斯坦福大学与Arc研究所团队用基因组语言模型Evo生成约70万候选序列，合成285个，其中16个经实验验证为可复制、感染并杀死大肠杆菌的噬菌体。该研究8月6日刊于《科学》，标志AI生成生物学从单蛋白/基因设计迈向完整病毒基因组从头设计，模型仅输出DNA序列。
OpenAI推出GeneBench-Pro基准，聚焦评估AI在基因组学、蛋白质组学等复杂生物数据分析中的实际研究能力，尤其检验模型处理混乱、不完整数据时的判断与决策水平，与传统基准截然不同。
OpenAI发布生命科学专用AI模型GPT-Rosalind，以DNA结构发现者罗莎琳德·富兰克林命名，正式进军生物化学与基因组学领域。该模型针对生物研究需求深度微调，旨在帮助科学家缩短药物研发周期，将数据分析转化为高效智能科研流程，具备卓越科学推理能力。
OpenAI推出生物学专用大模型GPT-Rosalind，旨在解决基因组数据过载和专业术语壁垒两大研究痛点，与通用科学模型形成差异化竞争。
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ESMC蛋白质功能预测器是基于进化规模模型（ESM）的工具，能够根据氨基酸序列利用基因本体论（GO）预测蛋白质功能。该模型在UniRef、MGnify和联合基因组研究所数据库上预训练，在AmiGO Boost数据集上微调，可预测蛋白质的分子功能、生物过程和细胞位置。
非官方的STRING数据库MCP服务器，提供蛋白质相互作用网络分析、功能富集和比较基因组学工具，支持通过STRING API进行全面的蛋白质网络研究。
该项目是基于Broad研究所Liftover工具的MCP服务接口，提供基因组坐标转换功能，支持单点、区间、变异和HGVS格式的转换。
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