近日，来自慕尼黑工业大学、慕尼黑亥姆霍兹大学和苏黎世联邦理工学院的跨学科研究团队发布了一项重要研究，提出了名为 Moscot（多组学单细胞最优传输）的创新框架，成功重建了170万个小鼠胚胎细胞在20个时间点的发育轨迹。这项研究在《Nature》杂志上发表，标志着单细胞基因组学领域的一个重大突破。Moscot 框架的设计灵感源自18世纪的最优传输理论，该理论旨在高效地将物体从一个地方移动到另一个地方。研究人员通过将生物映射和比对任务转化为最优传输问题，并采用一系列一致
印度最大的癌症护理网络 —— 健康全球企业（HCG）近日宣布与全球知名咨询公司埃森哲建立战略合作关系，旨在利用生成性人工智能和深度学习技术，推动癌症研究和治疗的创新。这一合作的核心目标是通过分析多维度和多组学的患者数据，加速精确医学的发展，从而实现对各种癌症的早期检测和更有效的治疗。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney此次合作将 HCG 的临床肿瘤学专长与埃森哲在人工智能、机器学习和量子计算方面的全球能力相结合，致力于揭示具有重要临床意
["Evo是一种基因组基础模型，可以进行多模态和多尺度学习","Evo可以生成全基因组规模的DNA序列","Evo超越了单分子和短序列，可以设计合成的多组分生物系统","Evo在全基因组规模上可以预测细菌或噬菌体中的必需基因"]
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Precious3GPT是多模态多组学多物种多组织的生命大语言模型，专为药物发现与衰老研究设计
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