网络地址转换(Network Address Translation,缩写为NAT),是一种在IP数据包通过路由器或防火墙时重写来源IP地址或目的IP地址的技术。
现代科学研究正在以前所未有的速度产生海量数据与复杂知识,但与此同时,科学界也正在不断丢失那些本不该失去的重要知识。大量阴性结果从未发表,研究人员多年积累的经验会...
药物研发过程中,大量候选化合物最终失败并非因为活性不足,而是由于难以预测的 ADMET(吸收、分布、代谢、排泄与毒性)问题。研究显示,大约 30% 的临床失败都...
人工智能(AI)正在以前所未有的速度进入医学教育体系。从大型语言模型(LLMs)到临床决策支持系统,AI已经在诊断、用药安全、工作流程优化以及专科医疗可及性方面...
近年来,生成式人工智能在蛋白质设计领域取得巨大突破,但在DNA origami(DNA折纸)结构设计中的应用仍然非常有限。其中最大的障碍在于缺乏大规模、标准化且...
Prime editing(PE)是一类能够实现“搜索—替换”式精准基因编辑的重要工具,但现有系统虽然经过实验室进化优化了催化活性,却也因此引入了新的问题:逆转...
基于DNA序列预测基因表达的 sequence-to-function 模型,已经成为解析顺式调控机制与非编码变异的重要工具。然而,目前主流模型主要依赖健康组织...
蛋白质组学中的串联质谱(MS/MS)数据解析长期依赖数据库搜索和 de novo 测序方法,但现有模型大多仅作为特征提取器,缺乏统一的深度学习评分框架。研究人员...
生命体系本质上是动态变化的,而蛋白质等大分子并不是单一静态结构,而是由大量可相互转化的构象状态共同组成的动态构象集合(conformational ensemb...
5 月,Nature Methods 发表了一篇 Perspective 文章,题为 From possibility to precision in macr...
数字孪生(Digital Twin)通过融合数据、模型与领域知识,实现对真实系统的动态虚拟映射,被认为是推动化工过程智能化与可持续发展的关键技术。然而,目前化工...
糖基化是真核生物中最广泛且最复杂的翻译后修饰之一,其在细胞识别、免疫调控、疾病发生以及蛋白功能调节中发挥关键作用。随着糖蛋白质组学的发展,基于液相色谱-质谱(L...
免疫检查点抑制剂(checkpoint inhibitor, CPI)彻底改变了癌症治疗模式,但在大多数癌种中,真正能够获得长期临床获益的患者仍然只占少数。因此...
随着深度学习模型在医学影像、疾病诊断以及临床辅助决策中的广泛应用,可解释性逐渐成为医疗人工智能系统安全落地的核心要求。然而,当前大多数医学AI模型依然属于“黑箱...
基于DNA序列的深度学习模型正在推动基因组功能解析的发展,但目前大多数模型仍然局限于特定任务,需要针对不同数据集重新训练,因此难以在复杂生物学场景中实现通用化应...
空间转录组技术(spatial transcriptomics, ST)能够揭示组织内部基因表达的空间分布,但其高昂成本严重限制了大规模应用。相比之下,H&E染...
生物分子凝聚体(biomolecular condensates)的界面在蛋白聚集、液-固转变以及多种生化反应中具有关键作用,因此被认为是调控凝聚体行为的重要靶...