面向真菌过氧化物酶发现与酶–底物预测的计算–实验整合流程
研究提出一套计算–实验整合流程，用于在数据稀缺条件下优先筛选、表征并建模真菌非特异性过氧化物酶（UPO）。从 3000 多条候选序列中筛出 59 个推定 UPO，在大肠杆菌中分两批表达并用比色底物检测，得到 27 个表达与活性一致的 UPO；随后用 15 个新 UPO 和 4 个参考酶对 27 种底物做活性筛选，构建酶–底物活性数据集。
#生物大模型
Journal of Chemical Information and ModelingAI 评分5252 Google Research Blog精选AI 评分7878 Google 研究团队提出让 AI agent 落地自主湿实验室的三项基础工作
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。
Journal of Chemical Information and ModelingAI 评分4242 CMA-DTI：面向冷启动药物–靶点相互作用预测的跨模态语义对齐框架
CMA-DTI 通过双向跨模态对齐模块建模药物官能团与蛋白结合区域的相互作用，提升冷启动药物–靶点相互作用预测的泛化能力。该框架先用预训练序列模型提取药物与蛋白表征，再以双通道编码器捕捉局部功能模式与全局上下文依赖。在四个基准数据集上，CMA-DTI 在热启动场景保持有竞争力表现，并在靶点冷启动与盲启动场景改善泛化，消融实验与结构可视化支持各模块贡献并提供残基级可解释性。
Arc InstituteAI 评分4242 Arc Institute 2026 Virtual Cell Challenge 参赛者群像：5000 余名注册者、1500 支队伍
Arc Institute 的 2026 Virtual Cell Challenge 已有超过 5000 名注册者和 1500 支队伍进入排行榜，参赛者涵盖功能基因组学研究者、18 岁间隔年开发者与即将毕业的计算基因组学学生。
Google DeepMind Blog精选AI 评分5858 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。
PLOS Computational BiologyAI 评分3030 从提示词到基因组：面向生命与病毒的 AI 序列设计约束优先框架
一个面向 Bacteria、Archaea、Eukaryota 与病毒的“prompt-to-genome”AI 设计框架被提出，主张序列生成不等于生物学可行，约束应界定功能、遗传、生命周期一致性与安全使用的可检验边界。
晶泰科技 XtalPi：新闻AI 评分5858 晶泰科技首个 siRNA 项目 9 个月确认 PCC，拟用于 IgA 肾病
晶泰科技宣布其首个 siRNA 项目从立项到确认临床前候选分子（PCC）仅用 9 个月，该分子拟用于 IgA 肾病治疗，依托 Kodexia™ 平台开发。体外评价显示其具亚纳摩尔级沉默活性，IC50 较同靶点临床阶段参照分子降低数十倍；非人灵长类平行对照研究中药效活性与作用持续时间均优于参照分子，单次给药后数月观察期内持续维持高水平靶蛋白抑制。
Google Research Blog精选AI 评分6060 Google 发布 Deep Review 智能体文档审阅系统
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 Research BlogAI 评分3838 Google Research 2026 年十大研究进展：Google Earth AI、Deep Review 与 TimesFM 等
Google Research 在 Research@ 活动上公布 10 项进展，包括扩展 Google Earth AI 早期访问、向公众开放 Deep Review、将 TimesFM 与 TabFM 接入 Gemini for business。
Google DeepMind BlogAI 评分4040 Google DeepMind 开始广泛部署 Gemini 4 Argon，并发布安全与安保报告
Google DeepMind 开始广泛部署 Gemini 4 Argon，并扩大 Fairwind Program 的受信任网络安全防御者范围。该模型在 12 个端到端模拟网络攻击场景中全部通关（上一代为 5 个），Wiz 曾用其发现医院软件中此前模型遗漏的严重漏洞。公司同步发布安全与安保报告，称对抗性测试中违规请求减少近两倍，外部生物越狱红队仅能解锁不到 1% 的生物子任务。
Google DeepMind Blog精选AI 评分5858 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。
Nature Machine Intelligence精选AI 评分7878 AMIFound：统一 7 种医学影像修复与增强的一体化基础模型
Cao 等人提出 AMIFound，一个覆盖 CT、MRI、PET、内镜、超声、眼底成像和 X 射线共 7 种模态的医学影像修复与增强一体化基础模型。模型在 376 万对高质量与退化图像上训练和评估，覆盖 7 类退化模式，用共享编码器捕捉模态与退化线索，并由动态路由的专家修复池为每个输入选择增强路径。
