ProbJanusDDG：用共形预测从ΔΔG预测走向突变优先级排序
作者提出 ProbJanusDDG，将蛋白质稳定性预测器与标准及自适应共形预测区间结合，用区间是否完全位于零之上或之下判断突变方向。
推荐理由：研究用共形预测区间为突变稳定性方向提供筛选判据，并给出低同源基准上的覆盖率与符号准确率。
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AI 制药研究、预印本、数据与基准，包含负面结果、独立复现、更正及撤稿；不以期刊名气替代文章级相关性与证据。
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bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分6262 bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分6262 活细胞自驱动实验室研究：先修正测量模型再谈选择启发式
研究在模拟活细胞自驱动实验室中比较测量模型修正与选择层修补，采用共同随机数，交叉两种代理模型与四种选择修补，覆盖三种响应面、四种病理情形和60个随机种子，共8,820次30轮实验、每轮销毁5个细胞。
推荐理由：研究在模拟活细胞自驱动实验室中比较测量模型修正与选择层修补，为闭环优化在污染数据下的失效提供参照。
iNature精选AI 评分7474 David Baker 团队膜蛋白 AI 设计进展：GPCR 迷你蛋白与 WRAP 增溶技术
David Baker 团队 2026 年已发表 5 篇膜蛋白相关 AI 研究成果，涵盖从头设计、膜蛋白制备与结构机制研究。
推荐理由：梳理 Baker 团队今年 5 项膜蛋白 AI 设计工作，重点呈现 GPCR 迷你蛋白设计与 WRAP 增溶两条技术路线。
BioTender精选AI 评分7272 Anthropic 公布六家机构用 Claude 推进药物研发的早期案例并收购 Mithril Medicine
Anthropic 于 2026 年 10 月 27 日集中公布六家机构使用 Claude 推进药物研发的早期案例，并宣布收购罕见病公司 Mithril Medicine。
推荐理由：梳理六家机构用 Claude 做药物研发的早期案例，逐项标出体外数据、对照缺失与验证边界。
ACS JCIM (化学信息与建模)精选AI 评分5858 QRxVision：用二维码图像编码与计算机视觉做激酶靶点匹配
【全文总结】作者提出QRxVision，将药物多模态描述符与激酶结合位点氨基酸频次编码为二维码图像，经VGG16提取特征后用余弦相似度做传递匹配，在35个测试化合物、45个激酶类别上取得71.4%的Top-5靶点命中率。
推荐理由：研究把多模态分子与靶点描述符编码为二维码图像，用视觉模型做激酶靶点检索，并给出与化学信息学基线的对照。
BioAIDesign精选AI 评分7474 Anthropic 公布 Claude 参与的 7 个药物项目并收购单人药企 Mithril Medicine
Anthropic 公布 Claude 参与的六个药物研发合作与一个自有项目，并宣布收购由一人运营的 Mithril Medicine。
推荐理由：按证据强度分层梳理 Anthropic 七项药物研发动作，并指出分子设计项目缺少对照基线这一关键缺口。
机器之心 · AI4Science精选AI 评分7474 Anthropic 公布与六家机构药物研发合作及收购 Mithril Medicine 后的内部项目
Anthropic 于 10 月 27 日公布生命科学团队与 Generate Biomedicines、Divergence Labs、BigHat Biosciences、Enveda、The Column Group 等六家机构的药物研发合作进展，并披露收购 Mithril Medicine 后推进的内部项目。
推荐理由：Anthropic 披露与六家机构及收购标的的早期药物研发合作，呈现 Claude 在分子设计与文档审核中的具体用例。
BioArt精选AI 评分7272 贾伟团队在Cell Metabolism发表AI驱动胆汁酸发现框架MetLLM与MetSpace
贾伟团队在Cell Metabolism发表研究，用transformer架构的分子语言模型MetLLM对胆汁酸样结构打分，从超过52万个含四环骨架的结构中筛出3900个优先候选，构建候选图谱MetSpace。
推荐理由：研究把分子语言模型与质谱鉴定、细胞实验串成代谢物发现流程，展示了从候选预测到结构确认的完整路径。
智药邦精选AI 评分7171 港中文团队提出DuetRNA，以碱基与核糖双坐标系联合设计RNA序列与三维结构
香港中文大学团队提出RNA联合生成模型DuetRNA，为每个核苷酸建立碱基与核糖两个耦合局部坐标系，在同一流匹配过程中同时输出序列与三维重原子坐标，相关预印本与代码已公开。
推荐理由：该预印本用碱基与核糖双坐标系做RNA序列与结构联合生成，并给出与RNA-FrameFlow同协议的计算对比。
arXiv · q-bio.QM (定量方法)精选AI 评分5858 scTREAT：用潜在扩散模型预测单细胞药物响应
作者提出scTREAT，一个将状态与药物引导分解的潜在扩散框架，用于单细胞药物响应预测。在Tahoe-100M单细胞图谱的条件级伪批量谱上，未见细胞系-药物组合12项指标中10项最优，未见药物12项中11项最优；未见药物条件下DEG logFC-Spearman和logFC-Pearson相对次优模型分别提升36.11%和34.21%。
推荐理由：研究在Tahoe-100M图谱上比较未见细胞系-药物组合与未见药物条件下的预测，为药物响应建模提供参照。
arXiv · q-bio.BM (生物大分子)精选AI 评分7070 AMARO v2.0：面向生物分子复合物动力学的统一粗粒化神经网络势
