微软研究院公开预览 BioEmu2 生物分子结构、动力学与功能基础模型
微软研究院 AI for Science 公开预览基础模型 BioEmu2，面向生物分子结构、动力学与功能，开放权重并采用 MIT 许可，代码托管于 GitHub。作者同时展示了 BioEmu2 模拟无序肽 PUMA 与 MCL-1 受体结合的动画。
推荐理由：微软研究院发布生物分子结构与动力学基础模型 BioEmu2，开放权重与 MIT 许可便于研究者直接复用。
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开源算法与工具 最新动态
生命科学开源算法库、分子模拟工具箱、数据集与计算生物学基础软件设施发布更新。
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精选归档 · 第 4 页
Frank Noé精选AI 评分7474 ChemRxiv Preprints精选AI 评分6363 研究改进计算机辅助逆合成对化学直观断键的处理
该预印本以19种常见断键策略为基准评测开源逆合成工具，并开发配套数据集、模板库与训练模型。改进模板库、重训模型并扩充库存文件后，简单案例的正确求解比例从37%提升至84%，超过其他开源工具。作者指出模板存在并不足够，模板是否被排入搜索空间、搜索是否优先预期路线同样影响结果，相关库存文件、模板库与模型已集成到开源电子实验记录本AI4Green。
推荐理由：研究拆解模板库、模型排序与库存定义对逆合成可靠性的影响，为工具评测提供可迁移的归因视角。
Martin Pacesa精选AI 评分5858 BindCraft2 v1.0.4 发布，改进 VHH、scFv、ARP 与诱导契合靶向
BindCraft2 v1.0.4 已发布，作者称该版本显著改进了 VHH、scFv、ARP 和诱导契合靶向能力，同时提升了运行速度与代码稳定性。作者建议此前困难的结合剂设计任务可再次尝试，并致谢 Erik Mäeots、Leonardo Tredese 和 Elizaveta Chernova 的工作。
推荐理由：BindCraft2 新版本针对 VHH、scFv 与诱导契合靶向改进，为结合剂设计流程提供了可复用的更新参照。
DeepTech深科技精选AI 评分6262 Google 推进自主湿实验室，智能体与机器人已实现部分闭环
Google 于 10 月 16 日发布技术博客，介绍其搭建自主湿实验室的进展：团队希望让 AI 智能体设计分子、安排实验、分析结果并据此调整下一轮方案，其中一项研究已找到能紧密结合实体瘤相关靶点的蛋白质分子，但机器人操作、分子筛选和蛋白质设计三项研究尚未全部打通。
推荐理由：Google 公布自主湿实验室进展，可与 Anthropic、OpenAI 的同类布局对照，看清 AI 进入实验台的不同路径。
bioRxiv · Pharmacology & Toxicology精选AI 评分5858 RePurpose：LLM辅助、来源可追溯的药物重定位工具，并在多发性硬化症中回溯验证氯马斯汀
作者推出基于网页的工具RePurpose，输入自然语言主题后从Open Targets、ClinicalTrials.gov、UniProt和PubMed返回候选药物，每个候选均标注结构化数据库、临床试验或大语言模型提案等证据来源，并可按研究充分程度调整排序。
推荐理由：该工具把多源证据整合为可追溯的药物重定位候选，并用已上市药物做回溯测试，展示了证据检索与假设生成之间的差别。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 Clonucopya：连接肿瘤克隆结构与药物优先级排序的端到端流程
作者发布 Clonucopya，一个基于 Snakemake 的端到端流程，将亚克隆推断工具 PyClone-VI、PhyClone 与药物优先级排序工具 PanDrugs2 整合，把肿瘤克隆结构直接关联到候选药物。
推荐理由：该工作把亚克隆推断与药物优先级排序串成可复用流程，为从测序数据到克隆层面候选药物提供了参照。
Google DeepMind / Isomorphic精选AI 评分6060 Google 推出 Antigravity 智能体工作台，用 ProtNLM 挖掘抗菌肽候选
Google 发布智能体科研工作台 Google Antigravity，并用它从 Streptococcus pseudopneumoniae 中找到一个预测对呼吸道感染病原体有活性的新型抗菌肽候选，该先导物正在接受湿实验验证。
推荐理由：展示智能体工作台如何把跨库检索、功能注释与结构查看串成一次会话，为抗菌肽早期发现提供可迁移流程。
BioTender精选AI 评分6767 Google Research 三项研究：从适配体设计到实验机器人，自主实验室闭环仍待整合
Google Research 于 2026 年 10 月 16 日公布三项研究，分别用智能体闭环设计 DNA 适配体、设计蛋白结合物，以及用 VERID 数字孪生约束实验机器人操作。
推荐理由：梳理 Google 三项研究如何让智能体接受实验反馈与物理约束检验，并划清已验证与未整合的边界。
Google Research精选AI 评分7676 Google Research 展示智能体湿实验、适配体与 FAP 蛋白结合物设计三项研究
Google Research 报告三项研究：VERID 用语义数字孪生约束机器人实验；AI 智能体根据三轮湿实验反馈改进 DNA 适配体；人机协作进行 FAP 蛋白结合物设计并获得纳摩尔级结合验证。三条研究线的整合仍是下一步，尚非统一、全流程自主的生物实验室。
推荐理由：Google Research 用三个项目说明智能体如何接入湿实验室，其中适配体闭环的失败模式复盘对做自动化实验的人有参照。
