BioEmu2 全流程教程与实测：微软开源全原子生物分子结构与动力学模型
作者在 Linux + conda + NVIDIA RTX 4080 SUPER 上实测微软 BioEmu2 全原子扩散模型，对腺苷酸激酶 ADK 和肌红蛋白各生成 8 个初始候选、从同一起点推进 4 条轨迹，每条 20 次、每次 50 ns，覆盖 1 μs 模型时间，80 个推进端点全部通过几何检查。
推荐理由：作者在单卡上实测微软 BioEmu2 的结构预测与时间推进流程，给出可复用的参数设置与耗时数据。
#开源/工具
BioAICraft精选AI 评分6060
奶牛猫的CADD实验室精选AI 评分7373 机器学习力场SO3LR Tauri发布：训练覆盖85种元素，可模拟蛋白质与DNA体系
研究人员发布机器学习力场SO3LR Tauri，用约1.48亿个量子化学结构训练，覆盖85种元素并提供三种规模模型。作者在Crambin蛋白质模拟中报告重原子RMSD约1.10 Å，在顺铂与DNA交联体系中无需额外约束即维持铂四配位，但水分子扩散速度约为实验值一半，单张AMD MI355X GPU上中等模型模拟5万原子体系约1.8 ns/day。代码、模型和训练数据已公开。
推荐理由：该工作用同一机器学习力场覆盖85种元素并测试多种生物体系，同时给出水扩散偏慢与模拟速度的具体边界。
机器之心 · AI4Science精选AI 评分6767 至知创新研究院发布分布式计算系统Tessera，在512张GPU上完成约3070万原子分子动力学计算
至知创新研究院在论文中提出分布式计算系统Tessera，基于E2Former V2架构的UBio-MolFM模型，在512张GPU上完成约3070万原子的完整能量与受力计算，单步耗时1.684秒，扩展效率89.7%。
推荐理由：该工作把多层等变机器学习力场扩展到数千万原子，并给出弱扩展效率与千万原子轨迹的结构统计对照。
临港实验室精选AI 评分7272 临港实验室与上海人工智能实验室推出元生·自驱动实验室平台AutoLab
临港实验室与上海人工智能实验室联合推出基于OriBench的自驱动实验室平台AutoLab，打通从计算推演到实验验证的干湿闭环。平台融合OriGene智能体、实验室操作系统LabOS、具身智能与科研数据体系，各组件MCP工具化，设备经ADK套件与SCP-Lab协议接入后可被智能体调度复用。
推荐理由：平台把配方设计、自动制备与数据回流串成闭环，LNP实验展示了干湿迭代的具体路径。
澪乃ゆい精选AI 评分5858 RFD4-Proteina 推出 Mac 本地版，作者实测生成 GLP-1R 结合剂
澪乃ゆい实测了 BIOS 推出的 RFD4-Proteina Mac 本地移植版，用面向 Apple Silicon 优化的 MLX/Metal 实现生成针对 GLP-1R 的结合剂设计，并称安装和运行都比预想简单。据其引用的 BIOS 介绍，该移植版在默认精度下生成速度比原生 PyTorch-MPS 快 2.2 倍，在 M5 Pro 上约 12 分钟完成 20 个设计的生成与结构筛选、得到 10 个排序候选，设置后可离线运行。
推荐理由：作者实测了 RFD4-Proteina 的 Mac 本地移植版，展示了在 Apple Silicon 上生成并筛选 GLP-1R 结合剂设计的可用性。
BioAIDesign精选AI 评分5858 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。
DrugAI精选AI 评分6868 浙江大学侯廷军团队发布PROTAC-DB 4.0，整合分子胶与XTAC并引入LLM问答
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。
BioAICraft精选AI 评分5858 Mol-1全流程教程与实测：四类复合物结构预测及有无MSA对比
作者在Linux加RTX 4080S环境部署Molence Bio开源的Mol-1全原子结构预测模型，对蛋白-蛋白、抗体-抗原、纳米抗体和蛋白-小分子四类体系各做有/无MSA预测，共生成24个结构。
推荐理由：作者在RTX 4080S上实测Mol-1四类复合物预测，对比有无MSA的DockQ与RMSD差异，可作为部署与参数配置参考。
Genesis Molecular AI精选AI 评分5858 Caltech 与 Genesis 团队发布 DDAMO 论文并开源代码
Caltech 的 Trevor Chen 与 @ariel_1214_ 共同主导，联合 Genesis 团队（@edunov、@gruver_nate）等作者发布论文 arXiv:2607.02834，并在 GitHub 开源代码 DDAMO。材料未披露研究任务、方法细节与实验结果。
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分6363 Google DeepMind 为 Antigravity 推出化学信息学技能，智能体一小时完成大环设计与合成路线
Google DeepMind 为 Google Antigravity 发布 Cheminformatics Skills，基于 RDKit 并接入 ChEMBL 与 PubChem，让语言模型负责流程编排、确定性化学工具执行分子计算。