作者提出粗粒化神经网络势 AMARO v2.0，保留全部重原子并隐式处理溶剂，用氢感知珠类型与总电荷条件化统一表示蛋白、类药分子及其复合物。在覆盖 11 个靶点的 262 个复合物中，该势保留多数配体姿态，但 HIF2A 三元复合物出现四级结构重取向。
推荐理由：该预印本提出保留全部重原子的粗粒化神经网络势，并在多靶点复合物上给出结合姿态与自由能估计的对照结果。
ACS JCIM (化学信息与建模)精选AI 评分7373 ACS JCIM 综述提出抗菌肽数据库与预测工具的标准评测框架
【全文节选总结】一篇发表于 ACS JCIM 的综述整合 APD、DRAMP、dbAMP、DBAASP、AMPDB 五个数据库的抗菌肽序列，构建统一评测集，对26个机器学习与深度学习抗菌肽预测工具做标准化复测。
推荐理由：研究用统一数据集重测26个抗菌肽预测工具，并量化训练集与测试集重叠，为这一领域的评测规范提供参照。
药化猩球精选AI 评分5858 逐行核对 Mol-1 宣传成绩单：75.0%、63% 与 43 pM 在开源仓库中均无出处
作者逐行核对 Mol-1 发布宣传中的四项数字，发现 FoldBench-AB 75.0%、VHH 命中率 63%、SPR 亲和力 KD 43 pM 及单张 H20 跑 60k token 在公开仓库 molence/Mol-1 中均无对应数据，IsoDDE 75.58% 的对比出处标注为 Coming soon。
推荐理由：作者逐条核对 Mol-1 宣传数字与开源仓库，指出基准对比和湿实验数据均无法在代码中复现。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分7171 GLOM-TGITO：多尺度蛋白建模与多视图景观引导序列发现
GLOM-TGITO 将全局-局部荧光预测器与多视图景观引导优化结合，在 31,434 条实测 ppluGFP2 序列上取得随机/深度留出 RMSE 0.170/0.247，对照 SaProt-650M 为 0.247/0.324。
推荐理由：在3万余条实测荧光序列上比较全局-局部预测器与多视图搜索，为离线蛋白设计的候选筛选提供参照。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分7474 BenchMHC：可复现的肽-MHC呈递预测框架
研究团队提出开源框架BenchMHC，仅用公开数据复现、重训和评测pMHC呈递模型，并记录复现中的每项实现决策。其NetMHCpan-4.1复现达到每等位基因Mean Top-K 0.794（官方webserver为0.790）、Median FRANK 0.0025（官方为0.0022），27秒内对28万条肽/等位基因对打分，比原二进制快约350倍。
推荐理由：该框架复现并重训pMHC呈递模型，同时揭示诱饵肽数据偏差对评测的影响，为相关基准比较提供参照。
Generate:Biomedicines精选AI 评分6565 Generate:Biomedicines 与 Anthropic 合作重构 CAR-T 受体信号域，缩短约 70% 并提升体外杀瘤
Generate:Biomedicines 与 Anthropic 合作，六名科学家用 Claude 结合自有模型、计算工具和湿实验数据，重构用于实体瘤的 CAR-T 受体。重新设计的信号组件比标准设计缩短约 70%，为新增功能留出空间，并在实验室测试中提升了对癌细胞的杀伤。相关结果以预印本形式发布，公司称该流程把数年工作压缩到数月、成本仅为原方案的一小部分。
推荐理由：Generate:Biomedicines 与 Anthropic 合作重构 CAR-T 胞内信号域，展示大模型参与蛋白设计的可迁移流程。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分7676 UPM：统一扰动建模能让AI虚拟细胞获得多少提升？
研究提出统一扰动建模（UPM），在基于VAE的AIVC预测器中加入基因通道对齐、共享扰动编码和基因表达与身份联合嵌入三个模块，以整合异质Perturb-seq数据。
推荐理由：研究把多来源 Perturb-seq 数据统一进单一预测模型，并给出跨数据集与组合扰动的对照评测。
BioTender精选AI 评分6060 AISI与SecureBio用编程智能体复现ProteinMPNN、RFdiffusion3与CMD
英国AI安全研究所AISI与SecureBio合作的ReproBAIT预印本让Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol、Kimi K3和Qwen3.8-2.4T四个编程智能体在提供训练数据与A10G GPU的条件下限时复现三个生物AI工具。
推荐理由：研究用编程智能体限时复现三个生物AI工具，给出闭源与开源工具可迁移性的具体边界。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 BLOOM：面向转录组虚拟胚胎建模的生物先验流匹配框架
作者提出BLOOM，一个整合时间群体上下文与发育、调控先验的条件流匹配框架，可在查询阶段按时间正反两个方向生成细胞表达分布。在覆盖产前发育、视觉皮层成熟和多器官内皮特化的三个小鼠单细胞图谱上，BLOOM与22个时序预测基线比较，在三套数据集的基因与细胞表达相关性上均排名第一。
推荐理由：该预印本提出条件流匹配框架，在三个小鼠单细胞图谱上与22个时序预测基线比较，为转录组虚拟胚胎建模提供参照。
DrugAI精选AI 评分7373 MetaPLI：结合三维结构与少量实验数据预测分子活性
北京大学来鲁华、裴剑锋课题组在 Digital Discovery 发表 MetaPLI，一种基于蛋白质—配体三维结构、以同靶标少量已测分子为参考的少样本绝对结合亲和力预测方法。
推荐理由：论文给出少样本活性预测在跨靶标测试与逐轮筛选模拟中的误差和排序表现，可对照FEP类方法看适用边界。