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  1. Google DeepMind75

    Google DeepMind 发布 SynthID Bio 蛋白质水印研究

    Google DeepMind 发布 SynthID Bio 概念验证研究,可在 AI 生成的蛋白质序列和预测 3D 结构中嵌入可检测水印,并在合成后的实体蛋白上验证。

    推荐理由:该研究把水印从数字设计延伸到合成后的实体蛋白,并用湿实验检验功能保持,为生物设计溯源提供了可复核路径。

  1. NVIDIA Blog67

    NVIDIA 等机构如何用开放病毒蛋白数据为下一次大流行病做准备

    NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构,公开了超过 2,800 种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构,帮助研究人员储备疫情应对所需的结构生物学知识。

    推荐理由:材料同时给出数据集规模、推理流程与置信度标注方式,为病毒结构研究提供可直接复用的开放资源。

  1. Google DeepMind75

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,绘制人类基因组90亿种单碱基变化预测图谱

    Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas,预计算人类基因组约90亿种单核苷酸变异的分子影响。该平台包含1-petabyte数据,并以AVI评分整合AlphaGenome与AlphaMissense的预测,可通过免费网站、AlphaGenome API及Google Antigravity技能访问。

    推荐理由:它把90亿种单核苷酸变异的预计算结果与AVI评分集中到同一入口,便于研究者排序变异并追溯其分子影响。

已经到底了