智药邦精选AI 评分8080 Nature Biotechnology｜AdaptiveFlow实现数百亿分子库的自适应虚拟筛选
意大利帕维亚大学、Dana-Farber癌症研究院等团队在《Nature Biotechnology》发表开源平台AdaptiveFlow，将Enamine REAL Space约315亿原始分子预处理为约690亿可直接对接条目，通过18维分子性质分区与自适应靶标引导虚拟筛选（ATG-VS）降低超大规模对接开销。
推荐理由：研究用分子性质分区与靶标引导抽样压缩数百亿级对接空间，并在两个靶点获得实验验证的抑制剂。
Terray Therapeutics精选AI 评分5858 Terray 与 NVIDIA 用微调 Nemotron 模型抽取化学合成路线并接入 EMMI 平台
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。
Oxford Protein Informatics Group · Blog精选AI 评分6565 OPIG 发布 Therapeutic Nanobody Profiler 纳米抗体可开发性评估工具
牛津 OPIG 的 Gemma Gordon 在博士项目中开发了 Therapeutic Nanobody Profiler（TNP），用 6 项针对纳米抗体特性的指标，将候选纳米抗体的结构与理化性质对照 36 个临床阶段样本进行基准评估。
推荐理由：作者介绍其博士项目开发的纳米抗体可开发性评估工具，说明指标构成、临床参照集与配套实验数据来源。
Oxford Protein Informatics Group · Blog精选AI 评分7070 OPIG 发布纳米抗体免疫库数据库 OAS-nano，含 7300 万条序列
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。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 E3 Ligase Ligandalyzer 1.0 发布：面向E3连接酶招募配体选择的结构优先平台
作者发布 E3 Ligase Ligandalyzer Version 1.0，一个可免费访问的网页平台，用于比较探索实验解析的 E3 连接酶与招募配体复合物。
推荐理由：该平台把已解析的E3连接酶与招募配体复合物整理成可比较的化学与结构视图，为降解剂设计选配体提供参照。
bioRxiv · Bioinformatics精选AI 评分5858 NCI-Profiler：自动检测并可视化蛋白-配体非共价相互作用
作者开发了NCI-Profiler，一个免费网页与命令行工具，可从PDB或mmCIF坐标自动检测并可视化九类蛋白-配体非共价相互作用，包括金属配位和卤-水-氢桥。
推荐理由：该工具覆盖九类蛋白-配体非共价相互作用，并在同一数据集上与PLIP对比检测完整性和速度。
晶泰科技精选AI 评分6565 晶泰科技开源化学反应产率定量AI模型lcms2yield
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。
Marinka Zitnik精选AI 评分6363 ToolUniverse 新增 GPU 环境自动配置，支持智能体调用蛋白设计模型
ToolUniverse 推出 GPU 环境自动配置功能，使智能体可在复杂生物数据集上调用机器学习模型并把输出用于发现流程。
推荐理由：ToolUniverse 新增 GPU 环境自动配置，让智能体直接调用蛋白设计与结构预测模型，并附可复用的 EGFR 设计流程。
LeapFun精选AI 评分5858 Bindwell 复盘如何在30天建成8000平方英尺AI制药湿实验室
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。
Bioinformatics (Oxford)精选AI 评分7272 AutoHMD：用升温分子动力学可扩展验证抗体-抗原复合物
【全文总结】作者开发AutoHMD自动化流程，用升温分子动力学（310–390 K）评估抗体-抗原复合物界面稳定性，以区分高质量与错误结合姿态。在来自AbSet的30个PDB条目对接姿态上，平均iRMSD在2.52 Å阈值下对高质量与错误姿态分类准确率90.0%（MCC=0.80），外部重对接集准确率95.2%；该阈值直接迁移到Boltz-2生成的12个模型时区分度下降且存在重叠。
推荐理由：研究用升温分子动力学区分抗体-抗原对接与Boltz-2模型的结合姿态质量，并给出可迁移的iRMSD阈值。
Amir Shanehsazzadeh精选AI 评分5858 Claude Binder Lane 技能支持用 30 多个工具设计结合剂
Amir Shanehsazzadeh 转发 @JacobMolBio 介绍的 Claude Binder Lane 技能，供 Claude Science 用户按类似 Anthropic 结合剂研究计算部分的工作流设计结合剂。用户可与 Claude Science 共同确定靶点与位点、工具组合（包括是否沿用 Anthropic 公开技术栈或替换其他工具）、各工具运行位置（API、插件、本地或 Modal 等云端算力）、预算、指标与迭代轮次，最终得到结合剂序列和预测结构。该技能可调用 30 多个工具，并纳入 Anthropic 原始结合剂报告之后的进展，如 BindCraft2 以及 Anthropic 近期加速的 ESMFold2 和 Boltz-2 套件。
推荐理由：这条转发介绍了一个可复用的结合剂设计工作流，把靶点选择、工具组合与运行环境串成可配置流程。