蛋白质的三维结构由其氨基酸序列决定，而蛋白质的功能则高度依赖于其三维结构。蛋白质的侧链构象（side-chain conformations）在蛋白质折叠、蛋白质-蛋白质相互作用以及蛋白质设计（de novo protein design）中起着至关重要的作用。准确预测蛋白质侧链的构象是理解蛋白质折叠机制、设计新型蛋白质以及研究蛋白质相互作用的关键。然而，传统的基于物理的模型（physics-based modeling）依赖于经验评分函数（empirical scoring functions）、离散旋转库（discrete rotamer libraries）和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）采样，这些方法往往由于搜索效率低下和评分函数的不准确性而难以达到理想的效果。 近年来，人工智能在蛋...

深度学习增强的金属有机框架电子皮肤在健康监测中的应用 学术背景 电子皮肤（e-skin）是一种能够感知生理和环境刺激的技术，模拟人类皮肤的功能。近年来，电子皮肤在机器人、运动科学和医疗健康监测等领域的应用潜力逐渐显现。然而，当前的电子皮肤技术面临着一些挑战：首先是多功能的实现，即如何在一个设备中同时检测多种生理信号（如生物分子、运动信号等）；其次是信号的区分问题，尤其是在同时检测多种刺激时，如何准确区分并识别不同的信号。 传统的多功能电子皮肤通常需要整合多种传感材料，这不仅增加了制造的复杂性，还可能导致设备性能不稳定。此外，现有的电子皮肤在信号的信噪比、灵敏度和稳定性方面也存在不足。因此，开发一种高性能、多功能且易于制造的电子皮肤成为了研究的焦点。 金属有机框架（Metal-Organic ...

基于离子动力学的汗液指纹识别技术：喷墨打印有机电化学晶体管阵列的研究 学术背景 汗液作为一种非侵入性的生物标志物，蕴含着丰富的生理信息，能够反映人体的健康状况，如水分平衡、疾病标志物等。然而，汗液成分复杂，包含多种离子和分子，传统的汗液监测设备通常依赖于具有特定生物识别元件（如离子选择性膜和酶）的传感器，这些传感器需要通过复杂的化学修饰来选择性结合特定的离子或分子。然而，这种复杂的化学修饰过程可能导致信号漂移和干扰，限制了其广泛应用。为了解决这一问题，研究者提出了一种基于离子动力学的汗液指纹识别策略，结合喷墨打印的有机电化学晶体管（Organic Electrochemical Transistor, OECT）阵列和人工智能算法，实现了对汗液成分的高效检测和分析。 论文来源 该研究由来自P...

引言 近年来，利用数值方法求解偏微分方程（Partial Differential Equations, PDEs）已在工程和医学等广泛学科中扮演了重要角色。这些方法在拓扑和设计优化以及临床预测中的应用已显示出显著成效。然而，由于在多种几何体上进行多次问题求解所需的计算成本非常高，导致这些方法在很多场景下变得无法负担。因此，开发能够在不同几何条件下提高PDE求解效率的方法，成为了近年科学机器学习领域的一个研究热点。 论文背景与来源 《A Scalable Framework for Learning the Geometry-Dependent Solution Operators of Partial Differential Equations》这篇文章由Minglang Yin、Nic...

大型语言模型在PET影像报告中的应用：一项结合检索增强生成模型的单中心试验研究 随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（Large Language Models, 以下简称LLM）的零样本学习能力和自然语言处理能力在医学领域引发了广泛关注。尽管LLM已经在某些医疗领域显示出改进效率和效果的潜力，但在核医学尤其是PET（正电子发射断层扫描）影像报告的应用尚属探索初期。这项研究由来自韩国首尔大学医院和首尔大学医学院的Hongyoon Choi博士及其团队完成，研究成果发表于《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》。 研究背景及问题陈述 PET影像在多种医学领域中应用广泛，其临床价值体现在疾病诊断、疾病分期以及疗效...