研究揭示单细胞扰动筛选中的孔板设计混杂供体差异与模型评测
该预印本基于90种细胞因子筛选、两项化合物筛选、四个队列与模拟，指出孔板孔位效应解释了丰度较高细胞类型中大部分重复对照变异，对照孔携带共同偏移，相同对照孔在标准阈值下差异表达基因可达数百个，数量约与两种受体阴性蛋白相当。
推荐理由：研究用多队列单细胞筛选与模拟说明孔板布局会混淆供体差异，并给出设计感知的模型评测参照。
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bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分6969 澪乃ゆい精选AI 评分7676 Pallatom2 全原子生成模型发布：同时生成序列与主侧链原子并指定靶点结合界面
Pallatom2 是一个全原子生成模型，可同时生成氨基酸序列、主链与侧链的原子构型，并能指定与靶点的结合界面。据该帖介绍，实验在210个候选中确认112个具有结合活性，10个靶点均获得结合剂，其中6个靶点经 BLI 测定报告了 pM 量级的结合亲和力（KD）。
推荐理由：介绍全原子生成模型同时生成序列与侧链并指定结合界面，附10个靶点的实验结合数据。
bioRxiv · Biochemistry精选AI 评分5959 多尺度模拟揭示活性位点静电如何影响DBO对OXA-48变体的抑制效力
研究用QM/MM MD等多尺度模拟分析二氮杂双环辛烷（DBO）类抑制剂对OXA-48变体的抑制差异，发现nacubactam对OXA-48类酶共价抑制的能垒始终高于avibactam，差异源于活性位点电场的DBO特异性变化。
推荐理由：研究用多尺度模拟解释两种DBO对OXA-48变体效力差异的来源，并预测新变体的抑制效力。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分5858 vibyverse：经智能体工程构建的集成计算化学工具链
作者发布 vibyverse 集成计算化学工具链，由 vibe-sketcher（化学结构与反应式）、vibe-qc（电子结构计算）、vibe-scheduler（执行与检索）、vibe-viewer（检查与展示）和结构化交换格式 QVF 组成，流程从反应设计经调度提交、计算到查看分析，数据通过 QVF 传递。
推荐理由：该工作把反应设计、电子结构计算、任务调度与结果查看串成一套可复用流程，并给出端到端算例与数据归档。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分7171 scDisentangle：面向单细胞扰动响应预测的序列解耦模型
研究团队提出 scDisentangle，将单细胞表达分解为可观测属性与一系列残差成分，生成保留源细胞身份的反事实预测。该模型在细胞因子刺激、肝脏感染和未见过的组合遗传扰动任务上优于现有模型与朴素基线，且准确率与响应接近平均扰动效应的程度基本无关。
推荐理由：该预印本提出单细胞扰动响应预测模型，并在多种扰动与队列数据上给出相对基线的比较结果。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分7272 RPFace：从有偏结构基准到可泛化的RNA-蛋白界面预测
研究构建并发布了一个按结构与实验条件分层的蛋白-RNA公平基准，发现共折叠方法检测结合位点的准确性集中在核糖体复合物并随实验模态系统变化，对接方法仅在输入构象接近结合态时可靠，两类方法均无法迁移到体内CLIP实验。
推荐理由：研究构建分层蛋白-RNA基准，揭示共折叠与对接方法在体内CLIP数据上的迁移局限，并提出仅用序列的界面预测模型。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分7474 研究用精确物理参考揭示生成采样器ESS诊断盲区
该预印本提出一个基本命题：ESS等自归一化诊断对未访问盆地的玻尔兹曼质量α结构性不敏感，自由能偏移−kBT log(1−α)而ESS仍保持高位。
推荐理由：研究用精确物理参考揭示生成采样器的ESS诊断盲区，为自由能计算的评测提供可迁移的反向检查思路。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分5858 ChemSWA：面向长序列分子转化的可审计化学滑动窗口注意力框架
作者提出 ChemSWA 框架，用自适应化学滑动窗口注意力结合持久注意力汇，以 O(W·L) 复杂度建模多步合成序列，并加入约束审计归因与反事实校准。在 USPTO-50K 上取得 52.14% Top-1 准确率和 99.95% 化学有效性，在 USPTO-MIT 上 Top-1 准确率为 92.85%。
推荐理由：该预印本提出面向长序列分子转化的滑动窗口注意力框架，并给出逆合成基准上的准确率与化学有效性对照。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分6060 AuditRxn：面向多步化学反应前缀预测的可审计快速权重记忆框架
AuditRxn 提出可审计快速权重记忆框架，用于多步化学反应前缀预测与合成路线规划，核心是化学快速权重记忆（CFWM）以在线 Hebbian 更新把反应官能团与催化状态绑定为循环关联矩阵状态，实现 O(1) 循环步复杂度。
推荐理由：该预印本提出可审计快速权重记忆框架，在多个合成规划基准上报告了准确率与化学有效性结果。
ChemRxiv Preprints精选AI 评分5858 基于对接与主动学习的片段激酶抑制剂发现框架
研究提出一个面向激酶片段重组空间的主动学习框架，结合亚口袋感知片段重组、基于结构的对接、机器学习代理模型与遗传算法式片段增删替换，在蛋白激酶A（PKA）约21万个配体的重组空间上迭代生成并评估候选。
