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比原始分辨率高36倍，北航、清华团队用AI在多空间组学平台上高分辨率表征组织，登Nature子刊
编辑 | 萝卜皮空间组学的最新进展已将分子类别分析的范围扩展到转录组学之外。然而，许多此类技术都受到空间分辨率的限制，阻碍了科学家深入表征复杂组织结构的能力。现有的计算方法主要侧重于转录组学数据的分辨率增强，缺乏针对各种组学类型的新兴空间组学技术的适应性。在这里，北京航空航天大学和清华大学的研究人员提出了 soScope，这是一个统一的生成框架，旨在提高从各种空间组学技术获得的分子谱的数据质量和空…- 9
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SOTA性能，厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法，首次结合分子表面信息
编辑 | KX在药物研发领域，准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而，目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此，来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取（MFE）框架，该框架首次结合了蛋白质表面、3D 结构和序列的信息，并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明，该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得…- 6
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