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    最大化挖掘临床MRI数据价值,UCL团队提出MindGlide模型,实现多发性硬化症病变量化

    多发性硬化症 (Multiple sclerosis, MS) 是一种以中枢神经系统白质炎性脱髓鞘病变为主要特点的慢性致残疾病,多以青壮年人群为目标,故又被称为「年轻人的隐形杀手」。据相关数据统计,全球有超过 280 万人受其影响。在亚洲,每 10 万人中就约有 1-5 个人罹患 MS,且该病已成为中国青壮年致残原因中仅次于外伤的疾病。20...

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    30分钟内输出结果,新加坡国立大学/MIT等基于SVM构建微生物污染检测模型

    细胞治疗产品 (CTP) 作为先进治疗药物 (ATMPs) 的重要组成部分,正为罕见病和疑难杂症患者带来希望。然而,其生产过程极易受到微生物的侵扰,微生物污染始终如阴霾般笼罩着这束希望之光。传统的无菌检测方法,如沿用半个世纪的 USP <71>(美国药典第 71 章记录的无菌检测法),在面对精准医疗的新需求时显得力不从...

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    多主体驱动生成能力达SOTA,字节UNO模型可处理多种图像生成任务

    如今,主体驱动生成 (subject-driven generation) 已经广泛应用于图像生成领域,但其在数据可扩展性和主体扩展性方面仍面临诸多挑战,例如从单主体数据集转向多主体并对其进行扩展尤为困难;目前的热门研究方向是单主体,在面对多主体生成任务时表现欠佳。

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    入选AAAI 2025,浙江大学提出多对一回归模型M2OST,利用数字病理图像精准预测基因表达

    数字病理图像作为一种全切片病理图像 (WSIs),能够对组织切片的高分辨率数字化呈现,全面展示细胞形态、结构和空间分布特征。与传统玻璃切片相比,WSIs 不仅便于存储和分析,还能在多个尺度上提供更直观的组织视图,因而在病理诊断与生物医学研究中应用日益广泛。通过对这些图像的分析,科研人员可以探索细胞空间组织与...

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    从数据集到开源模型,覆盖无机材料设计/晶体结构预测/材料属性记录等

    在人工智能与材料科学加速融合的时代背景下,数据集正逐渐成为推动材料研究范式转变的核心引擎。从基于物理模型的传统计算方法,向基于数据驱动的智能预测过渡,不仅依赖于算法性能的提升,更依赖于高质量材料数据的支撑。数据的全面性、准确性与可重复性,直接决定了模型在材料属性预测、结构生成与功能发现等任务中的...

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    上海交大团队发布一站式蛋白质工程设计平台VenusFactory,一键部署教程已上线

    随着人工智能计算和数据驱动方法的快速发展,蛋白质工程正在迈向 AI 辅助设计阶段。研究人员比以往任何时候都更需要全面、高质量的蛋白质数据集,更强大、更具影响力的蛋白质人工智能模型,以及更高效、标准化的分析平台,以便在海量生物数据中精准挖掘有价值的信息,加速新蛋白的设计与优化,推动生物医药、合成生物学...

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    入选ICLR 2025,MIT/UC伯克利/哈佛/斯坦福等提出DRAKES算法,突破生物序列设计瓶颈

    长期以来,蛋白质设计领域的核心瓶颈始终未能突破:氨基酸序列的组合空间呈指数级增长,而传统计算方法在优化序列自然性与稳定性时往往顾此失彼。在基因治疗领域,科学家同样面临设计高效调控基因表达的 DNA 元件的难题;在 mRNA 疫苗研发中,序列优化与翻译效率提升的矛盾始终存在;甚至在自然语言生成任务中,工程师们...

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    在线教程丨开源代码推理模型 DeepCoder-14B-Preview 狂揽 3k stars

    4 月 9 日凌晨,Agentica 团队携手 Together AI 联合开源了名为 DeepCoder-14B-Preview 的代码推理模型,这个仅需 14B 即可媲美 OpenAI o3-Mini 的新模型迅速引起业界广泛关注,在 GitHub 狂揽 3k stars。

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    酶动力学参数预测,瓶颈识别……中科院深圳先进技术研究院罗小舟分享AI在酶领域的创新应用

    蛋白质,作为生命的基石,在生命活动中发挥着关键作用,其结构和功能的研究,对创新药物研发、合成生物学、酶制剂生产等领域,有着极其重要的意义。但传统蛋白质设计面临诸多难题,蛋白质结构复杂,序列空间庞大,依赖专家经验和高通量筛选的设计方式,不仅耗时费力,成功率也难以保证。

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    AI材料公司Phaseshift Technologies打造能源/航天/矿业/汽车专用合金

    从石器时代、青铜时代到铁器时代,人类文明的进步从一定角度来看也是一部材料发展史。现如今,人们身边高耸入云的摩天大楼、微小而强大的智能手机芯片,也依旧处处可见材料的身影。然而,随着科技的发展,各行各业对材料的要求也变得更加严苛,许多行业受制于现有材料的固有属性,难以取得进一步突破。