推荐理由：该预印本展示主动学习在约21万配体的片段重组空间中仅用0.5%对接评估即回收过半全局最优候选，为降低筛选成本提供可迁移思路。
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。
arXiv · q-bio.QM (定量方法)精选AI 评分7676 PharmAgents2：面向自主端到端药物发现的智能体系统
PharmAgents2 是面向端到端药物发现的自主系统，结合知识增强决策与并行智能体的大规模探索，并配套包含 121 道题、覆盖九类决策场景与三项端到端任务的 PharmAgents-Bench v0.1。
推荐理由：该预印本把自主智能体用于端到端药物发现，并给出三项经人实验验证的案例，可作为评估自主科研系统的参照。
arXiv · q-bio.QM (定量方法)精选AI 评分7070 研究揭示STATE扰动预测解码器的低秩瓶颈，并提出逐预测置信度评分
研究审计STATE的状态转移解码器在SE-600M、scGPT和Tahoe-x1三种编码器及四种CRISPRi细胞系上的表现，发现其首层注意力输出为低秩，投影到4-32个由训练激活估计的固定方向仍可保持平均逐扰动Pearson delta相关（PDC）。
推荐理由：研究揭示STATE解码器的低秩瓶颈如何限制扰动预测可靠性，并给出可跨编码器迁移的逐条置信度评分。
arXiv · q-bio.BM (生物大分子)精选AI 评分6060 PeptSol：面向药物生产中受保护肽溶解度的转化基准
作者提出PeptSol，一个包含1388条人工整理的受保护肽溶解度测量数据的开放基准，采用化学感知的数据划分。数据仅覆盖84条母体序列和101种受保护结构，92.5%来自单一历史项目；在七个冻结分子编码器上，历史子集在肽留出划分下的二分类溶解度最佳macro-F1为0.843，更难的三分类序数任务在该单元格为0.614，且没有基础模型能稳定优于化学指纹加显式分子描述符的基线。
推荐理由：该基准用1388条受保护肽溶解度数据评测七种分子编码器，为合成相关肽可开发性预测提供参照。
arXiv · q-bio.BM (生物大分子)精选AI 评分5858 研究：聚焦几何相关性的后训练监督未提升 DiffDock 对接成功率
研究以 DiffDock 为对象，在固定预算下比较广泛续训与聚焦扭转监督（按笛卡尔后果或条件目标一致性）及两者混合的效果。在小于 5 埃的阈值下，广泛续训在已训练策略中平均 Top-1 成功率最高，聚焦或混合监督在所测预算下没有一致优势；起始模型固定分数保真度更好，而广泛续训模型平均 Top-1 成功率更高，两者聚合 best-of-10 恢复率相同。
推荐理由：研究在固定预算下比较扩散对接的广泛监督与聚焦监督，为后训练策略选择提供对照依据。
arXiv · q-bio.BM (生物大分子)精选AI 评分7474 BILBY基准：蛋白质基序支架生成的动态感知评测
作者提出BILBY-PRO与BILBY-MD，分别从靶点覆盖、独特解产出和分子动力学支持的动态保真度评测蛋白质基序支架生成。BILBY-PRO从PROSITE关联实验结构系统构建220个案例，覆盖174个基序模式条目；在六个近期支架生成模型中，RFDiffusion和Proteina解出更多靶点，ESM3在其解出的靶点上产出更多独特成功支架。
推荐理由：该基准把静态重折叠成功与分子动力学支持的动态保真度分开评估，为蛋白质基序支架生成提供了新的比较维度。
Inductive Bio 官网资讯精选AI 评分6363 Inductive 在 OpenADMET CYP 抑制盲测中夺冠，连续第四次登顶 AI 药物发现基准
Inductive 在 OpenADMET CYP Direct Inhibition 盲测中排名第一，领先来自生物制药、学术与 AI 机构的 270 余名参赛者，NVIDIA 与 Recursion 分列第三、第四。
推荐理由：Inductive 在 OpenADMET CYP 抑制盲测中领先 270 余支队伍，可对照其连续四次登顶的 ADMET 建模路线。
BioTender精选AI 评分6060 David Baker 皇家学会 Croonian 演讲：AI 蛋白质设计从结合走向执行功能
2026 年 11 月 3 日，David Baker 在伦敦皇家学会发表 Croonian 奖项演讲，以“Advances in computational protein design”为题展示团队及合作者近一两年在结合蛋白、条件响应开关、从头酶和蛋白质材料方面的进展。
推荐理由：以一场奖项演讲为线索，串联结合蛋白、条件开关与从头酶的多项进展，呈现蛋白质设计从识别走向执行功能的路径。
Briefings in Bioinformatics精选AI 评分5858 RNA与小分子互作预测的机器学习方法综述：任务、评测与未来方向
【摘要级】这篇综述系统梳理了RNA与小分子相互作用预测的计算方法，聚焦结合位点预测、结合偏好预测和结合构象预测三项核心任务。文章总结了支撑这些任务的数据资源与分子表征方式，评述了从统计方法、传统机器学习到深度学习的各类方法及其优势与局限。作者指出当前研究面临数据有限、模型黑箱以及生成建模需求上升等挑战，并提出数据增强、模型可解释性和RNA靶向小分子设计等方向。
推荐理由：综述梳理RNA与小分子互作预测的三类任务、数据资源与代表性方法，并指出数据稀缺与模型可解释性等开放问题。
GEN (基因工程与生物技术新闻)精选AI 评分7070 剑桥团队AI设计广谱禽流感mRNA疫苗DVX-panH5Nx，临床前保护优于储备疫苗
英国剑桥大学与衍生公司DIOSynVax等合作，用AI整合全球监测的H5Nx基因序列设计多抗原mRNA疫苗DVX-panH5Nx，在动物试验中对多种H5N1变异株实现完全保护，而现有多款储备疫苗仅保护约50%的受试动物。
推荐理由：研究用AI整合全球H5Nx序列设计多抗原mRNA疫苗，在动物攻毒中与世卫组织储备疫苗形成直接对照。