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。
空间转录组技术的快速发展,使研究人员能够在组织原位测量基因表达,并逐步达到亚细胞乃至单细胞分辨率。然而,要将分散在组织空间中的转录本准确归属于单个细胞,首先需要...
临床试验设计通常耗时长、成本高,并高度依赖医学、统计学和数据科学专家的反复协作。真实世界数据,尤其是电子健康记录,包含大量来自临床实践的证据,可用于优化临床试验...
晶体材料发现需要在巨大的组合设计空间中寻找兼具新颖性、稳定性和潜在功能性的候选物。近年来,生成式人工智能已经能够采样化学上看似合理的晶体组成和结构,但仍面临一个...
哺乳动物生物设计正越来越多地面对仅靠直觉和反复试错难以完成的决策。将虚拟细胞模型和虚拟组织模型置于人工智能编排的“设计—构建—测试—学习”循环中心,可以把发现过...
基于降维的数据可视化是理解复杂生物数据的重要工具。然而,t-SNE、UMAP 和 Isomap 等无监督方法通常只反映数据中的主导结构,而这些结构未必与下游分析...
骨转移发病率不断上升,CT 因快速、低成本且可及性高,常作为骨转移筛查和初步评估的重要影像手段。然而,骨转移的精准诊断并不只是识别 CT 上是否存在骨病灶,还需...
COMPASS 概念瓶颈架构以“漏斗”意象呈现——将高维基因表达逐层汇聚为可解释的肿瘤免疫概念。(来源:由Daniel Marbach 博士设计与提供)
与通用人工智能体相比,深度研究智能体能够进行更长链条的推理和更深入的文献探索,以研究复杂问题。研究人员提出 DeepEvidence,这是一个面向异质生物医学知...
生成大量候选构象是提高生物分子结构预测准确性的常用策略,但无目标采样效率低、成本高,尤其在复杂多聚体装配体中容易产生大量冗余且多样性有限的构象。研究人员提出 H...
Fu, L., Huang, J., Li, C. et al. Critical slowing down of semiarid vegetation re...
近日,美国密歇根大学Peter M. Tessier团队在《Nature Reviews Bioengineering》发表综述文章,题为“Multi-obje...
尽管深度学习极大推动了生物分子建模,但由于 RNA 分子高度柔性,且可用进化序列和同源结构信息有限,准确预测 RNA 三维结构仍然困难。研究人员提出 RNAbp...
AlphaFold3 能够从序列预测高精度蛋白质结构,但通常会收敛到单一主导构象,即使真实结构本身具有明显异质性,也难以充分呈现构象集合。此外,AlphaFol...
很多最该被攻克的疾病蛋白,至今没有一颗能吞下去的药。有些蛋白表面平坦光滑,小分子找不到能嵌进去的口袋;有些虽有口袋,却很难做到只认它、不认它的同族兄弟。能解决这...
GPT-5、Gemini 等大型前沿模型已经在多种健康 AI 应用基准测试中表现出很强能力。然而,在这些看似令人鼓舞的结果背后,仍存在明显的成长空间,尤其是在多...
本文介绍一篇浙江大学侯廷军教授、康玉副教授团队联合澳门理工大学刘焕香教授团队发表在Nature Protocols的论文,题为“Facilitating str...