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。
研究方向
生物大模型 最新动态
生物与医学基础模型：DNA、RNA、蛋白、单细胞语言模型的发布、评测与应用。
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Biohub精选AI 评分7575
Andrew Carroll精选AI 评分7878 Radical Numerics 获 5000 万美元种子轮并预览基因组语言模型 Omnii
Radical Numerics 宣布完成 5000 万美元种子轮融资，走出隐身状态，并预览基因组语言模型 Omnii。创始团队曾训练 Evo 和 Evo 2（40B 参数、完全开源），称 Omnii 已明显超过 Evo 2，在致病因果变异检测上达到 SOTA，可零样本排序阿尔茨海默病突变，并正与一家诊断公司合作用于胰腺癌和多癌种早筛、与美国国家实验室试点检测 AI 生成的病原体。本轮由 Emergence Capital 领投，Obvious Ventures、Triatomic 和 Patrick Collison 参与。
推荐理由：Evo 与 Evo 2 原班团队新公司获 5000 万美元种子轮，并预览基因组语言模型 Omnii，可对照其与 Evo 2 的定位差异。
Sara Mostafavi精选AI 评分4040 Sara Mostafavi 等人在 Nature Methods 发表序列到功能深度基因组模型回顾评论
Sara Mostafavi 与 Alex Sasse、Maria Chikina 合作在 Nature Methods 发表评论文章，回顾序列到功能（sequence-to-function）深度基因组模型的过去与未来，文章链接为 https://www.nature.com/articles/s41592-024-02331-5。作者同时提到该刊当天上线了多篇相关 Comment 文章。
推荐理由：作者团队在 Nature Methods 回顾序列到功能深度基因组模型的进展与未来方向，适合了解该领域方法脉络。