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一篇交互式科普文章，通过构建一个具有极简神经回路的微型模拟生物（“spark”），展示简单的兴奋性和抑制性神经元连接如何产生复杂行为，例如朝光源转向并在光源处停下。
一支几乎没有生物学背景的五人投资团队利用 Claude 协调 300 多个 AI 智能体，在 64 小时内设计了 318,484 种蛋白质，其中 17 种经独立实验室验证可结合危险的蝎子神经毒素。
Arc Institute 的 Science Fellow 周景天及其团队在新预印本中介绍 Bolero，这是一个以细胞状态为条件、仅从 DNA 预测染色质可及性与基因表达的模型，解释了相同 DNA 在不同细胞中的差异解读。
IRIS 是一种利用扰动筛选与迁移学习重建跨细胞类型细胞信号传导历史的新方法，发表于 Nature Methods。
提出GOLD框架，通过GeoVAE将RNA离散序列与连续侧链角度投影到统一隐空间流形上进行协同扩散，并引入无需训练的梯度引导采样机制，实现结构感知的RNA逆折叠，达到最先进性能。
由 Pulin Li 领导的麻省理工学院研究人员开发了 IRIS，这是一种神经网络模型，能够检测细胞信号通路留下的独特基因活性“指纹”，从而借助迁移学习，重建多种细胞类型的信号传导历史。这项发表于《自然·方法》的研究有望加速干细胞工程、类器官开发和疾病研究。
本文提出了一类基于离散扩散框架训练的系统发育树条件生成模型，使得在复杂进化模型下进行基于模拟的推断成为可能。该方法比 Phyloformer 等先前方法更准确地恢复 MCMC 后验分布，并且在真实数据上的表现优于传统方法 IQ-Tree。
Researchers used AI protein design tools to replace all structural elements outside the catalytic core of zinc proteases and cysteine proteases, designing novel proteases that can be customized to cleave specific proteins. They successfully demonstrated the ability to cut proteins associated with neurological disorders.
本文提出了 Finsler Flow Matching（FFM）框架，利用 Finsler 几何从离散的 Markov 转移图中学习连续的随机动力学，以编码方向性和扩散结构，从而在单细胞轨迹推断任务上优于现有的生成式方法。
Biohub宣布启动Virtual Biology Initiative，这是一项为期五年、总额18亿美元的全球合作计划，旨在构建可预测的人体细胞模型；Biohub承诺投入5亿美元，DeepMind、Isomorphic Labs、Meta、美国政府及NVIDIA等均参与其中。
Google DeepMind 与其合作者发布了 AlphaProtein Novo，这是一个用于生成式从头酶设计的机器学习流程，能够产生自然界中不存在的酶，并在基准反应中达到最先进活性水平，其中包括用于合成哌啶的酶以及用于降解环境毒素 DEHP 的酶。
ToposBio 宣布推出 Topos-2，这是一款下一代模型，能生成覆盖有序—无序谱系的完整蛋白质构象谱系；同时预览了 Topos-Bind——一款在 Modal 上构建并运行的生成式结合模型，旨在针对此前不可成药的靶点推进药物开发。
梅努斯大学的研究人员开发了迄今最快、最复杂的DNA计算机，能够无需电线或持续电源执行复杂数学计算。
TorchCraft 是一个统一的结合剂设计框架，它通过反转如 AlphaFold3 这样的全原子结构预测器来优化小型结合剂、VHHs、环肽和配体结合蛋白的序列，并在多种格式中进行了实验验证。
本文介绍了TP-DATE，一个无需模拟的动态Gromov-Wasserstein最优传输框架，增强了空间转录组数据中的空间结构保持和连续动力学重建。
一篇发表在Cell Press上的论文描述了如何利用AI代理从公开可用的数据中创建一个统一处理的资源，包含超过5.02亿个细胞。
Arc Institute正在为其技术中心和核心实验室招聘疾病生物学、计算生物学、功能基因组学和NGS的专家，多个职位位于Palo Alto。
LabAgent是一个AI代理系统，旨在为科学发现定制研究枢纽，实现跨各种生物领域的可重复和连续实验室工作，并超越商业通用代理。
文章介绍了自创生博弈理论——一种计算模型，该模型表明，在演化智能体系统中，将社会互动与复制成本耦合可以促进合作的涌现。研究使用 Z80 机器代码模拟进行了演示。
一篇讨论果蝇大脑已映射神经元的帖子，引起了广泛关注。