推荐理由：官方演示了智能体在真实肺癌药物数据上完成检索、配对分析与大环设计，可观察化学工作流的自动化边界。
机器之心 · AI4Science精选AI 评分7878 斯坦福 X-lab 与 SNAP 实验室发布 ProteoCraft 蛋白设计框架
斯坦福大学 X-lab 与 SNAP 实验室联合发布蛋白设计框架 ProteoCraft，采用梯度提案、完整结构预测验证与两阶段蒙特卡洛树搜索，支持结合蛋白从头设计和限定区域局部改造。
推荐理由：报道介绍斯坦福团队的提案—验证搜索框架，用独立结构预测与湿实验数据展示从头与局部设计的阶段性表现。
Open Targets · Blog精选AI 评分6767 Open Targets 发布 Mira 临床数据管线，整合 23 个来源增强平台临床试验证据
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。
药化猩球精选AI 评分5858 用 PartiDesign 从零设计 KRAS G12D pMHC 结合蛋白的实战记录
作者用 PartiDesign 针对 HLA-A*11:01 呈递的 KRAS G12D 突变肽完成一次从头结合蛋白设计，在 RTX 5080 上以 5 种长度各 100 个样本生成 500 条候选，约 78 分钟完成。
推荐理由：作者完整记录用 PartiDesign 设计 KRAS G12D pMHC 结合蛋白的流程，含 hotspot 取舍与评分分布，可作同类设计的操作参照。
BioTender精选AI 评分7373 腾讯混元 Hyra 2.0 科研智能体自主研发出蛋白质逆折叠模型 HyInv 与语言模型 HyPLM-Flash
腾讯混元于 11 月 2 日发布 Hyra 2.0（Hunyuan Research Agent），将 AI 科研智能体的目标从解决单个科研问题扩展到自主研发可复用的模型、算法和工具，并完成两个 AI4Protein 成果的研发。
推荐理由：腾讯混元披露科研智能体自主研发出两个蛋白质模型，并公开权重与推理代码，可供比较其研发流程与评测表现。
Corin Wagen精选AI 评分5858 Corin Wagen 用约250美元算力在 Modal 完成无人工代码的分子模拟项目
Corin Wagen 称其最终项目在 Modal 上花费约250美元，且不涉及任何人工编写的代码。他随后发布完整写作，认为分子模拟正在发生变化，可以模拟更多体系并更具雄心，并附上关于羰基-烯烃复分解建模的博客链接。
推荐理由：作者以约250美元算力成本完成无人工编写代码的分子模拟项目，为评估自动化建模的可行性提供了一手参照。
BioAICraft精选AI 评分6262 SoupFold 发布整合模型 soup-opendde-pack 并公开约 18.2 GB 权重
2026 年 10 月 31 日，SoupFold 作者 Hyosoon Jang 发布整合模型 soup-opendde-pack，并公开约 18.2 GB 模型权重。
推荐理由：该整合包把四个结构预测模型收进单一 checkpoint，可对照其推理流程与依赖变化。
AI蛋白质精选AI 评分7474 浙大/北大团队发布GlycoWeave，蛋白-糖链复合物结构预测精度较AlphaFold 3提升近4倍
浙江大学药学院联合北京大学、深圳先进技术大学团队在预印本发布专为糖链设计的扩散生成框架GlycoWeave，用于蛋白质-糖链复合物三维结构预测。
推荐理由：该预印本用内部坐标扩散约束糖链立体化学，并在698个复合物上给出与AlphaFold 3的直接对比。
LeapFun精选AI 评分5858 Claude驱动AI Agent自主完成小鼠脑内基因治疗注射实验
Exin Therapeutics联合创始人兼CEO Gabriel Ocana-Santero公开一项实验，由Claude驱动的AI Agent从19种候选基因治疗载体中选择方案，确定外侧内嗅皮层为注射靶区，并操控自建电动定位装置完成小鼠脑内注射，人类仅负责开颅缝合与审批。
推荐理由：该实验展示AI从方案选择到设备执行的连接方式，也暴露了自主实验的安全边界问题。
BioAIDesign精选AI 评分5858 实测 Mol-1 本地部署与网页使用：纳米抗体能否找准 GFP 结合位点
作者实测 Molence Bio 的 Mol-1 基础版，输入 GFP 与 LaG24 纳米抗体序列预测复合物结构，五个候选的 ipTM 约 0.890、平均 pLDDT 约 89.8，对齐 GFP 后 LaG24 的 Cα RMSD 为 0.97–1.19 Å，天然界面接触恢复 90.2%–91.8%。
推荐理由：作者在本地与网页两条路径实测 Mol-1 对纳米抗体复合物的预测，并说明高分结构与界面指标各自能说明什么。
Absci精选AI 评分5858 Absci 的 Origin 抗体设计平台迁移至 AMD Instinct GPU，共折叠打分提速 3 倍
Absci 宣布其 Origin 抗体设计平台已运行在 AMD Instinct GPU 上，并将 AMD 开源 Triton kernels 集成进共折叠结合过滤工具 AbsciBind，在 AMD Instinct GPU 上相较生产基线取得 3 倍加速且输出质量无损失。
推荐理由：Absci 披露 Origin 平台在 AMD GPU 上的推理加速与集群部署，可作为抗体设计算力适配的参考。