BioAIDesign 解析 pLDDT、ipTM 等结构预测评估指标并实操 foldmetrics
BioAIDesign 发布结构预测评估指南,逐层解释 pLDDT、PAE、pTM、ipTM、pDockQ、pDockQ2、ipSAE 与 LIS 等指标分别回答局部可信度、链间相对位置还是与参考结构的准确度,并指出 ipTM 0.9 不能换算成亲和力。
推荐理由:文章把结构预测的置信度、准确度与结合证据分层拆开,并给出可复用的汇总工具与判读顺序。
BioAIDesign 发布结构预测评估指南,逐层解释 pLDDT、PAE、pTM、ipTM、pDockQ、pDockQ2、ipSAE 与 LIS 等指标分别回答局部可信度、链间相对位置还是与参考结构的准确度,并指出 ipTM 0.9 不能换算成亲和力。
推荐理由:文章把结构预测的置信度、准确度与结合证据分层拆开,并给出可复用的汇总工具与判读顺序。
浙江大学侯廷军团队联合中国药科大学等在Nucleic Acids Research发表PROTAC-DB 4.0,将数据库从PROTAC扩展至分子胶和XTAC。
推荐理由:该论文把PROTAC、分子胶与XTAC数据整合进统一知识库,并给出LLM加RAG的检索架构,可作为靶向降解数据资源与AI建模的参照。
Edison Scientific 发布 Kosmos Target Assessment(TA),这是 Kosmos 的专用版本,用于筛选最具成药潜力的治疗候选靶点,与 Incyte 合作开发。
推荐理由:Kosmos TA 与 Incyte 合作开发,把安全性、可成药性与竞争情报等维度纳入靶点评估,并给出与委员会实验请求的一致率。
Google DeepMind 于11月3日介绍面向 Antigravity 的 Cheminformatics Skills,将语言模型的流程编排与 RDKit 等化学工具及 ChEMBL、PubChem 数据资源结合,用克唑替尼、洛拉替尼及相关化合物演示多步骤工作流。
推荐理由:Google 用克唑替尼等小分子案例演示智能体串联检索、建模与候选提出,可看流程编排与计算边界。
Open Targets 发布临床数据挖掘管线 Mira(Multi-source Indication & Report Analytics),整合 ClinicalTrials.gov、DailyMed、PMDA、EMA 等 23 个来源,在 26.09 版本产出 289,954 条临床报告、覆盖 13 个研发阶段。
推荐理由:介绍 Open Targets 新临床数据管线如何整合 23 个来源并重估靶点临床先例,可了解其数据口径与阶段映射变化。
英矽智能推出 inClinico Agent,将自然语言问题转化为端到端临床分析工作流,把复杂临床格局分析从数月压缩至分钟级。
推荐理由:英矽智能发布临床分析智能体,公开了终点预测模型在前瞻性基准上的表现与对照结果。
中科大在智能科学家生态联盟第四届年会上发布机器科学家2.2系统,官方定位为新一代智能物质科学基础设施,由大模型提出假设、专业小模型计算筛选、科研机器人执行实验并回喂结果形成闭环。
推荐理由:报道梳理了该系统大模型假设、小模型求证与机器人实验的三层分工及闭环机制,并列出效率数据与数据、验证层面的现实约束。
Anthropic已在旧金山湾区建立自有生物实验室,其生命科学负责人Eric Kauderer-Abrams证实此举是为让Claude提出的假设更快进入真实实验,同时继续与外部实验室合作。
推荐理由:梳理Anthropic从科研工具到自建实验室的布局,并给出蛋白质设计与新酶发现的具体实验数据作为参照。
Terray Therapeutics 与 NVIDIA 合作,用微调的 Nemotron 3.5 Super VL 和 Nemotron 3 Nano Omni 从科学文献中抽取化学合成路线,并称取得当前最优性能。
推荐理由:Terray 与 NVIDIA 合作把化学合成路线抽取能力嵌入 EMMI 平台,展示了化学文档解析在药研工作流中的具体用法。
牛津 OPIG 团队发布天然适应性免疫受体数据库系列的最后一项 OAS-nano,收录 7300 万条 VHH 序列,并配有可检索网页应用。该库整合了迄今所有公开释放原始全长纳米抗体 NGS 数据的文献,在相同去冗余过滤下规模为此前最大资源的 5 倍。
