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667 次 AI在藥物研發(fā)中的演進(jìn)及其在虛擬篩選與化合物合成中的應(yīng)用和案例 2025-11-20
本期將探討 AI 在藥物研發(fā)中的演進(jìn)，AI 在虛擬篩選與化合物合成中的作用，以及產(chǎn)生實際應(yīng)用價值的典型案例。在藥物發(fā)現(xiàn)中，傳統(tǒng)濕實驗具有實驗周期長、測試成本高、苗頭物命中率低的特點(diǎn)[1]。計
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1947 次 AI人工智能在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、功能預(yù)測及設(shè)計中的作用 2025-4-24
在生物技術(shù)的前沿領(lǐng)域，AI 正在掀起一場蛋白質(zhì)研究的革命。AI 幫助科學(xué)家以前所未有的精度預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能、從頭設(shè)計新型蛋白質(zhì)、解開生命分子層面的奧秘。蛋白質(zhì)生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步，如 Alpha
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98 次 AIE微生物雙重?zé)晒馊旧旱脑怼?yōu)勢與應(yīng)用 2026-4-14
摘要基于聚集誘導(dǎo)發(fā)光（AIE）原理的微生物雙重?zé)晒馊旧�，代表了熒光檢測技術(shù)的一項重要進(jìn)展。與傳統(tǒng)熒光染料在聚集狀態(tài)下熒光減弱或消失的特性相反，AIE染料在聚集時熒光顯著增強(qiáng)，這一特性使
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77 次 InDraw 7.2 pKa預(yù)測：比Marvin更準(zhǔn)，準(zhǔn)確度提升50% 2026-4-14
據(jù)統(tǒng)計，超過70%的上市藥物分子含有可離子化的官能團(tuán)。pKa直接影響分子的溶解度、脂水分配系數(shù)、跨膜通透性（Permeability）以及與靶點(diǎn)蛋白的結(jié)合模式，是藥物研發(fā)中的“靈魂參數(shù)”。
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85 次 企業(yè)快速構(gòu)建區(qū)分權(quán)限的AI知識庫的方法 2026-4-14
您是不是也經(jīng)常有這樣的困擾：公司里的研究報告、專利論文越積越多，紙質(zhì)資料如果沒有清晰的目錄和索引，基本無從查找；即便是電子資料，也很難實現(xiàn)跨文件全文搜索，最終不知道該從哪里找起？新
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174 次 基于AI的類器官構(gòu)建及其在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用 2026-4-10
Section.01國自然申請近期，國家自然科學(xué)基金委員會發(fā)布《關(guān)于發(fā)布細(xì)胞集群形成與調(diào)控機(jī)制重大研究計劃2026年度項目指南的通告》[1]。在《指南》優(yōu)先資助方向中，小 M 注意到了“機(jī)器學(xué)習(xí)&
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174 次 MCE一站式AI藥篩平臺助力藥物發(fā)現(xiàn)及國家自然基金申報 2026-4-9
Section.01為什么國自然一定要加"計算藥物發(fā)現(xiàn)"？又到一年一度國家自然基金集中申報季，是不是還在愁：創(chuàng)新點(diǎn)不夠新、技術(shù)路線不夠硬、實驗做起來不落地？今年別慌！MCE 一站式藥篩平
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151 次 AIE抗酸熒光染色的原理、優(yōu)勢與前沿實驗應(yīng)用全景 2026-4-7
在生命科學(xué)與材料研究領(lǐng)域，對酸性微環(huán)境的高靈敏度、可視化檢測始終是一項核心挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的熒光探針在高濃度或聚集狀態(tài)下常發(fā)生熒光淬滅，極大地限制了其在復(fù)雜體系中的應(yīng)用。近年來，一類基于
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113 次 科研項目管理系統(tǒng)InProject：構(gòu)建企業(yè)AI知識庫 2026-4-7
✔替代MS Project或Excel管理項目、任務(wù)、成本和績效✔整合多維表格零代碼平臺，自定義所有字段與流程✔支持文檔內(nèi)容（含掃描件、手寫件）全文搜索和語義搜索✔與知識庫
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126 次 破解百年文獻(xiàn)提取瓶頸，清華大學(xué)ReactionSeek化學(xué)之眼來自InDraw 2026-4-7
2025年初，清華大學(xué)研究團(tuán)隊在預(yù)印本平臺ChemRxiv上發(fā)表了一項名為《ReactionSeek: LLM-Powered Literature Data Mining and Knowledge Discovery in Organic Synthesis（ReactionSeek：大語言模
