两个最关键的科技树；今天 AI for Science 开始将这两股洪流汇聚并指数级加速。 大模型对生物系统这样复杂、非线性的系统有着前所未有的理解和生成能力，有望成为加速科学发现的关键引擎。
