proteins

SciReasoner是一个多模态科学基础模型，能够对蛋白质、分子和晶体进行可解释的结构推理，在86个基准测试中的67项上取得了最先进的性能。

本文介绍了一个范畴论框架，用于区分自我改进的AI智能体中的真正科学发现与单纯的检索或搜索，利用范畴论来形式化状态转变。作者通过一个蛋白质力学示例展示了该框架：智能体在解决更难的问题时准确率下降，但其理论压缩了更多数据，表明真正的发现。

提出使用轻量级策略网络学习掩码扩散模型中的去掩码顺序，通过加权损失在组合任务和蛋白质设计上优于启发式方法。

源自大脑的神经元蛋白引流至硬脑膜、颅骨和鼻腔，而注入的脑脊液示踪剂则聚集在颈部淋巴结。该研究强调，注射本身可能会干扰正在研究的系统。

ESMFold2是一个用于蛋白质结构预测的开源AI模型，在蛋白质相互作用和抗体方面达到了最先进的性能，并拥有庞大的结构数据库（ESM Atlas）。

一个新发布的AI工具生成了超过10亿个预测蛋白质结构和序列的图谱。