推荐理由:该数据库把公开纳米抗体测序数据统一处理并标注扩增方案差异,为免疫库语言模型训练提供可追溯的数据基础。
晶泰科技在GitHub开源化学反应产率定量AI模型lcms2yield,同步开放模型权重、推理代码及训练与评测数据集。
推荐理由:晶泰科技开源可预测紫外校正因子的模型,为高通量实验的产率定量提供了可复现的替代路径。
Bindwell 团队复盘了从9月3日到10月1日自建8000平方英尺湿实验室的过程,目标是绕开CRO为模型规模化产出数据。团队向美中英印乌近40家CRO发出规格书,39家中26家回复、仅15家按规格交付,体内实验交付中位数10个月、中位成本28.9万美元,生化检测中位2周、2.6万美元。
推荐理由:作者以自建实验室的实测数据对比CRO报价与周期,为分子发现的数据规模化路径提供了一手成本参照。
临港实验室元生·开物发布新版本,上线协作空间与OriBench Structure Viewer,支持多人多Agent协作、蛋白结构叠合与靶点注释,并开放自定义套件能力。
推荐理由:临港实验室发布元生·开物工作台升级,展示多模型配置在BiomniBench-DA上的对照结果与协作功能。
深势科技发布药物分子专利解析智能体PharmMaster·Patent,基于文档解析引擎Uni-Parser 1.4,可从专利PDF中提取分子结构并关联活性数据、实验条件与权利要求,每条结论保留来源页码可回溯原文。
推荐理由:该工具把专利中的分子结构、活性数据与权利要求关联成可核验记录,展示了跨页证据整理的具体做法。
Inductive Bio 随 OpenAI Rosalind Workbench 发布,将其 ADMET 模型接入 OpenAI 生态(含 ChatGPT、Codex 与 Rosalind Workbench);此前 6 月已作为 Claude Science 生态伙伴进入 Claude,本月早些时候通过 ModelHub 进入 Benchling。
推荐理由:Inductive Bio 的 ADMET 模型接入三家主流平台,展示了化学预测模型嵌入现有科研软件栈的分发路径。
临港实验室发布AI药物研发工作台元生·开物OriBench测试版,整合基因组学、单细胞、蛋白质组学、结构生物学、化学信息学与药理毒理学等技能,支持固定流程、智能编排和自定义编排三种长任务执行模式。
推荐理由:临港实验室把靶点发现、组学分析与分子设计整合进同一工作台,并公开了与Claude Code的基准对比。
A-Alpha Bio 推出名为 Atlas 的网页平台,提供可授权的机器学习就绪蛋白相互作用数据,并支持按需生成新的结合数据。平台由高通量平台 AlphaSeq 产生数据,采用统一实验条件与标准化对照,使不同实验的数据集可合并用于模型训练与基准评测。
推荐理由:该平台把标准化实验产生的结合数据组织成可授权数据集,为抗体设计模型的训练与基准评测提供数据来源。
Valence Labs 发布 AquaGen,称其为首个全原子、显式溶剂、考虑周期性边界条件的生成模型,可从玻尔兹曼分布生成分子构型。该模型用 3D 图神经网络将噪声转为药物分子与水的全原子三维排布,再以力场评估能量、以灰盒方式计算绝对水合自由能,约需数百个样本即可获得相对 MD 参考约 1 kcal/mol 误差的结果,速度约为 MD 的 10 倍。
推荐理由:介绍首个全原子显式溶剂玻尔兹曼采样模型,说明其相对分子动力学的速度与误差权衡。
Inductive Bio 宣布加入 Anthropic 生命科学生态,并发布 Model Context Protocol(MCP)连接器,让 Claude 和 Claude Science 用户可用自然语言对任意化学结构获取 ADMET 性质预测。
推荐理由:Inductive Bio 把其 ADMET 预测模型接入 Claude,为小分子设计中的性质评估提供了一种对话式调用入口。
Open Targets Platform 26.06 已上线,基线表达数据新增 Tabula Sapiens 单细胞 RNA 测序与 PRIDE 质谱蛋白组数据,可在组织层级之外浏览细胞类型层级表达。
推荐理由:该版本把单细胞与蛋白组表达数据纳入靶点优先级评分,并公开了临床挖掘与L2G管线的具体改动。