编辑/绿萝 随着越来越多的医疗保健机构和供应商致力于使用 AI 和数据改善患者护理，由 AI 驱动的药物发现初创公司 Protai，正利用蛋白质组学和端到端的 AI 平台，重塑药物发现和开发过程。 该公...

编辑/凯霞 材料研究中的一个常见任务是，创建具有一组特定特性和性能的材料或化合物，以适应特定的应用。以往，我们可能会招募一位经验丰富的科学家来利用他们的直觉，使用启发式方法创建候选化...

编辑 | 萝卜皮 分子的结构动力学由潜在的势能格局决定。锥形交叉点是连接原本分开的势能面的漏斗。近一个世纪前，圆锥形交叉点已经是科学界备受关注的主题。 在生物学中，它们在视觉、光合作用...

编辑/凯霞 众所周知，大脑在各个尺度上都具有深度异质性，神经层面的异质性是否发挥功能作用尚不清楚。以往的研究大多使用简化的任务或网络，异质性是否可以帮助动物解决自然环境中复杂的信息处...

编辑 | 萝卜皮 为了训练和使用人工神经网络，工程师需要足以执行数据密集型计算的先进设备。近年来，世界各地的研究团队一直在尝试使用不同的方法和设计来制造此类设备。创建这些设备的一种可能...

编辑 | 萝卜皮 啤酒酿造、化妆品制造、医疗保健等领域离不开酶的参与，酶可以与特定底物结合，起到高效的催化作用。我们当身体细胞本身也离不开酶的参与，酶也真真切切地影响着人们的日常生活。...

编辑 | 萝卜皮 细胞核是否具有核膜，是区分真核生物与原核生物的关键。核膜将核内遗传物质与细胞质及其他细胞结构分离开来，使细胞核成为细胞运行的「司令部」。司令部派出的「传令兵」信使 RNA...

蛋白质是所有活细胞的分子机器，具有广泛的应用。为了克服天然存在的蛋白质的局限性，蛋白质工程用于改善蛋白质特性（例如稳定性和功能性）。 机器学习越来越多地用于蛋白质工程。然而，由于它...

作者 | 江源远 编辑 | 萝卜皮&闻菲 指导老师 | 蒲雪梅 共晶工程已经成为制药、有机功能材料以及含能材料等领域中改善性能的有效手段，实验往往是通过大量的试错尝试来确定合适的共晶对，实...

编辑 | 萝卜皮 能够利用基因组数据来预测机体对营养、毒素和病原体暴露变化的反应，可以为作物改良、疾病预后、流行病学和公共卫生提供信息。 纽约大学与台北大学的研究人员合作，应用了一种基...

编辑 | 萝卜皮 应用物理和工程中的许多问题都涉及从数据中学习物理位移场。粒子图像测速（PIV）是实验流体动力学中至关重要的一种方法，在汽车、航空航天和生物医学工程等众多领域均有应用。 德...

编辑 | 萝卜皮 基因突变给生命带来了多方面的影响，有时候也许能使生物更加适应生存环境，但大多数情况会对生物带来灾难性后果。癌症等疾病的发病起因与基因突变有着千丝万缕的联系。 一种机器...

编辑 | 橘子皮 来自美国莫格里奇研究所的 Timothy Grant 发表观点文章，评论《Nature Methods》上的两项蛋白质分子动力学方面的研究，并表示新的计算方法从冷冻电镜图像中捕获分子运动，并提供...

编译/文龙 近年来，一些计算机科学家和物理学家一直在探索量子增强机器学习算法的潜力。寻找证明量子加速的机器学习算法的潜在应用是该领域的核心目标。 最近，IBM 的一项新研究就进一步调查了...

编辑/凯霞 在未来 20 年，全球癌症病例数可能增加 60%，而病理学家的数量相对于这种诊断需求有所减少，因此迫切需要加快病理学的进步。病理学——尽管是诊断的基础——尚未数字化，这一事实进一...

编辑/凯霞 人脑包含大约 1000 亿个神经元，每个神经元都有数千个突触连接。尽管单个神经元是神经系统的基本单位，但正是它们的突触连接模式使神经元能够为特定功能形成专门的神经环路，从而使大...

编译/文龙 神经科学的一个中心目标是破译神经编码（neural code），理解感官特征和行为的神经表征，以及连接它们的计算。在深度学习中，受神经科学启发而来的神经网络具有很好的模式识别能力，...

编译/文龙 在过去的二十年里，高通量技术的巨大进步与成本的降低使得产生大量的生物医学数据成为了可能。与此同时，使用人工智能方法检查和评估这些数据的全新可能性已得到发展，高维数据也已经...

现代应用研究的很多方面都依赖于一种称为梯度下降的关键算法。这是一个通常用于寻找特定数学函数的最大值或最小值的过程——这个过程被称为优化函数。它可用于计算任何事情，从最有利可图的产品...

近期，DeepMind 在蛋白质结构预测领域公布的进展，无论是 AlphaFold 2 代码开源，还是预测人类蛋白质组并开源数据库，以及 AlphaFold 2 在蛋白质结构预测方面所展示的强大性能，在业界和公众之...