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223 次 盤點(diǎn)AI在生物科研中的10個重要應(yīng)用場景（上） 2026-4-3
過去幾十年，生命科學(xué)的發(fā)展主要依賴實驗技術(shù)突破，例如PCR、測序技術(shù)和單細(xì)胞技術(shù)。而近幾年，人工智能（AI）正迅速成為推動生物科研的新引擎。隨著深度學(xué)習(xí)、蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測和大規(guī)模生物數(shù)據(jù)的積
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227 次 盤點(diǎn)AI在生物科研中的10個重要應(yīng)用場景（下） 2026-4-3
在上篇中，我們梳理了AI在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、AI輔助藥物發(fā)現(xiàn)、單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析、蛋白設(shè)計以及顯微圖像分析中的核心應(yīng)用。而事實上，AI對生命科學(xué)的影響遠(yuǎn)不止于此。隨著多組學(xué)數(shù)據(jù)積累、自動化實驗
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229 次 AIE脂滴探針的技術(shù)原理、核心優(yōu)勢及應(yīng)用 2026-4-1
當(dāng)傳統(tǒng)熒光染料在顯微鏡下快速褪色時，一種特殊的探針卻能在細(xì)胞的脂肪倉庫中越聚越亮，實時追蹤那些與代謝疾病密切相關(guān)的微小細(xì)胞器動態(tài)變化。傳統(tǒng)熒光染料長期存在的光穩(wěn)定性差、聚集猝滅等問
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171 次 AIE探針的原理、應(yīng)用與實驗指南 2026-3-31
聚集誘導(dǎo)發(fā)光（Aggregation-Induced Emission， AIE）是一種特殊的光物理現(xiàn)象，指的是一類有機(jī)分子在單分子狀態(tài)或稀溶液中基本不發(fā)光或發(fā)光微弱，但在聚集狀態(tài)下（如固態(tài)、納米顆粒或與特定生物
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191 次 類器官智能(OI)讓神經(jīng)系統(tǒng)成為可計算載體的技術(shù)背景與挑戰(zhàn) 2026-3-31
當(dāng)神經(jīng)系統(tǒng)成為計算載體：類器官智能的興起在過去十年中，人工智能經(jīng)歷了一輪前所未有的快速發(fā)展。從語言模型到多模態(tài)系統(tǒng)，模型規(guī)模與數(shù)據(jù)體量不斷增長，性能也隨之持續(xù)提升。這一路徑在很大程
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177 次 InDraw全球領(lǐng)跑：AI在化學(xué)結(jié)構(gòu)識別模型的實測 2026-3-30
AI for Chemistry， AI for Drug 領(lǐng)域，各大公司非常關(guān)注，英偉達(dá)研究團(tuán)隊推出的 ReaSyn 分子合成推理框架，能基于文獻(xiàn)中的分子合成數(shù)據(jù)優(yōu)化路徑設(shè)計；谷歌 DeepMind 推出的藥物研發(fā)專用大模型
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267 次 減少實驗次數(shù)，不用DOE，用貝葉斯優(yōu)化 2026-3-30
在藥物研發(fā)、精細(xì)化工及新材料等配方優(yōu)化場景中，“如何用最少的實驗次數(shù)找到最優(yōu)解”始終是研發(fā)人員的核心訴求。長期以來，實驗設(shè)計（DOE）是行業(yè)的主流選擇，但隨著AI技術(shù)的發(fā)展，貝
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190 次 培養(yǎng)皿里的智能突破：DishBrain活體神經(jīng)元如何靠自學(xué)玩轉(zhuǎn)電玩 2026-3-26
當(dāng)硅基AI還在依靠海量數(shù)據(jù)和超強(qiáng)算力“刷題”練游戲操作，一群被安置在培養(yǎng)皿中的活體神經(jīng)元，已經(jīng)憑借自身的生物本能學(xué)會了自主打游戲——沒有鍵盤手柄、沒有視覺感知，更
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388 次 AI+機(jī)器人來了，科研人員怎么做才不會被淘汰？ 2026-3-25
2026年馬年春晚，AI與機(jī)器人集中、高頻亮相：從機(jī)器人集群武術(shù)表演、多模態(tài)智能互動，到具身智能與舞臺場景的深度融合，參與表演小品節(jié)目，徹底引爆了大家對AI+機(jī)器人的期待。這場全民可見的科技
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286 次 AI不會殺死軟件，只會成為優(yōu)化軟件的生產(chǎn)力工具 2026-3-25
2026年2月，華爾街上演了一場史詩級的軟件股票暴跌。導(dǎo)火索很簡單：一名美國記者用AI代碼工具，幾分鐘就寫出了一段可直接運(yùn)行的Workday相關(guān)業(yè)務(wù)代碼，功能基本可用。隨即，Workday、Salesforce、
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