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Google DeepMind 已开源 Science Skills，这是一套针对基因组学、结构生物学和化学信息学等科研任务的智能体技能集合，旨在以科学依据和更高的令牌效率加速智能体工作流程。
来自Arc Institute的一篇新预印本介绍了PerturbSpace，这是一种空间分辨、多模态全转录组CRISPR筛选方法，与标准单细胞工作流程兼容。
一位研究人员完全在家中，使用Oxford Nanopore P2 Solo测序仪完成了30×覆盖的人类基因组测序，这标志着首次在实验室之外完成此项工作。他将成功归功于AI帮助解决了软件、硬件和分子生物学方面的技术难题。
Marc Andreessen在Joe Rogan播客中分享了17个关于AI的极具争议的观点，包括声称AGI已经到来，顶级模型超越人类专家，以及AI正在改变医学、心理治疗、编程和科学。
AgentCo-op 是一个基于检索的合成框架，用于从可复用的技能、工具和外部智能体组合可互操作的多智能体工作流。它使用类型化工件传递和有界自引导局部修复，在多个基准测试上取得了优异结果，并能在开放世界的基因组学任务中实现协作发现。
Rosalind 是一款基于Rust的确定性基因组学引擎，设计为以O(√t)内存运行全基因组流程，使得在笔记本电脑和边缘设备上进行生物信息学分析成为可能。
AttnGen是一个注意力引导的训练框架，它将可解释性嵌入到用于基因组序列分类的深度神经网络优化中，实现了更高的准确率，并鼓励模型关注信息性核苷酸位置。
DeepMind 强调了 AlphaEvolve（一款由 Gemini 驱动的编码代理）影响力的扩展，展示了其在基因组学、电网优化、地球科学、量子物理学和数学等领域优化算法的能力。
Google DeepMind 强调其基于 Gemini 的编码智能体 AlphaEvolve 的广泛影响，展示了在基因组学、电网优化、地球科学和量子物理研究方面的重大进展。
一位没有任何实验室经验的用户借助Claude的指导，在家中搭建了湿实验室并完成了自己的全基因组测序，充分体现了AI辅助推动DIY生物学走向大众化的趋势。
# 论文页面 - 单细胞CRISPR扰动的几何一致性揭示调控架构并预测细胞应激 来源：[https://huggingface.co/papers/2604.16642](https://huggingface.co/papers/2604.16642) ## 摘要 尽管基因组工程在序列层面已达成卓越精度，预测扰动后细胞将占据的转录组状态仍是未解难题。单细胞CRISPR筛选可测量细胞偏离未扰动状态的程度，但这一效应幅度忽略了一个根本问题：细胞是否协同移动？若一个扰动将细胞沿共同轨迹一致推进，而另一个将其分散到表达空间各处，即使幅度相同，结果也可能截然不同。
OpenAI 发布了 GPT-Rosalind，这是一款专门针对蛋白质推理、化学分析、基因组学和科学工作流优化的生命科学模型。
本文推出轻量级交互工具 RGxEStat，采用混合效应模型解析基因-环境互作，为育种者提供无需复杂 SAS/R 编程的友好替代方案。
AlphaFold等AI工具帮助乌干达研究人员在当地开展癌症基因研究，将乳腺癌疫苗候选靶点从15,000个缩小到15个，显著降低了科研门槛，展现了科学民主化的潜力。