深势科技合作开发的虚拟细胞模型ProteinTalks登上Nature，并推进药效预测落地
深势科技与合作团队在《Nature》发表虚拟细胞模型ProteinTalks，将大规模动态蛋白质组与神经常微分方程预训练结合，用于药物扰动响应预测。
推荐理由：深势科技作为论文合作方，梳理了ProteinTalks在单药筛选、联用与耐药机制上的实验验证路径。
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深势科技 DP Technology精选AI 评分7474
药化猩球AI 评分6060 Anthropic有的，中国也有！全球AI蛋白质设计大赛"长江杯"今日开赛！
“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛于9月24日开赛，面向全球开放报名，承诺为不少于5000条从头设计的纳米抗体或迷你结合蛋白提供免费湿实验检测，并按亲和力排名颁发总额100万元人民币税前奖金。
北京科学智能研究院AISIAI 评分1818 2026 NK2R AI蛋白设计挑战赛持续征集中，AISI担任支持单位
2026 NK2R AI蛋白设计挑战赛正在全球征集，北京科学智能研究院（AISI）受邀担任赛事支持单位之一。赛事信息与配图来自北京生物结构前沿研究中心官方微信公众号，具体规则以主办方在线报名页面为准。
AI蛋白质精选AI 评分8383 西湖大学郭天南团队发表ProteinTalks：基于扰动蛋白质组学的虚拟细胞模型
西湖大学郭天南团队联合多家机构在Nature发表ProteinTalks，一个以神经常微分方程为核心的虚拟细胞模型，基于18种乳腺癌细胞系、63种FDA批准药物扰动生成的超过3800万条时序蛋白质丰度数据训练。
推荐理由：该研究用3800万条时序蛋白质组数据训练虚拟细胞模型，为药物响应预测提供了不同于转录组路线的参照。
北京科学智能研究院AISI精选AI 评分8282 北京科学智能研究院等团队在Nature发表蛋白质组虚拟细胞模型ProteinTalks
北京科学智能研究院与西湖大学、北京大学、深势科技、哈尔滨医科大学等单位合作，在Nature发表基于NeuralODE框架的蛋白质组虚拟细胞模型ProteinTalks，用于预测药物响应与发现耐药线索。
推荐理由：研究用时间分辨扰动蛋白质组训练动力学虚拟细胞，并给出药效预测与实验验证的完整链路。
北京科学智能研究院AISIAI 评分1212 北京科学智能研究院（AISI）招募AI for Science实习生，覆盖OpenLAM、质谱与材料团队
北京科学智能研究院（AISI）发布实习专辑，为大原子模型（OpenLAM）、质谱、材料、数据科学等团队招募实习生。岗位涵盖计算化学、机器学习势函数工程、蛋白质结构生成与质谱信号解析等方向，要求相关专业在读或硕士以上学历并具备Python等编程能力。