AI+科研周报｜组学与单细胞AI新进展
本期覆盖时间：2026.04.29-2026.05.12封面图：AI 生成｜组学与单细胞 AI 主题配图本期周二栏目继续聚焦“组学与单细胞 AI”。这两周的文章有一个很明显的变化：AI 不再只是给组学表格做分类，而是在尝试改写数据进入科研问题的方式。最值得注意的是，空间组学和病理图像开始更紧地接在一起。Path2Space 用病理切片预测空间基因表达，把昂贵的空间转录组实验转成可以在大队列里扩展的推断流程。这对做组织结构、炎症微环境、肿瘤微环境或口腔组织空间异质性的人，启发很直接：图像不只是配图，它可能成
RIGPS：强化学习驱动的无标签单细胞基因筛选新方案
伴随着单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的迅猛进步，我们能够深入到单细胞层面去监测基因的表达情况，为疾病探究、药物研发及精准医疗开启了全新视界。不过，这项技术也引发了一个严峻难题——如何在浩如烟海的基因中，精准甄选出最具生物学价值的“关键Marker基因”？特别是大部分测序数据缺乏真实标签，在这些无标签的数据中，这一任务更是难上加难。近日，中国科学院计算机网络信息中心科学数据智能与创新实验室团队（DI4Science Lab或DSL）携手新加坡科技研究局（A*STAR）、杜克-新加坡国立大学医学院
英矽智能Pharma.AI春季更新全览
随着人工智能与基础模型不断加速迭代，生物医药这一核心落地场景正快速进入 AI 赋能研发的“深水区”。近日，生成式人工智能驱动的临床阶段药物研发科技公司英矽智能（Insilico Medicine，03696.HK）举办了 Pharma.AI 2026 春季启动网络研讨会。本次研讨会重点介绍了 Pharma.AI 平台在 2026 年第一季度的几项重要进展，主要包括：正式推出面向科学研究的 MMAI Gym，发布全新的基准评测门户与排行榜，并现场演示 MMAI Gym 如何把通用基础模型训练成可服务药物研发
告别生信报告解读困境，AI智能解析效率倍增
Abiosciences众多研究者都曾面临相似困境：耗费心力规划实验、采集样本、完成测序，苦等数周后终于盼来结题文档。展开一瞧，尽是密集的 UMAP 图谱、热图与气泡图，外加数十页的基因差异表格。面对繁复的细胞群标识与基因符号，心中不免疑惑：「这些图表代表什么？对应何种细胞类型？基因高表达意味着什么？如何才能将这些数据转化为论文素材？」无需焦虑，若您感到「报告难解」，未必是专业能力不足，更可能是现有工具难以满足当前研究需要。2026年4月15日14:00至15:00，百奥智汇将举办网络专题研讨会《AI赋能
scFM：AI如何将细胞转化为可计算语言？
ChatGPT理解的是人类文字，而如今—— 👉 科研人员正让AI学会“阅读细胞”。Nature子刊发布一篇重磅综述： 📄 Single-cell foundation models: bringing artificial intelligence into cell biology.宣告单细胞研究，正式迈入“基础模型（Foundation Model）时代”！过去数年：但分析手段仍停留在“按需定制”的零散工具层面该文提出关键范式：Single-cell foundation models（scFMs）—