包括所谓的年值“深度伪造”内容 。然后将其注入金属盐并进行处理。《科学》杂志也发布了详细介绍BICCN工作的文章 。能以2.3埃(约1/4纳米)的精度解析单个荧光标记。证明了脑机接口技术可帮助患有严重神经损伤的人恢复失去的技能 ,HCA发布了对人类肺部49个数据集的综合分析。美国华盛顿大学研究团队使用RFdiffusion设计的新蛋白质可与目标表面“完美吻合”,患者每分钟能说出62个单词。这些新方法能以原子级分辨率重建蛋白质结构
。围追堵截“深度伪造”内容
生成式AI可在几秒钟内凭空创造出有说服力的文本和图像
,从大片段DNA插入到检测深度伪造内容……《自然》网站22日发布了2024年值得关注的七大技术领域,科学家可使用图谱数据来指导组织和细胞特异性药物的研发。可直接成像单个蛋白质和多蛋白复合物的精细结构。其能将拥有2000个碱基的DNA精准嵌入人类基因组。细胞普查网络(BICCN)以及艾伦脑细胞图谱。2022年,并实现更大的独立性 ,
一种解决方案是生成式AI开发人员在模型输出中嵌入水印
,
深度学习助力蛋白质设计
从头设计蛋白质已经成熟为一种实用的工具,包括深度学习在内的AI技术在其中发挥了重要作用
。这项技术可赋予作物抗病性和病原体抗性,用标准荧光显微镜展示了埃米级分辨率;德国哥廷根大学开发出“一步纳米级扩展”(ONE)显微镜方法,以测试一种允许瘫痪者控制计算机的系统
。这种使用先导编辑的方法能在水稻和小麦中嵌入多达2万个碱基的DNA
。
在提升速度方面
,2019年,延续基于CRISPR的植物基因组工程的创新浪潮。
脑机接口快速发展
美国斯坦福大学科学家开发出一种复杂的脑机接口设备 。以提供对机械臂的快速、转录调节剂 、并指出人工智能(AI)的进步是这些最令人兴奋的技术创新应用的核心。其中最引人注目的是人类细胞图谱(HCA)。能利用序列和功能数据设计出天然酶。
纳米材料3D打印持续改进
科学家目前主要借助激光诱导光敏材料的“光聚合”来制造纳米材料,
不过,能让因中风而无法说话的人以每分钟78个单词的速度交流
。
较新的方法则使用传统显微镜来提供类似的分辨率 。使用2D光片而非传统脉冲激光器来加速聚合
,精确控制以及触觉反馈。而更新版本的RFdiffusion能使设计者计算蛋白质的形状,他们在肌萎缩性侧索硬化症患者的大脑中植入电极,
其中,找出“深度伪造”内容。用于生成定制的酶和其他蛋白质。HCA包括人类生物分子图谱(HuBMAP)、2022年
,
去年
,
大片段DNA嵌入再接再厉
美国斯坦福大学正在探索单链退火蛋白(SSAP)
,
2022年,HCA至少还要5年才能完成。数十项研究结果纷纷出炉。其能从不同角度分析视频内容
,如打印速度、“基于序列”的算法使用大型语言模型,制造功能性生物材料等开辟了新途径 。在这背后
,匹兹堡大学研究团队将电极植入一名四肢瘫痪者的运动和体感皮层,马克斯·普朗克生物化学研究所(MPIB)开发的序列成像(RESI)方法可分辨DNA链上的单个碱基对,脑机接口公司Synchron也在进行实验,可将制造速率提高1000倍
。德国科学家借助名为MINSTED的方法 ,但这项技术也面临这一些亟待解决的障碍 ,使用专用光学显微镜
,美国国防部高级研究计划局的语义取证(SemaFor)计划开发了一个有用的“深度伪造”分析工具箱。通过处理蛋白质序列辨别出真实蛋白质结构背后的模式 。能够像处理包含多肽“单词”的文档一样,经过几周训练,
全组织细胞图谱呼之欲出
各项细胞图谱计划正取得进展,高熔点的金属和合金制造出功能性纳米结构。材料限制等
。
从蛋白质设计到3D打印,2023年
,其他方法利用基于CRISPR的先导编辑技术 ,为编码酶
、精确嵌入多达36000个碱基的DNA。美国水牛城大学研究团队也开发了算法库DeepFake-O-Meter,
并非所有材料都可通过光聚合直接打印。6月
,
中国科学院遗传发育所研究员高彩霞领导的团队开发了PrimeRoot
。《自然》杂志发布文章介绍了HuBMAP的进展
,麻省理工学院研究人员首次描述了通过位点特异性靶向元件(PASTE)进行可编程添加
,
基于结构的算法也不遑多让
。
过去几年开展的多项此类研究,例如西班牙巴塞罗那分子生物学研究所开发的ZymCTRL,