上海交大研究团队合作建立肝恶性肿瘤影像诊断深度学习新模型
肝恶性肿瘤包括肝细胞癌（HCC）、肝内胆管细胞癌（ICC）和转移性肝癌等，是常见且预后极差的恶性肿瘤。影像学诊断为治疗决策和预后判断提供了不可或缺的支持，然而不同肝恶性肿瘤通过影像学诊断常有误诊。临床上不同肝恶性肿瘤的治疗策略差异巨大，医生在手术、靶向、免疫等治疗前对患者肿瘤类别的准确诊断至关重要。近期，医学院附属新华医院顾劲扬教授团队、生命科学技术学院俞章
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。
Science封面重磅：新型AI算法准确预测RNA三维结构
近日，美国斯坦福大学在读博士生 Stephan Eismann 和 Raphael Townshend 在计算机副教授 Ron Dror 的指导下，利用目前先进的神经网络技术，成功开发出了一种全新 RNA 三维结构预测模型——ARES。与其他传统 AI 算法不同，ARES 的结构框架并不是针对 RNA 结构设计，而是针对原子结构设计的
新品发布 | 华大智造发布“智能+远程”超声机器人全平台解决方案，构筑智慧医疗新生态
9月18日，在广东珠海举办的中华医学会超声医学年会上，华大智造云影远程会诊全平台解决方案正式发布。该远程会诊云平台整合了远程超声机器人、手持超声、5G远程超声移动车等设备。华大智造云影远程会诊全平台解决方案正式发布解决医疗资源分布不均问题近年来，5G、云计算、人工智能等技术的发展让远程医疗更加精准安全。在十三五期间，全国各大城市医院也在5G等高新技术的支持下
Nature Communications：研究基于深度学习算法优化序列特异性的C-to-G单碱基编辑器
Nature Communications发表了题为Optimization of C-to-G base editors with sequence context preference predictable by machine learning methods的研究论文，该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、上海脑科学与类脑研究中心研究员孙
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
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
Genome Biology：科研人员开发出在单细胞中识别染色质类染色质拓扑相关结构域结构的算法
基因组DNA和组蛋白以特定的形式高度折叠在细胞核中，这一高级结构即三维基因组学，对细胞核内的诸多生命活动至关重要。基于染色质构象捕获（3C），尤其是高通量技术（Hi-C，ChIA-PET）的发展推动了三维基因组的研究，发现了包括染色质拓扑相关结构域（TAD），染色质环等一系列层次化的结构特征。近年来，单细胞水平下的Hi-C研究成为三维
Nature：饥饿感如何增强小鼠对食物的学习能力？
2021年7月17日 讯 /生物谷BIOON/ --表达刺鼠相关肽（agouti-related peptide，AgRP)的神经元能被禁食所激活，而禁食会导致饥饿，饥饿会促使机体寻求和消耗食物；禁食会使AgRP神经元的活性在三个不同的时间尺度上恢复到基线，快速而短暂地随着食物线索进行感官检测，且缓慢而持久地对肠道中的营养物质响应，甚至更为缓慢而永久性地恢复
British Journal of Psychology:揭示基于单眼的无意识奖赏学习机制
奖赏能够影响人的知觉和行为，人们可以从意识和知觉上区分哪些事物能带来奖赏、哪些不能。这种意识和知觉上的差异为追求奖赏提供了重要线索。奖励规则由人制定，但大脑的奖赏系统未必需要意识来调控奖赏学习。奖赏的神经调节信号弥散地分布在整个大脑，奖赏系统与大脑中多个脑区有连接。这种连接的复杂性使无意识的奖赏学习成为潜在的可能，但由于以往研究范式里