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    上海AI Lab等提出首个全模态医疗图像重识别框架,在11个数据集上的评测达SOTA

    在 AI 驱动的医疗影像管理领域,医疗图像重识别 (MedReID) 作为一项关键技术,旨在自动关联来自不同模态、不同时间的患者影像数据,进而为个性化诊疗提供强有力的数据支撑。但此领域还鲜有探索,传统方法大多依赖于低层次的图像特征或手工维护的元数据,难以满足临床上对海量、多模态影像准确匹配的需求。

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    登Nature,剑桥大学等发布首个端到端的数据驱动天气预报系统,预测速度提升数十倍

    每日破晓时分,全球数百台超级计算机将大气层切割成数百万个虚拟立方体,通过求解包含热力学、流体力学、辐射传输的偏微分方程组,推演出未来 10 天内地球大气的运动轨迹。这种被称为数值天气预报的技术,自 20 世纪中叶由英国气象学家理查森提出「天气预报工厂」构想以来,已发展成为现代气象预报的基石。从台风路径预...

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    SEER只是开始?美国NIH发文禁止中国用户访问生物医学核心数据,国产数据库已就位

    一位海德堡大学在读博士收到的官方回复邮件更是被多家媒体转载,其中明确提出,「自 2025 年 4 月 4 日起,国家卫生研究院将禁止特定国家的研究人员和机构,访问任何涉及国家卫生研究院 CADRS 和相关数据的正在进行中的项目,并将会终止这些项目。这些特定国家包括中国(含香港和澳门)、俄罗斯、伊朗、朝鲜、古巴和委内...

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    西湖大学团队开源SaProt等多款蛋白质语言模型,覆盖结构功能预测/跨模态信息搜索/氨基酸序列设计等

    2025 年 3 月 22—23 日,上海交通大学「AI 蛋白质设计峰会」正式举行。 本次峰会汇聚了来自清华大学、北京大学、复旦大学、浙江大学、厦门大学等知名高校的 300 多位专家学者,以及 200 余位行业领军企业代表和技术研发人员,深入探讨了 AI 在蛋白质设计领域的最新研究成果、技术突破及产业化应用前景等。

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    无需预对齐即可消除批次效应,东京大学团队开发深度学习框架STAIG,揭示肿瘤微环境中的详细基因信息

    生物组织是由多种类型细胞构成的复杂网络,这些细胞通过特定的空间配置执行重要功能。近年来,10x Visium、Slide-seq、Stereo-seq 和 STARmap 等空间转录组学 (ST) 技术的进步,使得生物学家们能够在空间结构内绘制基因数据,从而各类疾病提供更深入的见解。

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    模拟医生会诊,四川大学华西医院团队开发多智能体对话框架助力疾病诊断

    罕见病患病率低,相关专业知识匮乏,加之病症个体复杂多变,误诊和延迟诊断等现象频繁出现。近年来,GPT-4 等大语言模型 (LLMs) 在医学问答和常见病诊断方面表现优异,但在罕见病等复杂临床任务中仍面临挑战。为提升 LLMs 在医学领域的实际应用能力,一些研究人员开始探索多智能体系统 (Multi-Agent Systems , MAS) 的应...

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    在线教程丨YOLO系列重要创新!清华团队发布YOLOE,直击开放场景物体实时检测与分割

    YOLO (You Only Look Once) 自 2015 年首次发布以来,已经成为计算机视觉领域中最具影响力的实时目标检测模型之一。这项基于单阶段 (One-Stage) 检测架构的端到端目标检测技术,在 10 年间已经更新了十余个版本,凭借高精度且高帧率图像的实时处理,广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、机器人视觉等多个领域。

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    入选CVPR 2025!深圳大学团队等提出EchoONE,可精准分割多切面超声心动图

    心血管疾病死亡是我国居民总死亡的首要原因。超声心动图因其无创、成本低、实时成像等优点,已成为临床上应用最广泛的心脏检查方法之一。在实际操作中,超声医生需要从不同位置和角度对心脏进行扫查,以获取多个切面的超声图像,后综合各切面图来对心脏结构和功能进行分析,包括识别心肌轮廓、测量各个腔室大小等。

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    Stable Virtual Camera 重新定义3D内容生成,解锁图像新维度

    在数字内容创作的激烈竞争中,Stability AI 正站在命运的十字路口。这家曾以 Stable Diffusion 引爆图像生成革命的公司,却因上层管理问题陷入了危机。近期,Stability AI 推出了 Stable Virtual Camera 模型,不知能否以一记重拳打破僵局。

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    新加坡国立大学张阳团队开发第二代RNA结构预测算法,多项基准测试超越SOTA

    理解 RNA 分子的结构和功能一直是分子生物学和制药行业的核心研究方向。RNA,尤其是非编码 RNA (ncRNA),能够折叠成特定结构,并在基因调控 (如转录和翻译)、催化、生物信号传导、应激反应等多种细胞过程中发挥重要作用。

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2019年07月18日 加入
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