新闻中心 
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07-09Nature子刊，优于AlphaFold，全原子采样，一种预测肽结构的AI方法编辑|萝卜皮深度学习方法推动了生物分子结构单态预测的重大进展。然而，生物分子的功能取决于它们可以呈现的构象范围。对于肽来说尤其如此，肽是一类高度灵活的分子，参与...
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06-28高效且准确，郑州大学团队开发新AI工具识别药物-靶标相互作用编辑|枯叶蝶准确识别药物-靶标相互作用（DTI）是药物发现和药物重新定位过程中的关键步骤之一。目前，许多基于计算的模型已被提出，用于预测DTI，并取得了一些显著...
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06-26比传统方法高30倍，中国科学院团队Transformer深度学习模型预测糖-蛋白质作用位点编辑|萝卜皮糖类是自然界中最丰富的有机物质，对生命至关重要。了解糖类如何在生理和病理过程中调节蛋白质，可以为解决关键的生物学问题和开发新的治疗方法提供机遇。然而...
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06-21探索复合材料中的原子扩散，加州大学开发神经网络动力学方法编辑|绿罗就像随风扩散、扑面而来的花香，材料中的原子与分子也在进行着它们的「扩散」。材料中的分散决定了沉淀、新相形成和微观结构演化的动力学，并强烈影响机械和物理...
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06-04研究人员使用机器学习优化高功率激光实验高强度和高重复的激光器能快速连续每秒发射多次强大的光。商业聚变能源工厂和先进的燃料型辐射源都依赖这种激光。然而，人类的反应时间不足以管理这种速射系统，应用面临挑...
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05-31SOTA性能，多尺度学习，中山大学提出蛋白质-药物相互作用AI框架编辑|紫罗蛋白质、药物和其他生物分子之间的相互作用，在各种生物过程中发挥着至关重要的作用。了解这些相互作用对于破译生物学过程背后的分子机制和开发新的治疗策略至关...
