追踪大脑发育过程中的神经活动，对于理解神经元如何自组织形成具备学习、行为和认知能力的器官至关重要。当前，在发育全周期实现全脑范围、单细胞精度、毫秒级分辨率的神经记录仍面临挑战。

编辑丨%生病吃药的时候，常会在说明书上看到对此药副作用的说明。对副作用的识别研究有助于药物开发过程中风险的降低，在优化联合治疗方案中也有着重要地位。

图 1: Eye2Gene 模型。Eye2Gene 是由 15 个 CoAtNet 深度卷积神经网络组成的集成模型，它接受给定患者三种不同成像模态中的一张或多张视网膜扫描图像

逆蛋白质折叠（IPF）可以生成有效的氨基酸序列，使其能够折叠成所需的三维骨架结构，从而构建具有特定功能的新蛋白质，可以用于治疗性蛋白质工程、先导化合物优化和抗体设计。

近期，美国西北大学（Northwestern University）生物物理学家开发了一种新的计算工具，用于识别糖尿病、癌症和哮喘等复杂疾病背后的基因组合。与单基因疾病不同

Sequence-to-function 模型是一类强大的基因组模型，能够直接从 DNA 序列预测对应的功能特征，如染色质开放性、基因表达量、DNA 剪切位点等。

据统计，我国有 30% 多的胃癌（GC）病人，首诊的时候已经是晚期，从而错失了手术治疗的机会。所以，早期发现对于降低 GC 死亡率至关重要。然而，在大多数胃癌高发地区

近日，ICML 2025公布本届论文审稿结果

埃德霍尔姆定律预测通信的数据速率和频谱带宽将呈指数级增长。由于深度神经网络计算需求的指数级增长以及摩尔定律的放缓，6G 等未来先进通信技术需要新的计算范式。

近几年，大家肯定听说过许多「AI 根据序列设计蛋白质结构和功能」的研究。那么「AI 根据所需功能反向设计蛋白质序列」会怎么样呢？关于这个问题