https://hstgenomics.com/news_cn.html AI 在生物信息学、药物研发与生命科学中的新进展，链接直达原文。 zh-cn https://arxiv.org/abs/2610.00742hst-news-1354蛋白与分子设计Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTStabilityArc: Decoding Protein Sequence Embeddings into Generalizable Stability Landscapes ｜ StabilityArc 用共享解码器处理 ESMC-600M 残基表示，输出替换效应矩阵，用于未见蛋白的跨蛋白预筛选。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能可用于蛋白突变稳定性预测，在首轮实验前对突变进行预筛选。 ｜ Aaron L. Feller, Andrew D. Ellington, Claus O. Wilke ｜ arXiv · 2026-10-02 https://arxiv.org/abs/2610.01086hst-news-1356蛋白与分子设计Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTMulti-Scale Temporal Flows for Peptide Trajectory Generation ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能可用于肽（含环肽）构象动力学轨迹的生成式模拟。 ｜ Xichen Sun, Wentao Wei, Xiaoxi Zhang 等 5 人 ｜ arXiv · 2026-10-02 https://arxiv.org/abs/2610.01358hst-news-1357蛋白与分子设计Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTFold'EM: Direct atomic structure inference from Cryo-EM particles ｜ 传统冷冻电镜流程先重建密度图再拟合原子模型，该工作提出直接从颗粒图像推断原子结构。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能可用于减少对大量颗粒图像和密度图重建的依赖，处理异质样本。 ｜ Advaith Maddipatla, Märt-Erik Mäeots, Marco Pegoraro 等 8 人 ｜ arXiv · 2026-10-02 https://arxiv.org/abs/2610.00191hst-news-1358蛋白与分子设计Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTImproving scoring functions for protein-protein docking with LambdaLoss ｜ 用排序学习中的 LambdaLoss 微调 DFMDock 能量预测头，在含 290 万 decoy 位姿的增强数据集上训练。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能可用于提升蛋白-蛋白对接位姿的排序能力。 ｜ Richard Zhu, Darren Xu, Lee-Shin Chu 等 4 人 ｜ arXiv · 2026-10-02 https://arxiv.org/abs/2610.00988hst-news-1359蛋白与分子设计Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTAuditable Algebraic Counting Field for Cryptic-Pocket Detection from Apo Structures ｜ 提出监督式代数计数场 ACF，将几何、理化和拓扑特征编译为整数权重查找表，从 apo 结构预测隐蔽口袋残基。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能可用于从未结合受体结构识别隐蔽配体结合口袋，且预测可追溯。 ｜ Shan Yu, Xuening Wu ｜ arXiv · 2026-10-02 https://arxiv.org/abs/2610.01663hst-news-1360蛋白与分子设计Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTpCoMole: Pareto-Constrained Molecule Editing with Discrete Flows ｜ 基于离散流匹配，引导预训练 Edit Flow 按用户偏好编辑序列，同时在终态满足可行性约束。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能可用于治疗性生物分子的多目标序列编辑，并满足生化与可生产性约束。 ｜ Tong Chen, Maximilian Holsman, Lin Zhao 等 4 人 ｜ arXiv · 2026-10-02 https://arxiv.org/abs/2610.01891hst-news-1361蛋白与分子设计Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTRipplePLM: Structural and Property Decoupling for Protein Mutation Effect Generation ｜ 提出以 Direct-Distal Cross-Attention 为核心的框架，利用预测接触图组织突变表示，用自然语言描述点突变的功能后果。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能可用于以自然语言描述点突变的功能影响。 ｜ Liuzhenghao Lv, Yuyang Liu, Yuyang Gao 等 5 人 ｜ arXiv · 2026-10-02 https://arxiv.org/abs/2610.00283hst-news-1362基因组与单细胞Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTCANN: Commutative Algebra Neural Networks for Virus Classification ｜ CANN 是免比对框架，结合持续交换代数描述符与 k-mer 计数，用于病毒科分类。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能可用于免比对的病毒基因组分类。 ｜ Mushal Zia, Faisal Suwayyid, Guo-Wei Wei ｜ arXiv · 2026-10-02 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.27.754743v1hst-news-1422蛋白与分子设计Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTAbRefine: Framework-Conditioned Refinement for Structure-Guided Antibody CDR Design ｜ AbRefine 融合骨架条件的结构预测与抗体语言模型给出的框架条件序列分布，用于结构引导的 CDR 设计。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能可用于结构引导的抗体 CDR 序列设计。 ｜ Qi Liu, Xinyi Xu, Qian Cheng 等 8 人 ｜ bioRxiv · 2026-10-02 · DOI 10.64898/2026.09.27.754743 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.26.754739v1hst-news-1423蛋白与分子设计Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTEnsPlex: Integrative Protein Complex Prediction through Multi-source Complementary Structural Sampling and Topology-Aware Candidate Selection ｜ EnsPlex 将多来源结构采样与候选选择结合，用于蛋白-蛋白互作复合物结构预测。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能可用于在有限输出数量下提升蛋白复合物结构预测的候选覆盖与选择。 ｜ Baochuan Hu, Zhenhua Lu, Khalid Zaman 等 5 人 ｜ bioRxiv · 2026-10-02 · DOI 10.64898/2026.09.26.754739 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.27.754741v1hst-news-1424基因组与单细胞Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTGroundAnnot: a closed-vocabulary contract for grounding LLM gene-set annotation in live enrichment backends ｜ GroundAnnot 对接 PANTHER、Enrichr 和 g:Profiler，返回封闭 GO 词表，约束 LLM 不引用后端未返回的术语。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于约束 LLM 智能体的基因集功能注释，减少引用未被富集后端返回的 GO 术语。 ｜ Maano Bryton Malima ｜ bioRxiv · 2026-10-02 · DOI 10.64898/2026.09.27.754741 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.27.754054v1hst-news-1425基因组与单细胞Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTGGE: General-purpose deep meta-learning for classification of human transcriptomes with limited data ｜ GGE 在来自 1,779 个人类数据集的 5,220 个生物医学预测任务上训练元学习初始化，用于小样本转录组分类。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能可用于样本量有限的转录组分类任务，仅需少量标注样本适配新数据集。 ｜ Gal Yankovitz, Irit Gat-Viks ｜ bioRxiv · 2026-10-02 · DOI 10.64898/2026.09.27.754054 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.27.754758v1hst-news-1426蛋白与分子设计Thu, 01 Oct 2026 22:00:00 GMTAuditing Protein-Protein Interaction Signals with Sparse Autoencoder Fingerprints ｜ AuditPPI 将冻结蛋白语言模型的 SAE 特征转为配对指纹，把 PPI 预测转为可审查的表格学习问题。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于审查 PPI 预测器学到的是配对特异信号还是上下文捷径，供蛋白互作研究参考。 ｜ Weimin Zhu, Shengfan Wang, Xiaojian Liu 等 7 人 ｜ bioRxiv · 2026-10-02 · DOI 10.64898/2026.09.27.754758 https://www.nature.com/articles/s41587-026-03307-whst-news-1364基因组与单细胞Wed, 30 Sep 2026 22:00:00 GMTDeep learning perturbation models can outperform baselines on calibrated metrics ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能影响扰动预测模型的评估方式，可用于重新审视深度学习模型相对基线的表现。 ｜ Henry E. Miller, Gabriel M. Mejia, Francis J. A. Leblanc 等 6 人 ｜ Nature Biotechnology · 2026-10-01 · DOI 10.1038/s41587-026-03307-w https://www.nature.com/articles/s41592-026-03243-2hst-news-1372药物研发Wed, 30 Sep 2026 22:00:00 GMTTimes are changing but order matters: transferable prediction of small-molecule liquid chromatography retention times ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于跨色谱条件的小分子保留时间预测，可能有助于代谢组学和质谱分析流程。 ｜ Fleming Kretschmer, Eva-Maria Harrieder, Michael Witting 等 4 人 ｜ Nature Methods · 2026-10-01 · DOI 10.1038/s41592-026-03243-2 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.30.755756v1hst-news-1403基因组与单细胞Wed, 30 Sep 2026 22:00:00 GMTThe recoverable resolution of cellular perturbation-response prediction ｜ 提出上下文几何压缩（CGC）：模型保留细胞身份和共有扰动效应，却压缩同一扰动在不同上下文中的差异。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能提示虚拟细胞模型难以恢复上下文特异响应，可用于评估扰动预测模型。 ｜ Yongqi Huang, Hanzhi Wang, Chenyu Li 等 4 人 ｜ bioRxiv · 2026-10-01 · DOI 10.64898/2026.09.30.755756 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.27.754822v1hst-news-1406蛋白与分子设计Wed, 30 Sep 2026 22:00:00 GMTEvidence Scaling for Zero-Shot Protein Reasoning with Large Language Models ｜ 提出免训练、模型无关的 BioEvidence 接口，把结构与进化信息转为紧凑证据供冻结 LLM 使用，在 ProteinGym 上证据越丰富性能越好。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于在不微调 LLM 的情况下，借助结构与进化证据做蛋白变异效应预测。 ｜ Zitong Hao, Chaoyang Wang, Dongyuan Li 等 4 人 ｜ bioRxiv · 2026-10-01 · DOI 10.64898/2026.09.27.754822 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.25.754484v1hst-news-1409基因组与单细胞Wed, 30 Sep 2026 22:00:00 GMTOctave: Scale-resolved Evaluation of Spatial Gene Expression Prediction from Histology ｜ 指出常用的逐基因平均 Pearson 相关不区分空间尺度，粗尺度组织结构即可拿到大部分得分，并提出尺度分辨的评估方式。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于更严格地评估组织学图像预测空间基因表达的模型，避免被粗尺度结构高估。 ｜ Qing Wang, Sipei Gu, Qizhen Lan 等 6 人 ｜ bioRxiv · 2026-10-01 · DOI 10.64898/2026.09.25.754484 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.25.754557v1hst-news-1411蛋白与分子设计Wed, 30 Sep 2026 22:00:00 GMTQuantifying the Provenance-to-Function Gap in Antidiabetic Peptide Prediction: Homology-Aware Evaluation and the ADP-Hybrid Baseline ｜ 在按同源性分组而非随机划分的协议下重新评估 Basith 等的双层 ADP 基准，并量化来源与功能之间的差距。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能提示多肽功能分类器应采用同源感知划分，以更真实评估对未见序列的泛化。 ｜ Ariful Islam, Md. Faruk Hosen, Md. Abul Basar 等 5 人 ｜ bioRxiv · 2026-10-01 · DOI 10.64898/2026.09.25.754557 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.26.754618v1hst-news-1412蛋白与分子设计Wed, 30 Sep 2026 22:00:00 GMTUltrafast and Accurate Selection of High-Quality Protein Complex Models from Large-Scale Prediction ｜ 提出 DeepUMQA-Selection 两阶段框架，结合单模型精度估计，用于从数千个候选复合物模型中筛选高质量模型。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于从大批量蛋白复合物预测结果中筛选高质量结构模型。 ｜ Fang Liang, Lei Xie, Enjia Ye 等 9 人 ｜ bioRxiv · 2026-10-01 · DOI 10.64898/2026.09.26.754618 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.29.755321v1hst-news-1418蛋白与分子设计Wed, 30 Sep 2026 22:00:00 GMTSystematic exploration of predicted quaternary structures within pandemic-relevant viral proteomes ｜ 用 AlphaFold2 与 AlphaFold-Multimer 预测 23 个病毒科 2,812 个蛋白质组，得到 5,279 个异源二聚体和 2,749 个同源二聚体的高置信结构。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于病毒蛋白互作研究与大流行防范，作为缺乏实验结构时的预测参考。 ｜ Yewon Han, Riya Narain, Razan Abbara 等 35 人 ｜ bioRxiv · 2026-10-01 · DOI 10.64898/2026.09.29.755321 https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-research/google-science-ai-flu-forecasts/hst-news-1268医学、影像与神经科学Wed, 30 Sep 2026 22:00:00 GMTGoogle's AI ranks #1 for predicting flu hospitalizations. ｜ 美国疾控中心宣布，Google 的科学 AI 模型在预测流感相关住院人数方面表现最佳。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：科学 AI 模型在流感住院预测中获 CDC 认可，可用于疾病监测与公共卫生预测方面的参考。 ｜ Google 模型与研究 · 2026-10-01 https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/synthid-bio/hst-news-1270生物安全与行业动态Tue, 29 Sep 2026 22:00:00 GMTGoogle DeepMind introduces SynthID Bio, bringing watermarking to synthetic biology ｜ Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 设计的蛋白质添加水印，同时保持其生物功能。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于为AI设计蛋白加水印并保留生物功能，可能有助于合成生物学成果的溯源与生物安全。 ｜ Google 模型与研究 · 2026-09-30 https://www.nature.com/articles/s41592-026-03224-5hst-news-1373基因组与单细胞Tue, 29 Sep 2026 22:00:00 GMTCytoVI: deep generative modeling of antibody-based single cell data ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于抗体类单细胞数据（如流式或细胞计量数据）的统计分析。 ｜ Florian Ingelfinger, Nathan Levy, Can Ergen 等 15 人 ｜ Nature Methods · 2026-09-30 · DOI 10.1038/s41592-026-03224-5 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.17.752359v1hst-news-1382基因组与单细胞Tue, 29 Sep 2026 22:00:00 GMTA moving target: non-stationary selection governs unsupervised prediction of viral fitness ｜ 研究构建完全无监督的模块化流程，仅利用序列、进化史和结构估计病毒适应度的若干可解释项。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能用于缺乏监督表型数据的新发病原体突变效应预测，辅助基因组监测与疫苗设计。 ｜ Stephane Aris-Brosou, Matthieu Vilain ｜ bioRxiv · 2026-09-30 · DOI 10.64898/2026.09.17.752359 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.25.754372v1hst-news-1386基因组与单细胞Tue, 29 Sep 2026 22:00:00 GMTProxiNet transfers spatially learned cellular proximity to dissociated single-cell transcriptomes ｜ ProxiNet 从空间参考数据集学习细胞邻近的转录特征，并迁移到解离的单细胞转录组，称可跨脑区和技术预测邻近关系。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于为解离的 scRNA-seq 数据补充细胞邻近信息，可能减少对空间组学的依赖。 ｜ Yuxiang Zhan, Binwei Yan, Ao Zhang 等 5 人 ｜ bioRxiv · 2026-09-30 · DOI 10.64898/2026.09.25.754372 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.29.755338v1hst-news-1388蛋白与分子设计Tue, 29 Sep 2026 22:00:00 GMTRepurposing PeTriBERT for Protein Protein Interaction Prediction with Sequence Structure Fusion ｜ PeTriPPI2 结合 ESM-2 序列嵌入与 PeTriBERT 结构表征预测 PPI，在 2,342 个蛋白对测试集上 AUROC 为 0.963。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于蛋白-蛋白相互作用预测，融合序列与结构特征。 ｜ Arthur Wavreille, Gabriel Krouk, Baldwin Dumortier ｜ bioRxiv · 2026-09-30 · DOI 10.64898/2026.09.29.755338 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.24.754260v1hst-news-1389基因组与单细胞Tue, 29 Sep 2026 22:00:00 GMTCHACAM: a cell-cell interaction-guided hierarchical attention model for high-precision cell identity annotation of scRNA-seq data in early C. elegans embryogenesis ｜ CHACAM 是监督学习框架，整合基因表达、配体-受体数据库和细胞接触图，以细化线虫胚胎细胞注释。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于区分转录组近似的亚谱系细胞，辅助胚胎谱系与调控网络研究。 ｜ Xingyu Chen, Xinxin Ju, Maithri Murali 等 6 人 ｜ bioRxiv · 2026-09-30 · DOI 10.64898/2026.09.24.754260 https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.24.754263v1hst-news-1390基因组与单细胞Tue, 29 Sep 2026 22:00:00 GMTCycloCross: Adversarial single-cell RNA-seq data translation across species ｜ CycloCross 基于 CycleGAN 架构，无需预先的基因对应关系即可在物种间转换 scRNA-seq 数据。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能用于跨物种单细胞数据整合，避免依赖一对一直系同源映射。 ｜ Olympio Hacquard, Yuya Tokuta, Yusuke Imoto 等 8 人 ｜ bioRxiv · 2026-09-30 · DOI 10.64898/2026.09.24.754263 https://huggingface.co/papers/2609.40359hst-news-329医学、影像与神经科学Tue, 29 Sep 2026 22:00:00 GMTRemoving Timing Shortcuts Improves Non-Invasive Brain-to-Text ｜ 研究发现 d'Ascoli 等人（2025）报告的非侵入式脑解码提升，在没有脑数据时也大部分可复现，原因是窗口重叠泄露词间隔。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：涉及脑信号解码，提示评估脑到文本类模型时可能需排查时序泄露等捷径。 ｜ Dulhan Jayalath, Oiwi Parker Jones ｜ arXiv · 2026-09-30 https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-quine-an-ai-research-system-designed-for-the-complexity-of-biology/hst-news-182AI 模型与科研工具Mon, 28 Sep 2026 22:00:00 GMTIntroducing Quine: An AI research system designed for the complexity of biology ｜ Quine 是早期研究项目，旨在构建生物学多模态世界模型，帮助科研人员在实验前筛选假设。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：面向生物学的多模态世界模型，可用于在实验前对假设排序，辅助筛选研究方向。 ｜ Microsoft Research · 2026-09-29 https://www.isomorphiclabs.com/articles/building-a-new-path-to-make-medicines-with-aihst-news-1363药物研发Mon, 28 Sep 2026 22:00:00 GMTBuilding a new path to make medicines with AI - Isomorphic Labs ｜ Isomorphic Labs · 2026-09-29 https://www.nature.com/articles/s41587-026-03330-xhst-news-1367药物研发Sun, 27 Sep 2026 22:00:00 GMTAI-guided optimization for thermostable mRNA vaccines ｜ 对生信 / 药研意味着什么：AI 驱动的配方优化可能用于疫苗热稳定性工程，减少对冷链的依赖。 ｜ Nature Biotechnology · 2026-09-28 · DOI 10.1038/s41587-026-03330-x https://huggingface.co/papers/2609.34274hst-news-313AI 模型与科研工具Sun, 27 Sep 2026 22:00:00 GMTBIABench: Evaluating AI agents on real-world bioimage analysis tasks ｜ BIABench 含 16 个由已发表生物学研究重建的任务，用于端到端评测智能体的生物图像分析能力。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于评估 AI 智能体在真实生物图像分析任务上的端到端能力，为选型生信图像分析智能体提供参考。 ｜ Zixuan Pan, Davide Panzeri, Lukas Johanns 等 8 人 ｜ arXiv · 2026-09-28 https://huggingface.co/papers/2609.32810hst-news-231医学、影像与神经科学Fri, 25 Sep 2026 22:00:00 GMTOpenTumorBoard: A Real-World Benchmark of Multidisciplinary Tumor Board Discussion Trajectories ｜ 该基准含611个病例、19,157轮讨论，取自YouTube肿瘤会诊录像，评测专科轮次应答与会诊模拟两种设置。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：含肿瘤多学科会诊讨论的真实基准，可用于评测模型在临床会诊场景的表现。 ｜ Anqi Li, Zhixuan Ge, Yixuan Duan 等 12 人 ｜ arXiv · 2026-09-26 https://developer.nvidia.com/blog/efficient-moe-training-for-biological-foundation-models/hst-news-389AI 模型与科研工具Wed, 23 Sep 2026 22:00:00 GMTEfficient MoE Training for Biological Foundation Models ｜ 对生信 / 药研意味着什么：涉及生物基础模型的高效 MoE 训练，可能为生信团队训练大规模生物模型提供参考。 ｜ NVIDIA 开发者博客 · 2026-09-24 https://www.nature.com/articles/s41592-026-03212-9hst-news-1376基因组与单细胞Wed, 23 Sep 2026 22:00:00 GMTResolVI: addressing noise and bias in spatial transcriptomics ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于空间转录组数据的噪声与批次校正，可能改善下游分析。 ｜ Can Ergen, Nir Yosef ｜ Nature Methods · 2026-09-24 · DOI 10.1038/s41592-026-03212-9 https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nv-reason-ct-open-3d-ct-vlm-for-radiologist-chain-of-thought-reasoning/hst-news-390医学、影像与神经科学Wed, 23 Sep 2026 22:00:00 GMTIntroducing NV-Reason-CT Open 3D CT VLM for Radiologist Chain-of-Thought Reasoning ｜ NVIDIA 推出开放的 NV-Reason-CT，一个用于放射科思维链推理的 3D CT 视觉语言模型。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：开放的 3D CT 视觉语言模型，可用于放射科推理类医学影像研究与评估。 ｜ NVIDIA 开发者博客 · 2026-09-24 https://www.anthropic.com/news/claude-discovers-novel-enzyme-systemhst-news-122蛋白与分子设计Wed, 23 Sep 2026 22:00:00 GMTClaude discovers a novel enzyme system ｜ Anthropic 新成立的生命科学研究实验室早期结果显示，Claude 智能体发现了一个功能尚不明确的酶系统。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：Claude 智能体早期发现一个功能未明的酶系统，可能为酶发现类研究提供参考。 ｜ Anthropic 官方新闻 · 2026-09-24 https://www.nature.com/articles/s41592-026-03225-4hst-news-1378基因组与单细胞Mon, 21 Sep 2026 22:00:00 GMTNanoTS: a deep learning tool for accurate SNP calling in nanopore long-read transcriptome data ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可用于长读长转录组数据的 SNP 检测与基因型判定。 ｜ Zelin Liu, Feng Wang, Robert Wang 等 13 人 ｜ Nature Methods · 2026-09-22 · DOI 10.1038/s41592-026-03225-4 https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/improving-synthesis-prediction-of-small-molecules-at-scale-with-retrochimera/hst-news-185药物研发Sun, 20 Sep 2026 22:00:00 GMTImproving synthesis prediction of small molecules at scale with RetroChimera ｜ Nature 论文介绍预测模型 RetroChimera，可加速化学合成，帮助研究人员探索更广泛的分子。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：RetroChimera 是小分子合成预测模型，可能用于加速化学合成，辅助药研团队探索更广泛的分子。 ｜ Microsoft Research · 2026-09-21 https://www.anthropic.com/research/claude-uplifts-biomolecular-modelinghst-news-134蛋白与分子设计Thu, 17 Sep 2026 22:00:00 GMTHow Claude is uplifting biomolecular modeling ｜ Anthropic 研究 · 2026-09-18 https://www.anthropic.com/news/life-sciences-verification-programhst-news-124生物安全与行业动态Wed, 16 Sep 2026 22:00:00 GMTIntroducing the Life Sciences Verification Program ｜ Anthropic 官方新闻 · 2026-09-17 https://developer.nvidia.com/blog/high-throughput-structure-prediction-with-bionemo-inference-runtime/hst-news-411蛋白与分子设计Wed, 09 Sep 2026 22:00:00 GMTHigh-Throughput Structure Prediction with BioNeMo Inference Runtime ｜ 文章讨论蛋白质组规模的生物分子结构预测需要高效处理整个任务列表，介绍 NVIDIA BioNeMo Inference Runtime。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：可能用于蛋白质组规模的生物分子结构预测，提高整批任务的处理效率。 ｜ NVIDIA 开发者博客 · 2026-09-10 https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/alphagenome-atlas/hst-news-1282基因组与单细胞Mon, 07 Sep 2026 22:00:00 GMTAlphaGenome Atlas: a high-resolution map of human DNA ｜ AlphaGenome Atlas 是一个数据库，预测人类基因组中每个可能的单核苷酸变异的影响。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：该数据库预测各单核苷酸变异的影响，可用于变异注释与基因组研究参考。 ｜ Google 模型与研究 · 2026-09-08 https://huggingface.co/nvidia/NV-Reason-CThst-news-171医学、影像与神经科学Mon, 07 Sep 2026 22:00:00 GMTNVIDIA 在 Hugging Face 上新增 NV-Reason-CT，属于图文转文本的 CT 医学影像 3D 视觉语言模型。 ｜ 对生信 / 药研意味着什么：面向 CT 的 3D 视觉语言模型，可能可用于影像理解与报告生成相关研究的评估。 ｜ NVIDIA · HF 新模型 · 2026-09-08 https://research.google/blog/transfer-learning-for-genomic-prediction-in-underrepresented-populations/hst-news-118基因组与单细胞Thu, 03 Sep 2026 22:00:00 GMTTransfer learning for genomic prediction in underrepresented populations ｜ 对生信 / 药研意味着什么：涉及面向代表性不足人群的基因组预测迁移学习，可能与多组学建模和群体偏差问题相关。 ｜ Google Research · 2026-09-04 https://research.google/blog/a-connectomics-milestone-mapping-the-complete-male-fruit-fly-brain/hst-news-119医学、影像与神经科学Thu, 03 Sep 2026 22:00:00 GMTA connectomics milestone: Mapping the complete male fruit fly brain ｜ 对生信 / 药研意味着什么：完整雄性果蝇脑连接组图谱，可能为神经科学与组学数据分析提供参考资源。 ｜ Google Research · 2026-09-04