BioAI 生命科学日报 2026/2/13
今日摘要
Gemini Deep Think 开始帮科学家攻克数学物理难题，AI 从工具升级成科研搭子。
AlphaFold 预测泛素连接酶配对、单细胞批次整合调参指南同日放出，蛋白质降解和组学分析都有新武器。
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今日 AI 生命科学资讯
👀 只有一句话
Gemini Deep Think 正在帮科学家攻克数学、物理难题，AI 科研协作进入新阶段。
🔑 3 个关键词
#AI科研协作 #蛋白质设计 #单细胞分析
🔥 重磅 TOP 10
1. Gemini Deep Think 正在加速科学研究进展
以前解决一个数学猜想，可能要几代人接力。现在呢？DeepMind 的 Demis Hassabis 亲自发推：Gemini Deep Think 正在帮专家们攻克数学、物理、计算机科学领域的"老大难"问题。这不是 AI 替代科学家，而是 AI 成为科学家的"超级外脑"——用 agentic workflows（智能体工作流）来辅助研究级问题的求解。两篇新论文已经放出，想看 AI 怎么当科研搭子的，可以去围观。
2. 酶检索的几何基础模型：从进化视角找酶
找酶这件事，以前靠序列比对，费时费力还容易漏。这篇 Nature Catalysis 新文提出了一个"几何基础模型"，直接从蛋白质的三维结构出发，结合进化信息来检索酶。简单说，就是让 AI 学会"看形状"来找酶，效率和准确率都上了一个台阶。做合成生物学、酶工程的朋友，这个方向值得关注。
3. OmiGA：分子数量性状位点定位的超高效新方法
基因组学里有个老问题：怎么高效找到影响分子表型的基因位点（mQTL）？OmiGA 来了，号称"超高效"。发在 Nature Communications 上，具体细节还没放出，但从标题看，这可能是做大规模组学分析的新利器。等全文出来再细看。
4. DeepMet：探索哺乳动物代谢组的新工具
代谢组学一直是个"数据多、解读难"的领域。Nature Genetics 这篇新文介绍了 DeepMet，一个专门用来探索哺乳动物代谢组的 AI 工具。虽然摘要还没放出，但能上 NG，说明方法论上有突破。做代谢组、系统生物学的可以蹲一下。
5. 深度学习生成抗糖尿病肽：从头设计到虚拟筛选
AI 设计多肽药物又有新进展。这篇 Scientific Reports 论文用深度学习+注意力机制，结合理化特征，从头生成抗糖尿病肽候选物，并进行虚拟筛选。简单说，就是让 AI 自己"发明"新药分子，再用计算方法筛出最有潜力的。AI 制药的又一块拼图。
6. YOLOv11n 加持的乳腺癌检测框架：多尺度特征校准
乳腺癌早筛，AI 影像诊断是热门赛道。这篇论文基于 YOLOv11n，加入多尺度特征校准，提升检测精度。YOLO 系列一直以"快"著称，现在又在"准"上下功夫。医学影像 AI 的工程化落地，又近了一步。
7. AlphaFold 预测 E2-E3 泛素连接酶配对特异性
泛素化是细胞里最重要的蛋白质降解通路之一，PROTAC 药物就是靠它来"定点清除"致病蛋白。但 E2-E3 连接酶怎么配对，一直是个谜。这篇 bioRxiv 预印本用 AlphaFold 预测了数千个泛素-E2-E3 三元复合物结构，还开发了机器学习模型来预测功能性配对。更贴心的是，团队还上线了 UbiqCore 网站，数据和结构都能查。做靶向蛋白降解的，这是宝藏资源。
8. VAE 方法在单细胞 RNA-seq 批次整合中的超参数基准测试
单细胞测序数据整合，批次效应是绕不开的坑。这篇 bioRxiv 论文系统比较了 scVI、MrVI、LDVAE 三种 VAE 方法在不同数据集、不同超参数下的表现。结论很实用：HVG（高变异基因）训练通常优于全基因；中高维度潜在空间（>30）往往效果最好。做单细胞分析的，这份"调参指南"值得收藏。
9. 子痫前期早期预测：应对临床数据缺失的新方法
子痫前期是孕产妇和胎儿的"隐形杀手"，早期预测很关键。但临床数据经常缺失，怎么办？这篇 Scientific Reports 论文提出了一种新方法，专门解决数据缺失带来的预测不确定性。AI 医疗落地，数据质量是硬伤，这类方法论创新很有价值。
10. OnCorr：泛癌 mRNA-蛋白相关性工具助力精准肿瘤学
mRNA 和蛋白表达不总是一致，这给精准医疗带来挑战。OnCorr 是一个泛癌 mRNA-蛋白相关性分析工具，帮助研究者更精准地理解基因表达与蛋白功能的关系。做肿瘤生物标志物、精准用药的，可以试试。
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📊 更多动态
| # | 类型 | 标题 | 链接 |
|---|---|---|---|
| 1 | 开源 | DeepPurpose：药物-靶点相互作用预测工具包 | 链接 |
| 2 | 开源 | SemiBin：宏基因组分箱的自监督深度学习方法 | 链接 |
| 3 | 开源 | DANCE：单细胞分析深度学习库 | 链接 |
| 4 | 开源 | ProteinFlow：蛋白质结构数据处理流水线 | 链接 |
| 5 | 开源 | awesome-healthcare-datasets：医疗健康数据集合集 | 链接 |
| 6 | 研究 | 塔里木兔端粒到端粒基因组组装 | 链接 |
| 7 | 研究 | BUB1 促进肺癌细胞干性并作为诊断标志物 | 链接 |
🔮 AI 生命科学趋势预测
Gemini 在生命科学领域的专项应用发布
- 预测时间：2026年Q2
- 预测概率：60%
- 预测依据：今日新闻 Gemini Deep Think 加速科学研究 + DeepMind 近期频繁展示 AI 科研协作能力，生命科学是其传统强项（AlphaFold），专项工具发布只是时间问题
泛素化通路 AI 工具商业化加速
- 预测时间：2026年Q1-Q2
- 预测概率：55%
- 预测依据：今日新闻 E2-E3 配对预测与 UbiqCore 上线 + PROTAC 药物研发热度持续，结构预测工具的开源将加速商业化进程
单细胞分析 AI 工具整合潮
- 预测时间：2026年Q2
- 预测概率：70%
- 预测依据：今日新闻 VAE 方法超参数基准测试 + 开源社区（如 DANCE、scvi-tools）活跃，标准化基准测试将推动工具整合
❓ 相关问题
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