从可控酶生成设计，
到开放式发现智能

这项工作把去噪扩散模型用于从头构建紧凑酶，并进一步设计能够改变酶构象与活性的蛋白效应器，使催化功能可被激活或抑制。它把“设计酶”与“设计构象开关”合并为一个完整系统，瞄准长期困难的人工变构调控。

作者将结果概括为一种可向更多催化及蛋白功能推广的设计路线。该文目前是未经同行评审的 bioRxiv 预印本；虽然包含实验验证，方法的适用范围、控制幅度与跨体系稳定性仍需后续独立检验。

MutexaGPT 是一个开放访问的多智能体平台，目标是把研究者关于酶结构、动力学与功能的定性直觉，翻译为物理模拟流程和可执行的变体设计。平台将自然语言分析与高通量分子建模连接起来，降低物理引导酶工程的操作门槛。

论文以卤化物甲基转移酶的底物拓展和双结构域淀粉酶的低温活性优化为案例，展示从问题表述到候选设计的闭环。文章已在 Nature Computational Science 正式发表；案例证明的是工作流可行性，不宜外推为对任意酶工程问题都能稳定奏效。

DSQ 不把 GPCR 配体预测简化为静态结合问题，而是用可学习的正交查询分别提取活性态与非活性态表征，再将 Monod–Wyman–Changeux 变构模型写入神经门控模块，以热力学竞争解释受体激活概率。

作者报告模型在激动剂子集上优于对照，并通过同源性分层、扰动和温度敏感性分析检查物理归纳偏置，同时指出低同源受体上的局限。该稿已被 APBC 2026 接收，但当前公开版本仍是 arXiv 作者稿，结论主要来自计算评测。

HyCoSeq 将多曲率洛伦兹编码、几何一致的残差聚合与双向 LSTM 结合，用双曲空间同时表达局部序列结构和跨位置上下文。核心假设是：基因组模式的层级性可以由双曲几何提供更合适的归纳偏置。

作者称该方法在多类基因组任务上超过现有双曲基线，并在不依赖大规模基因组预训练的情况下接近更大的 DNA 语言模型。该文是未经同行评审的 arXiv 预印本；其效率优势和跨数据集泛化仍需在统一训练预算下复核。

论文提出“发现基础模型”框架，把科研系统的目标从回答既定问题扩展到发现问题、构造表征、形成假设、执行干预、依据证据修正并持续改进。Zetema 负责显式研究状态、验证门控和技能演化，强调对发现过程本身建模。

作者还以 GALILEO 描述干实验推理、机器人及人工湿实验、外部生物证据与迭代设计组成的物理闭环。该文是未经同行评审的 arXiv 预印本，主要贡献是体系化框架与系统实例；摘要未提供可用于横向比较的统一性能结果。

这项研究指出，用已知基序恢复率或证据删除曲线评价基因组序列模型解释时，如果不报告随机基线，跨转录因子的原始分数并不可比。作者给出连续基序重叠的封闭形式机会水平、校正分数，以及计算归因前的有效性筛查。

重分析显示，机会校正可以改变既有的模型解释分类；某些遮蔽实验甚至不满足单调性等基本前提。该文是未经同行评审的 arXiv 预印本，原始提交日期为 7 月 31 日；其价值在于提醒解释指标也需要先通过统计有效性审计。