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  1. Google DeepMind Blog58

    Google Antigravity 推出智能体科研工作台,用于加速抗菌肽发现

    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。

  1. Nature Methods72

    LoL-align:灵敏且快速的概率蛋白结构比对方法

    LoL-align 是一种基于距离的概率蛋白结构比对算法,通过迭代优化局部对数几率评分来判断蛋白同源性。作者报告,在单结构域和多结构域基准上,它检测远源同源蛋白的灵敏度明显高于 TM-align 和 Dali,比对质量更好,速度是二者的 5–20 倍,并已完整集成到 Foldseek 中。

    推荐理由:新方法以局部对数几率评分做蛋白结构比对,在远源同源检测上比 TM-align 和 Dali 更灵敏且快 5–20 倍。

  2. Nature Methods80

    MassNet 发布 15 亿张质谱图的 AI-ready 语料库并配套 MSDT 格式

    MassNet 发布面向 AI 的质谱蛋白质组学数据语料库,包含来自 35 个物种、高质量 DDA 质谱数据的 15 亿张串联质谱图,其中约 170 万个肽前体来自人类样本。

    推荐理由:该语料库覆盖 35 个物种的 15 亿张质谱图,并配套标准化存储格式,为质谱蛋白质组学的深度学习提供了可复用的数据底座。

  3. Nature Computational Science75

    HDOCK-Multimer 整合对接与组合组装,提升大蛋白复合物结构预测

    研究提出 HDOCK-Multimer(HDM),将 ab initio 对接与组合组装整合,用于大蛋白复合物结构预测。在 35 个大异源复合物、172 个大蛋白复合物和 7 个 CASP15 靶点三套基准上,HDM 的表现优于 CombFold、MoLPC、AlphaFold-Multimer 和 AlphaFold3。该框架还能在未提供化学计量比输入的情况下预测化学计量比并建模复合物。

    推荐理由:面对大蛋白复合物组装空间过大的难题,该框架把对接与组合组装结合,并在三套基准上与 AlphaFold3 等方法比较。

  4. Google DeepMind Blog58

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向开发者、企业和科研人员开放,API 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元,缓存输入 token 享 95% 折扣。

    推荐理由:Gemini 4 Argon 展示了通用前沿模型在酶设计、罕见病基因组分析和量子化学代码优化上的具体落地案例,可供关注 AI for Science 的读者参考。

  1. EMBL News60

    欧盟委员会向 GENCODE、UniProt 和 Europe PMC 拨款 5700 万欧元

    欧盟委员会宣布通过 Horizon Europe 的三项资助,向 EMBL-EBI 与国际伙伴共同管理的 GENCODE、UniProt 和 Europe PMC 提供 5700 万欧元。

    推荐理由:欧盟委员会通过 Horizon Europe 向 EMBL-EBI 管理的三个开放数据资源拨款,可了解各资源的具体分配额度。

  1. Google DeepMind Blog76

    Google DeepMind 推出 SynthID Bio,为 AI 生成蛋白嵌入可验证水印

    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。

  1. Biohub60

    Biohub 联合创始人 Priscilla Chan 回顾蛋白建模、细胞成像与患者驱动研究进展

    Biohub 联合创始人 Priscilla Chan 发文回顾今年上半年进展,包括 5 月发布基于下一代 ESM 的蛋白质生物学世界模型,可预测蛋白折叠、相互作用与功能并设计新蛋白,已有科学家用它设计抗体候选并在早期实验室测试中针对癌症和免疫相关靶点显示初步结果。

    推荐理由:Biohub 联合创始人以第一人称复盘半年进展,把蛋白世界模型、激光相位板与虚拟细胞计划串成一条开放科学路线。

  1. Biohub85

    Biohub 与 UC Berkeley 用激光相位板提升冷冻电镜成像对比度

    Biohub 与 UC Berkeley 团队在三篇论文中报告,激光相位板在单激光和双激光(xLPP)两种配置下都能显著提升冷冻电镜图像对比度。单激光版本使分辨率最多提升 44%,双激光版本将铁蛋白 apoferritin 成像到 1.8 埃,并提升了冷冻 E. coli 的对比度。

    推荐理由:三篇论文报告激光相位板在真实冷冻电镜中提升小蛋白成像对比度,为在完整细胞内看清蛋白提供新手段。

  1. AlphaFold 3:GitHub Releases78

    AlphaFold 3 发布 v3.0.3,代码许可证改为 Apache 2.0

    AlphaFold 3 发布 v3.0.3,代码许可证从 CC BY-NC-SA 4.0 改为 Apache 2.0,并兼容 Python 3.14。该版本还带来性能改进:Confidences JSON 序列化最高提速 30 倍,5000 残基输入的序列化时间从 43 s 降至 1.3 s,mmCIF 解析提速 4%。

    推荐理由:许可证从非商用协议改为 Apache 2.0,并给出大输入序列化提速的具体数字,可据此判断能否商用与升级。

已经到底了