从 Protenix 到 Mol-1：前字节系团队创业，技术先发如何变成公司优势
Molence 于 2026 年 10 月公开 Mol-1 技术报告与模型，作者以 Protenix 2025 年 1 月开放训练流程到 Mol-1 亮相约 21 个月的时间差为线索，讨论前字节系团队创业的技术先发能否转化为公司优势。
推荐理由：文章以时间线错位为线索，梳理 Mol-1 与 Protenix 系列的技术承接关系，并区分模型成绩与公司价值两层问题。
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BioTender精选AI 评分7272
下一分子精选AI 评分7171 Google团队预印本提出表位裁剪方法降低蛋白结合剂计算成本
Google Research、Google DeepMind 等机构在一篇预印本中提出将靶点裁成表位附近的局部窗口，再结合智能体迭代搜索用于从头设计蛋白结合剂。
推荐理由：预印本把靶点裁成表位局部窗口以降低结合剂设计算力，并给出截短重折叠与完整靶点的一致性对照。
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分5858 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，并展示其在酶设计与科研任务上的应用
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，通过 API、AI Studio、Gemini 平台及 Antigravity 等入口向开发者、企业和科研人员开放，输入定价为每百万 token 2 美元、输出为每百万 token 10 美元。
推荐理由：Gemini 4 Argon 在数小时内完成丝氨酸酯酶设计，并经实验室测试确认催化活性，为通用模型参与酶工程提供了具体案例。
Adaptyv Bio精选AI 评分5858 Adaptyv Bio 在 Proteinbase 公开 Google DeepMind SynthID Bio 蛋白水印实验结果
Adaptyv Bio 宣布，Google DeepMind 的 SynthID Bio 模型相关全部实验结果已在 Proteinbase 上线。据其引用的说明，SynthID Bio 是把水印写入 AI 设计蛋白质氨基酸序列的方法，Adaptyv Bio 在其实验室对这些蛋白质做了验证，实验数据现可在 Proteinbase 查看。
推荐理由：Google DeepMind 的 SynthID Bio 蛋白水印序列已由 Adaptyv Bio 完成实验验证，结果公开在 Proteinbase。
AI蛋白质精选AI 评分8585 DeepMind发布AlphaProtein Novo：从头设计酶在哌啶合成与DEHP降解中超越自然序列挖掘
Google DeepMind团队在预印本平台发布AlphaProtein Novo（AP Novo）机器学习流水线，报告从头设计酶在哌啶合成和DEHP降解两个挑战性反应上超越自然序列或突变体筛选。
推荐理由：该预印本报告从头设计酶在哌啶合成与DEHP降解中超过天然序列筛选，并给出序列集合评分这一可迁移方法。
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分7474 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白与结构嵌入可验证水印
Google DeepMind 推出面向合成生物学的 SynthID Bio 水印方法，可在蛋白序列和 AlphaFold 3 预测的 3D 结构中嵌入可检测签名，并在实验室测试中保持生物功能。
推荐理由：介绍一种嵌入蛋白序列与预测结构的可验证水印方法，并给出湿实验与检测稳健性证据。
EMBL-EBI News精选AI 评分6868 AlphaFold 数据库新增病毒蛋白复合物预测，覆盖 2800 多种病毒
EMBL-EBI 与 Google DeepMind、NVIDIA 等合作，在 AlphaFold 数据库中开放 2800 多种病毒的 AI 预测蛋白复合物结构，优先覆盖已知感染人类的病毒科。
推荐理由：AlphaFold 数据库新增 2800 多种病毒的蛋白复合物预测结构，为疫苗与诊断靶点研究提供开放基础数据。
已经到底了