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"AI"相关的结果
  • AIphaFold3源代码完全公开（安装教程）！让药物设计迎来百年来最重磅进展！

    AIphaFold3源代码完全公开（安装教程）！让药物设计迎来百年来最重磅进展！
    2024 年 5 月 8 日，谷歌 DeepMind 与 Isomorphic Labs 联合在《自然》期刊上发布蛋白质领域最新人工智能模型 AlphaFold 3！ 这一模型能够准确预测蛋白质、DNA、RNA 以及配体等生命分子的结构及其相互作用方式。 这是继 AlphaFold 2 之后的又一重大突破。
    精准药物
    Fold3 AI
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    3天前
  • Nature | 胶质瘤的手术挑战如何被AI技术克服？FastGlioma揭示全新路径！

    Nature | 胶质瘤的手术挑战如何被AI技术克服？FastGlioma揭示全新路径！
    在脑胶质瘤的手术治疗中，如何精确检测和识别肿瘤的浸润边界一直是一个极具挑战性的难题。 尽管现代手术工具在不断进步，但大多数胶质瘤患者在手术后仍会残留一些无法完全切除的肿瘤组织。 这不仅增加了复发的风险，还对患者的生存率和生活质量造成严重影响。
    生物探索
    胶质瘤 AI
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    4天前
  • 永在潮流前！AI 设计的 IL-2 重组蛋白开启新纪元

    永在潮流前！AI 设计的 IL-2 重组蛋白开启新纪元
    2024 年的诺贝尔化学奖，颁发给人工智能（AI）在解析蛋白质结构和设计中的颠覆性应用：一半授予美国生物化学家 David Baker，他开发一种算法， 从头开始设计全新的蛋白质 ；另一半授予来自谷歌的英国科学家 Demis Hassabis 和 John Jumper，他们应用 AlphaFold， 从氨基酸序列预测几乎所有已知的 2 亿种蛋白质的三维结构 。 蛋白质研究，已开启新的纪元。 该 IL-2 蛋白含有稳定的人工合成核心，并且仅与 IL-2Rβ/γ 异源二聚体复合物结合。
    RnDSystems
    IL-2Rβ AI
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    2周前
  • AI神经科学的困局

    AI神经科学的困局
    近年来，AI技术对生物制药领域产生了深远的影响，缩短了研发时间，提升了研发成功率，在特定疾病领域产生了非同小可的影响。 近日，发表于Nature Communications上的一篇社论，就谈及了要如何在AI的背景下，培养神经科学领域的新研究人员。 神经科学和AI的共通点应该有不少 ，但社论作者的调查却揭示了一个事实：在业内，当前的NeuroAI研究人员往往面临着双方都将自己视为 局外人 的挑战，他们往往无法在工程/计算科学与神经科学领域都游刃有余，也无法同时获得神经科学和人工智能领域的学术职业机会。
    生物制药小编
    AI
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    3周前
  • AI时代的新药研发：消失的他们

    AI时代的新药研发：消失的他们
    一年一度的诺贝尔奖刚刚公布，今年的 诺贝尔奖被大家讨论最多的就是AI，物理奖与化学奖均与AI相关。 与此同时，特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）于本周在洛杉矶华纳兄弟公司的好莱坞工作室举行了“We, Robot”发布会，公布了 无人驾驶出租车、人形机器人。 人类基因组、蛋白质组、RNA-seq、shRNA、CRISPR等数据的不断积累，AI在数据挖掘的能力将明显优于人类而可能找到之前被忽略的药物靶点。
    医药速览
    AI
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    1个月前
  • Acta Pharmacol Sin丨扩散模型在AI辅助的抗体设计中的应用

    Acta Pharmacol Sin丨扩散模型在AI辅助的抗体设计中的应用
    近日，中国科学院上海药物研究所 徐华强 团队在 Acta Pharmacologica Sinica 发表了综述文章 AI-driven antibody design with generative diffusion models: current insights and future directions 。 抗体是不可或缺的免疫系统组成部分，也是现代大分子药物设计最重要的部分，然而抗体药物的研发和优化通常面临花费多、周期长、优化难等实验相关的问题，亟待先进的计算方法提供支持和辅助。 抗体设计任务主要包括两方面，分别是从头抗体设计和抗体优化。
    BioArtMED
    AI 抗体
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    1个月前
  • 《细胞》：AI再次改变生物学研究！发现7万种全新病毒，新工具揭秘病毒“暗物质”

    《细胞》：AI再次改变生物学研究！发现7万种全新病毒，新工具揭秘病毒“暗物质”
    其中，诺贝尔物理学奖出人意料地授予了“AI教父”Geoffrey Hinton博士与John Hopfield教授，以表彰他们在机器学习领域的开创性贡献；而“AlphaFold之父”Demis Hassabis博士和John Jumper博士，以及华盛顿大学David Baker教授则是借助AI工具，分别因蛋白质结构预测和计算蛋白设计的贡献获得诺贝尔化学奖。 更多阅读： 诺贝尔化学奖也花落AI领域！ 事实上，不止是蛋白结构预测与设计，AI已经对生命科学研究带来了全方位的影响。
    学术经纬
    细胞 AI
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    1个月前
  • 这届诺奖，给AI赛道打了一针强心剂

    这届诺奖，给AI赛道打了一针强心剂
    先是人工智能学者拿下诺贝尔物理学奖，评委会表彰他们“利用物理学工具，开发出了当今强大机器学习技术的基础方法”。 紧接着，2024年诺贝尔化学奖授予David Baker、Demis Hassabis和John M.Jumper，以表彰他们用AI在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献。 诺贝尔奖预示着宇宙的尽头可能是AI，制药产业的未来必然趋势也日渐明了：AI，即未来。
    氨基观察
    AI
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    1个月前
  • 2024年诺贝尔化学奖，AI赋能生命科学

    2024年诺贝尔化学奖，AI赋能生命科学
    10月9日，2024年诺贝尔化学奖花落蛋白质结构预测和设计领域使用AI技术的科学家—— David Baker、Demis Hassabis 和 John Jumper 。 这三位科学家因在蛋白质结构预测和设计方面做出的卓越贡献而获奖。 其中，David Baker因在计算蛋白质设计方面的工作获得一半的奖项，而另一半由 Demis Hassabis 和 John Jumper 共同获得，以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就。
    商图药讯
    AI
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    1个月前
  • AI发现超16万种RNA病毒！中山大学、阿里云联合研究成果在国际顶刊《Cell》发表

    AI发现超16万种RNA病毒！中山大学、阿里云联合研究成果在国际顶刊《Cell》发表
    其中，物理学奖授予Geoffrey Hinton和John Hopfield，他们因使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明而获得这一荣誉。 化学奖授予David Baker、Demis Hassabis和John M. Jumper， 三位科学家在 计算蛋白质设计和预测蛋白质3D结构方面做出杰出贡献。 这将 大幅提升 业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。
    药时代
    RNA病毒 AI
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    1个月前