EPInformer是一种创新的深度学习框架，能够整合启动子和增强子的DNA序列信息与多模态表观遗传特征（如染色质可及性和组蛋白修饰），精准预测基因表达水平。该模型在多种细胞系中表现出高准确性，尤其在捕捉组织特异性表达方面优于现有方法。通过注意力权重分析，识别出关键调控基序，验证了其生物学可解释性。EPInformer有望应用于非编码区变异识别，推动精准医学发展。...
近日，《Nature Communications》发表了一项前沿研究，通过构建猕猴大脑皮层的单细胞空间调控图谱，揭示了顺式调控元件在不同细胞类型和空间位置上的分布规律。研究发现，与神经精神疾病和神经退行性疾病相关的风险变异显著富集在特定的空间调控元件中，表现出细胞类型和区域特异性。该图谱为理解大脑皮层发育与功能提供了高分辨率分子蓝图，并为精准治疗策略奠定了基础。...
本文介绍了一项发表在《Nature Communications》上的研究，该研究受生物神经系统中内源性突触可塑性稳定机制的启发，提出了一种新的人工神经网络架构。该机制通过局部反馈回路自动调整突触可塑性，有效抑制了灾难性遗忘，并显著提升了模型在噪声环境下的鲁棒性。实验表明，参数扰动容忍度提高约30%，为神经形态计算和边缘计算等应用提供了新思路。...
本文介绍了一项发表在《自然·通讯》上的研究，提出心理表征引导监督（MRGS）框架，通过模拟人类构建心理表征的过程，强制大语言模型学习概念间的逻辑关系，从而提升其在分布外任务中的认知泛化能力。实验表明，MRGS训练使模型在逻辑推理、因果推断等任务中准确率提升15%-25%，并形成更具层次感的特征映射，为人工智能向认知主体演进提供了新思路。...
本文深入探讨了基于人工智能的相互作用组（Interactome）映射技术的实验评估。研究通过系统性分析，对比了计算预测模型与实验验证数据之间的差异，揭示了AI在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）预测中的准确性、局限性及未来改进方向。该研究为生物医学领域利用深度学习加速药物研发及疾病机制解析提供了重要的基准参考与方法学指导。...
本文介绍了一种基于物理信息几何不变学习（Physics-Informed Geometric Invariant Learning）的新型蛋白质相互作用建模方法。该研究通过整合物理约束与几何深度学习，显著提升了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）预测的准确性与鲁棒性。该模型不仅能够捕捉蛋白质结构的复杂空间特征，还通过引入物理能量函数，解决了传统数据驱动模型在缺乏大规模实验数据时的泛化难题，为药物发现与蛋白质工程提供了强有力的计算工具。...
本文介绍了一项利用机器学习和深度学习模型揭示二价组蛋白修饰序列决定因素的研究。二价修饰（H3K4me3和H3K27me3）在发育基因调控中至关重要，但其序列编码机制长期未知。研究通过分析大规模表观基因组数据，构建预测模型，识别出关键DNA序列特征和顺式元件，阐明了序列信息如何驱动修饰酶的招募。该成果为理解细胞分化中的基因调控提供了新工具，并有助于研究表观遗传相关疾病。...
研究人员开发了三种融合AI的工具——BrainAlignNet、AutoCellLabeler和CellDiscoveryNet，可以在动物变形和移动时自动识别和追踪细胞，准确率高达99.6%。这一突破将数月的体力劳动转变为近乎即时的自动化分析，为解码活体、行为中的生物体的神经系统提供了一个新模型。...
下一代神经假肢手能够恢复触觉 正在进入一项关键的家庭使用临床试验 该系统名为 iSens 使用植入的电极读取肌肉意图并刺激神经 将指尖感觉传递给大脑 使假肢感觉像是身体的一部分 十二名参...
科学家创造了一种先进的视觉神经假体 能够与大脑进行双向通信 这标志着朝着恢复功能性视力迈出的最大一步之一 与早期设备不同 这种闭环植入物实时适应神经活动 允许系统和大脑相互 学习...
天文学家在距离地球约730光年的双星系统RX J052...
传统观点认为决策主要由大脑主导，但一项最新...
具身智能AI正以前所未有的速度重塑神经科学研究...
一项发表于《美国国家科学院院刊》(PNAS) 的最新...
中国科学家在云南玉溪市红塔区发现了一种名为...
一项发表于《神经科学与生物行为评论》的新研...
