AlphaFold 3 发布 v3.0.4,支持纯 CPU 与 Apple Silicon 运行
AlphaFold 3 v3.0.4 让模型可在纯 CPU 机器和 Apple Silicon 上运行,其中 Apple Silicon 可利用 GPU 加速推理。
AlphaFold 3 v3.0.4 让模型可在纯 CPU 机器和 Apple Silicon 上运行,其中 Apple Silicon 可利用 GPU 加速推理。
Scanpy 发布 1.13.0a1 版本。该版本为 GitHub Releases 上的预发布版本,具体更新内容原文未列出。
ColabFold 1.6.2 发布,新增 --use-pallas 参数,用融合的 Pallas/Triton 内核运行 Evoformer,预测速度约提升 2.5 倍且内存占用略降,需要计算能力 8.0(Ampere)及以上的 NVIDIA GPU。
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。
Biohub 团队对原代人成年皮肤角质形成细胞完成全基因组 CRISPR 筛选,并用基于文献训练的大语言模型 VirtualCRISPR 筛出文献中未被关注的靶点,相关结果发表于 Nature Communications。
推荐理由:用离心递送绕过角质形成细胞转染难题,完成全基因组 CRISPR 筛选,再以语言模型筛出文献未覆盖的靶点。
Biohub 公布以 AI 驱动罕见病精准治疗的研究愿景,并宣布 Rare As One 网络将于 2026 年秋季启动第四轮患者组织招募。自 2019 年以来,该项目已支持 94 家患者主导组织,覆盖逾 32 万名患者和社区成员及 2.6 万余名研究者,超过三分之二的组织建立了临床登记库、疾病模型等资源,过半已启动临床试验。
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。
Biohub 与 UC Berkeley 团队将激光相位板集成到 Thermo Scientific Krios 冷冻电镜中,显著提升小蛋白成像对比度,相关成果分别发表于 Science 和 bioRxiv。
推荐理由:激光相位板把冷冻电镜的对比度提升到能看清小蛋白,为结构生物学长期难以成像的多数蛋白打开入口。
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。
Seurat 发布 v5.5.0,为 BPCells 的 IterableMatrix 在 ScaleData 中新增 vars.to.regress 与 latent.data 支持。
AlphaFold v3.0.2 发布,开箱支持 NVIDIA Blackwell GPU,并借助 Tokamax 实现 flash attention 与 SwiGLU。