Nature子刊 | 多用途深度學習方法sciPENN，可預測、插補scRNA-seq、CITE-seq蛋白質表達
綜上所述，研究團隊開發了sciPENN深度學習模型，可以預測和估算蛋白質表達，集成多個CITE-seq數據集，量化預測和估算不確定性。
AlphaFold遇到有力競爭對手，Facebook打造的Meta AI更高效、更智能
Meta AI是什么？它是由Meta公司開發的，和AlphaFold一樣，它也一款用人工智能（AI）預測蛋白質結構的系統。而Meta公司的前身正是我們熟悉的Facebook。
2022 ESGE立場聲明：人工智能在胃腸道內窺鏡檢查中的預期價值
本文定義了人工智能（AI）在ESGE已經定義的性能指標框架內對于胃腸道腫瘤的診斷和管理的預期價值。重點內容涉及胃腸道腫瘤的檢測和定性。
Nat Mach Intell：人工智能（AI）準確預測人類對新藥的反應，未來替代動物實驗？
名為CODE-AE的新模型可以篩選新型類藥化合物，準確預測對人體的療效。在測試中，它還能夠在理論上為超過9000名患者確定能夠更好地治療他們病情的個性化藥物。科學家們預計該技術將大大加速藥物發現和精準
Nature：AlphaZero加強版AlphaTensor問世，發現史上最快矩陣乘法算法，在醫學上能做什么？
AlphaZero，DeepMind開發的人工智能。2016年末2017年初，該程序在中國棋類網站上以“大師”（Master）為注冊賬號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連續
同期兩篇Science | 人工智能革新蛋白質設計：準確而快速地創造蛋白質
兩篇研究開發并證明了ProteinMPNN的廣泛實用性和高準確性，彌補了以前使用Rosetta或AlphaFold進行的蛋白質單體、環狀同源寡聚體、四面體納米顆粒和靶結合蛋白的不足。
AlphaFold是又一個“卡”中國脖子的核心技術？“我們必須從底層技術做起”
2022年7月28日，英國DeepMind公司表示，AlphaFold已經預測了全球幾乎所有的蛋白質結構，短短一年時間，他們的蛋白質結構數據庫中的數據從200萬個擴增到超2億個。
“AlphaFold像地震一樣，改變了游戲規則”，如今它開始在基礎研究、藥物開發上全面發力
AlphaFold給新藥研發帶來了巨大的影響，它正在以哪些方式來促進生命科學領域的發展？接下來，我們來盤點一下這個AI系統推動生命科學研究進展的七種主要方式。
怎樣推動“從0到1”的原始創新？這個比AlphaFold2更前瞻的研究當年坐足了“冷板凳”
現在全國上下都在提倡推動“從0到1”的原始創新，提升基礎研究的水平，但是到底什么是“從0到1”、什么是“從1到N”？
