Issue 77 · 2026-10-09 · AI × Biology
MD-LLM-2 把蛋白质构象轨迹离散为结构令牌，并以序列、温度和分子历史为条件进行自回归生成。与前代针对单个蛋白训练不同，新模型在多个 mdCATH 结构域上联合训练，并为每一步轨迹给出归一化概率，因此能够计算完整路径的显式似然。
作者在未见结构域、不同温度的 Trp-cage、T4 溶菌酶以及改变力场参数的丙氨酸二肽上评估平衡分布和初达概率。该文是未经同行评审的 arXiv 预印本；结果主要是对模拟轨迹和已知构象的计算复现，尚不能替代高精度分子动力学或实验动力学测量。
La-Ribo 用几何潜空间流匹配联合生成 RNA 序列和三维结构。模型保留稀疏的磷酸—糖—碱基骨架，以残基级潜变量同时编码核苷酸身份与局部构象，再由 RNA 专用解码器恢复全重原子结构。
作者整合实验结构与三种折叠模型的预测，构建质量控制语料，并在两种再折叠模型下比较可设计性、协同设计表现及支架条件逆折叠。该文是未经同行评审的 arXiv 预印本；性能来自计算基准，生成 RNA 的真实折叠、稳定性和功能仍需合成与实验验证。
这项工作把底物、产物与酶学委员会编号组织为统一的“酶反应空间”。作者构建 VenusRX-Bench，统一评估正向反应预测、单步逆合成和 EC 编号预测，并通过受控切分减少数据泄漏与跨数据库口径差异。
配套的 VenusRX 以 T5 式序列模型联合学习反应重建、正向预测和逆合成，可选择加入 EC 条件与受限分子库解码。该文是未经同行评审的 arXiv 预印本；目前证据限于整理后的历史数据库，尚未证明模型能发现新酶或在真实反应条件下提高实验成功率。
ARGUS 把大语言模型的规划职责与确定性生物计算分开：Agent 根据当前不确定性选择证据源，458 个 DNABERT 转录因子结合模型负责预测，验证器再解释 ADASTRA、JASPAR 和 ENCODE cCRE 等真实数据库返回的结果。
论文围绕 8q24 风险位点的一个变异展开案例研究，展示同一规划器面对不同转录因子时如何补救假阴性、继续取证或因证据不足而弃权。这是 NeurIPS 2026 AgenticLS Workshop 已接收作者稿；单个位点案例不足以证明广泛泛化，数据库覆盖偏差与模型校准仍需系统评估。
SPERA 是面向异构脑电数据的 JEPA 基础模型，在潜空间预测被遮蔽片段。模型用勒让德多项式空间先验表示不同电极布局，并结合时空分解注意力与频谱关系正则，以适配受试者、设备和导联配置差异。
作者在来自 106 个数据集、29,048 名受试者的约 80,000 小时 EEG 上预训练，并在九项临床、认知和脑机接口任务上进行线性探测等评估。这是 NeurIPS 2026 已接收作者稿；跨数据集平均指标并不等于临床可用性，外部前瞻验证和任务特异校准仍不可缺少。
作者用双规则对比学习把小鼠与人类电生理数据按生物状态对齐，同时保留不同表型之间的分离。目标不是直接把一种记录模态映射到另一种，而是寻找能够跨物种、跨设备和跨实验情境保持的神经动力学表示。
在癫痫分析中，冻结后的表征回顾性区分三种小鼠模型与异质患者群体，并让治疗后动物向“人类健康状态”的移动与十组模型—药物组合的已知临床疗效相对应。该文是未经同行评审的 arXiv 预印本；证据属于回顾性对齐，不能视为对新药临床成败的前瞻预测。