Science：利用新型机器学习技术准确预测蛋白和RNA的三维结构
美国斯坦福大学博士生Stephan Eismann和Raphael Townshend在该大学计算机科学副教授Ron Dror的指导下，利用巧妙的新型机器学习技术，开发出一种通过计算预测准确结构来克服这一问题的人工智能算法。最值得注意的是，即使只从少数已知结构中学习，他们的方法仍然成功，这使得它适用于那些结构最难通过实验确定的分子类型。
基于聚集诱导发光碳点凝胶的仿章鱼协同变形变色运动机器人研究中获进展
自然界中，许多生物通过进化，不断增强自身适应环境的能力，从而利用协同的形状变形、颜色变化和运动，拥有在不同环境中交流、伪装等能力。科学家尝试设计智能人工材料（特别是具有类生物组织性能的软湿聚合物凝胶）来复制多功能协同行为，这将有利于理解自然的多功能协同行为，并可整合和升级受生物启发的多功能机器人。然而，实现高等生物的三功能协同或多功能
Nature：基于机器学习的工具BoostDM可识别每种肿瘤类型的癌症驱动突变，有助开发个性化癌症治疗
2021年8月4日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自西班牙巴塞罗那生物医学研究所的研究人员开发出一种计算工具，它可以识别每种肿瘤类型的癌症驱动突变。这一发现有助于加速癌症研究，并提供工具帮助肿瘤学家为每名患者选择最佳治疗方法。相关研究结果于2021年7月28日在线发表在Nature期刊上，论文标题为“In silico saturation
Nature子刊：通过机器学习模型识别复杂疾病的重要生物标记物
2021年5月27日讯/随着高通量技术的发展，通过世界各地研究人员的共同努力，形成了大型公共数据库，如癌症基因组图谱（TCGA）。这对阐明疾病表型的分子机制具有重大意义。然而，由于癌症等复杂疾病的病理以及其在遗传、基因组和蛋白质组水平上复杂的分子机制，研究复杂的人类疾病仍具有挑战性。目前，已有很多基于机器学习的方法开发出来，包括非线性核支持向量机（SVMs）
Nat Med：开发出新型机器学习技术 或有望改善胎儿先天性心脏病等出生缺陷的筛查
2021年5月30日 讯 /生物谷BIOON/ --先天性心脏病（CHD，Congenital heart disease）是一种最常见的出生缺陷，胎儿超声筛查能提供5个心脏视图，而这些视图能帮助检测90%的复杂先天性心脏病，但在医学实践中，这种筛查的敏感性会低至30%。日前，一篇发表在国际杂志Nature Medicine上题为“An ensemble o
Nature 子刊：多组学数据与机器学习识别新的癌症基因
癌症基因的鉴定在精准肿瘤学和癌症治疗学的发展中起着至关重要的作用。癌症的进展被认为是由驱动基因突变的积累引起的，这些突变赋予细胞选择性的生长优势。在过去的几年里，人们致力于从遗传大数据中找出癌症基因，预测癌症基因的最初方法是寻找显着突变的基因，然而，目前已知的癌症基因（KCG）目录的完整性仍存在争议。尽管成千上万的癌症基因组序列有助于癌症基因的鉴定，但仍存在
Cell: 新型CRISPR转录组学编辑“机器”有助于重塑转录组记忆
基因编辑技术的进步大幅提升了我们修饰人类基因组的能力。基于sgRNA介导的CRISPR- Cas9相关基因编辑技术能够在指定位点引入DNA断裂以失活基因功能或通过同源性DNA修复引导精确的DNA编辑，这些技术已针对基础DNA序列的靶向变化进行了优化，因此非常适合修复或引入致病性突变。然而，上述技术对内源性DNA修复机制的依赖提出了挑战，因为这些途径的复杂性可能使其难以进一步提升精确性。
科学家联合解析抗疫机器人挑战和机遇
医疗机器人研究院杨广中院士领衔来自中国、美国、英国、瑞士、荷兰、德国共15位世界机器人专家在机器人顶级期刊《Science Robotics》上发表抗疫机器人重要综述论文“Progress in robotics for combating infectious diseases”。文章综观全球新冠疫情局势，结合21世纪以来的世界重大传染病情，就核心技术创新
Blood Cancer Dis：基于机器学习的图像分析可可靠地识别血液恶性肿瘤
骨髓增生异常综合症（MDS）是骨髓中干细胞的一种疾病，会干扰血细胞的成熟和分化。每年，大约有200名芬兰人被诊断患有MDS，可以发展为急性白血病。在全球范围内，MDS的发病率是每100,000人年4例。