#生物信息学

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人类基因组98%的非编码调控区域仍是未解之谜。本文分析AI基因组基础模型在黑箱解释、机制洞察与因果推断上的结构性局限，探讨物理感知神经网络、CRISPR扰动数据与多模态整合如何推动可解释基因组AI的发展。

Grokbot推出面向生物信息学的AI智能体方案，通过MCP协议五分钟搭建11个专家Agent加协调者团队，覆盖基因组序列分析、高通量数据处理与数据库管理，助力科研人员提升效率。

一篇 arXiv 新论文提出使用图神经网络 SchNet 从蛋白质三维结构预测跨膜蛋白拓扑，采用全原子级别嵌入替代传统序列特征，在与 DeepTMHMM 相同数据集上验证了 GNN 在拓扑预测中的潜力。

arXiv论文提出BaseCamp——一个用于自动化DNA测序数据流水线决策层的智能体AI框架。它通过六个专职AI智能体和本地化多模型协同，让LLM专注判断层，保留工具可复现性，为科学数据流水线自动化提供通用蓝图。