Google 研究团队在博客中介绍三项工作，目标是打通 AI 计算探索与真实湿实验之间的循环。VERID 框架基于开源 PyLabRobot，为实验室工作单元建立可实时更新的 3D 语义数字孪生，支持 3D 状态追踪、秒级虚拟试运行、硬件安全检查与视频和动作日志同步，并在案例中让 agent 从读板机故障中恢复、把染料混合物重建准确率提升五倍以上。
推荐理由：Google 研究团队把实验室自动化、aptamer 闭环筛选和蛋白结合子设计串成一条路线，可看 AI agent 进入湿实验的整体思路。
Google DeepMind 发布 Google Antigravity 智能体科研工作台，把跨数据库检索、结构评估和候选优先级排序压缩到单次会话中。文中演示了研究者与智能体协作，在 Streptococcus pseudopneumoniae 中找到一个预测对呼吸道感染相关病原体有活性的新型抗菌肽候选，该候选目前正在进行湿实验验证。
推荐理由：Google Antigravity 把跨库检索、结构查看与功能预测放进同一会话，展示了抗菌肽候选的发现流程。
Google 公开发布 Deep Review，一个面向复杂技术文档的智能体审阅系统，可检查逻辑一致性、数学陈述、事实依据并与已有工作比较。系统采用文档分段、自适应算力分配、并行分段核查与全局综合四阶段流程，并已加入 Gemini 4 Argon 支持。
推荐理由：该工具用四阶段智能体流程做长文档审阅，并公开了与四个会议试点中超过 1.6 万篇稿件的反馈经验。
Google DeepMind 的 Vivek Natarajan 表示，Gemini 4 Argon 对该团队在科学与医学方面的工作影响显著，并引用 Pushmeet 的说法称其在模型性能上出现阶跃式变化，近几周对团队及外部合作者的科学项目产生了影响。团队同时宣布面向科学家的早期访问计划，可通过 Google 表单申请在 antigravity 中获得 Gemini 4 Argon 的最高档访问权限，申请链接为 https://forms.gle/WvmBbPvRbpKG1BPn9。
推荐理由：Google DeepMind 公布 Gemini 4 Argon 在科研与医学项目中的使用反馈，并开放科学家早期访问申请，可了解该模型在生命科学场景的定位。
insitro 宣布，Lilly TuneLab 网络内的生物技术公司现在可以部署 insitro 与礼来共同构建的机器学习模型，用于预测小分子的体外性质以及关键的体内性质。
推荐理由：礼来 TuneLab 网络内生物技术公司可直接调用 insitro 与礼来共建的小分子体内性质预测模型，了解 AI 药物发现合作模式的一个样本。
Arc Institute 发布虚拟细胞模型 PIE（Perturbation is Everything），把 Cellosaurus、NCBI、Gene Ontology、DepMap、PubChem 等人工整理知识转成 token 输入，直接预测扰动后群体水平的差异表达基因、方向与幅度。
推荐理由：PIE 把人工整理的生物知识库转成输入，在未见扰动和细胞系上仍能预测差异表达，可看知识源如何影响泛化。
Google DeepMind 发布 SynthID Bio，将水印技术用于合成生物学，在蛋白序列和 AlphaFold 3 预测的 3D 结构中嵌入可检测签名，同时保持生物功能。
推荐理由：DeepMind 把水印从数字内容延伸到蛋白序列与结构，并给出湿实验验证，对关注生物安全与 AI 设计溯源的研究者提供了可参考的技术路径。
微软研究院推出 Quine，一个由多模态生物学世界模型和连接模型、科学工具、文献与研究者的交互式 harness 组成的 AI 研究系统。
推荐理由：微软研究院公开了面向生物学的多模态世界模型与实验编排系统，并给出胰腺癌细胞状态转换的湿实验验证案例。
GenBio AI 预览 AIDO Cell，一个覆盖 DNA、RNA、蛋白质与全细胞行为的模型，目标是让变异的后果可以被向前追踪而不只是被打分。
推荐理由：从进化序列预测结构到追踪变异在细胞中的后果，这条帖给出了新模型要解决的那层缺口。