推荐理由：该模型用 376 万对图像统一 7 种医学影像的修复与增强，并检验增强后对下游诊断任务的影响。
Google Health Blog精选AI 评分5858 Google 总结用 AI 模型理解与治疗疾病的研究进展
Google 回顾其健康研究布局，称过去五年团队发表了 90 篇经同行评审的疾病相关论文，累计被引用超过 9 万次。
推荐理由：Google 汇总了 AlphaFold、AlphaGenome Atlas 等模型在疾病检测与药物发现上的落地案例，可快速了解其健康研究布局。
Europe PMC精选AI 评分4545 AI 驱动的 RNA 药物设计综述：从分子优化到系统级评估
这篇综述从分子优化与系统级评估的衔接角度梳理 AI 驱动的 RNA 药物设计，比较 siRNA、反义寡核苷酸、适配体、mRNA 和翻译导向 circRNA 各自的设计约束，并评估序列模型、生成模型和结构感知模型的能力与局限。
推荐理由：综述把 RNA 药物设计从分子优化延伸到系统层面评估，梳理了不同 RNA 模态的设计约束与虚拟细胞的定位。
Biohub精选AI 评分8888 Biohub 联合 DOE、NIH 与产业伙伴投入 18 亿美元扩展虚拟生物学计划
Biohub 与美国能源部、NIH 及新资助伙伴宣布扩展虚拟生物学计划（Virtual Biology Initiative），合计投入 18 亿美元的资金、数据、算力和新测量技术。
推荐理由：这项跨机构投入给出了资金分配与数据标准化分工，可看清虚拟细胞所需开放数据从哪来、由谁整合。
Arc Institute精选AI 评分7878 Arc Institute 发布虚拟细胞模型 PIE，用人工整理生物知识预测未见条件下的扰动响应
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。
Nature Machine IntelligenceAI 评分4040 DeepEvidence：从知识检索转向证据探索与整合
生物医学发现的关键瓶颈已从数据获取转为证据整合与解读能力。DeepEvidence 是一款新型深度研究智能体，不再局限于事实检索，而是构建科学证据的显式表示。
Google DeepMind Blog精选AI 评分7676 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。
Cell Reports MethodsAI 评分6262 stFormer：整合空间配体信号的空间转录组基础模型
Cao 等提出空间转录组基础模型 stFormer，将细胞内上下文与空间配体信号整合进同一模型。相比单细胞基础模型，stFormer 在细胞层面和基因层面的分析上均有提升，并支持通过计算扰动研究空间配体信号的响应。
Microsoft Research Blog精选AI 评分7575 微软研究院推出 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
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。
PatternsAI 评分5555 研究评测 Evo 2 与 megaDNA 生成基因组序列的真实性局限
Tzanakakis 等对 Evo 2 和 megaDNA 生成的长片段基因组序列开展基准评测，在多项互补的组成与组织特征上与自然基因组对比。合成序列仍可被检测出与自然序列不同，并随生成过程逐步偏离其条件种子，且修正单一伪影并不能保证整体基因组真实性。
Europe PMC精选AI 评分4040 理论在生命科学中的力量
文章指出，高通量生物学与基因组学近二十年的快速扩张已编目出多种细胞类型和条件下基因功能的多个方面，人工智能与深度学习的进展也让功能基因组学测量预测更准确。作者认为，把实验编目和准确预测等同于对生物过程理论理解的增长，最终会误导人。
推荐理由：文章区分实验编目、预测能力与理论理解，为评估功能基因组学与深度学习进展提供概念框架。
Europe PMCAI 评分3838 超越以药物为中心的视角：推进用于环境扰动建模的 AI 虚拟细胞平台
一篇综述指出，当前 AI 虚拟细胞（VC）框架侧重遗传与药物扰动，环境扰动因数据可得性、化学空间覆盖和表征设计的结构性限制而建模不足。文章梳理了扰动预测模型从数学模型到深度学习与基础模型的演进，评估了基因组、转录组、蛋白组、代谢组和表型组等多模态 VC 进展，并提出标准化环境扰动数据集、多模态架构、不确定性感知评估指标和面向监管的基准框架，以推动计算模拟扰动与替代动物测试的 3Rs 范式。
Cell SystemsAI 评分6262 Darmawan 等提出蛋白语言模型多突变采样策略与计算评测框架
Darmawan 等为蛋白语言模型提出利用上位互作的多突变采样策略，并配套一个从相关性、质量和多样性三方面评分的计算评测框架。在多种蛋白适合度景观上的基准测试中，其设计优于标准的单突变方法，作者据此给出蛋白工程的实践建议。
Biohub精选AI 评分6060 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。
Biohub精选AI 评分7575 Biohub 用全基因组 CRISPR 筛选结合 AI 发现银屑病新药靶点
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。