AI赋能智能育种：四天实战从基因组到多组学分析
从基因组选择到 AI AgentAI赋能智能育种：四天实战从基因组到多组学分析四天高强度实战从基因组数据到 AI 智能分析理论学习 + 实操演练带你从「零基础」走向独立应用培训时间2026年8月17日-8月20日培训地点中国农业科学院农科三路24号（北京）+线上直播行业背景与课程缘起全基因组选择（Genomic Selection, GS）是利用覆盖全基因组的高密度分子标记进行选择育种的新方法。作为新一代育种技术，它通过构建预测模型，根据全基因组估计育种值对早期个体进行预测和选择，从而缩短育种世代间隔、加
AI整合生物标志物、智能自动化与即时诊断推动临床检测革新
临床检测涉及用于在实验室、转诊中心和分散式医疗机构识别与监控疾病的多种系统和技术。这涵盖分子检测、组织分析、免疫诊断、临床化学和即时检测（POCT）。当前，医疗保健提供者和诊断企业都在追求更迅速的检测结果、更流畅的工作流程管理以及更全面的检测选项。癌症、慢性病和传染病发病率的上升，正驱动对分散式分子检测、组织评估以及化学-免疫联合检测系统的需求增加。随着该领域在 2031 年不断演进，各机构正投入自动化、互联测试平台和数据管理工具，以支撑实验室运作和临床判断。您的机构是否已准备好，在未来互联、分散化的测试
清璟AI诚邀技术合伙人，共攀CNS学术巅峰
🔥清璟·技术合伙人当医学科研遇上人工智能的变革浪潮，我们正在寻觅一群怀揣相同理想的开拓者——倘若你立志以技术重塑医学研究的未来，倘若你渴望在顶尖学术殿堂中镌刻属于自己的印记，清璟AI诚邀你携手同行，开启一段科研与技术交融的巅峰征途。🌟 我们是谁？清璟AI，由国内TOP2高校医工交叉领域博士团队共同发起，倾力构建一站式AI赋能医学科研生态体系。我们聚焦医疗大模型、影像组学、病理组学、深度学习、AI智能体、生信分析、多组学、多模态等前沿方向，全力为医学科研输送专业的AI智能体、高端科研资源及一对一定制化解决方
武大人工智能学院与广州妇儿中心联合招收博士后
BioArt人才武汉大学人工智能学院秦谦联合广州医科大学附属妇女儿童医疗中心周文浩招聘博士后简介本联合课题组聚焦于儿童脑肿瘤、儿童神经发育障碍、儿童罕见病及相关生物信息学研究，致力于通过人工智能、多组学测序、脑影像、遗传学等跨学科交叉，推动疾病机制解析与临床转化。具体而言，我们利用患儿临床样本、多组学测序数据、脑影像与遗传数据及体内外实验模型，结合武汉大学人工智能学院在人工智能、计算建模和多组学生物信息算法开发方面的优势，解析儿童重大疾病和罕见病的关键致病机制，并积极探索人工智能大模型在儿童疾病诊断、风险
三星电子斥资1.75亿美元入股Element Biosciences，跃升为第一大股东
三星电子于本周三披露，将加入美国基因组技术企业Element Biosciences的E轮融资，新增投资额达1.75亿美元，由此荣登该公司最大股东之位。 三星电子在声明中指出，这笔投资是继2024年7月参与Element Biosciences D轮融资后的又一次战略布局。 Element Biosciences创立于加州圣迭戈，专注于为生物医学研究、药物开发、临床试验、农业及其他生命科学领域打造新一代DNA测序与多组学解决方案。 三星电子认为，此番投资与其在精准医疗和数字健康技术领域的业务扩张战略高度契
共创科研巅峰!清璟AI诚邀技术合伙人,顶尖资源助你登顶
🔥清璟·技术合伙人站在医学研究与人工智能的交汇点，我们正寻找志同道合的先行者——若你渴望用技术革新医学探索，若你期待在顶级学术舞台留下印记，清璟AI邀你同行，共赴科研与技术的至高征途。🌟 我们是谁？清璟AI，由国内顶尖高校医工交叉博士团队联合打造，致力于构建一站式AI赋能医学科研生态。我们专注于医疗大模型、影像组学、病理组学、深度学习、AI智能体、生信分析、多组学、多模态等前沿方向，为医学研究提供专业AI智能体、高端科研资源及个性化定制服务。🚀 清璟·技术合伙人 巅峰计划这非寻常招聘，而是科研与技术的共创
AI驱动生物医药：从算法到实验的闭环创新
点击上方蓝字 关注普瑞基准2026年5月8日至10日，由无锡市政府主办2026太湖湾生命健康未来大会在无锡国际会议中心举行。本届大会以“智融前沿 产创未来”为主题，深度聚焦AI+生物医药、细胞与基因治疗、脑机接口、核药等前沿赛道。在“人工智能赋能药械发展论坛”的《从算法到“湿实验”：AI驱动的高效研发闭环实践》圆桌对话中，普瑞基准创始人兼CEO季序我博士与舶望医药IT负责人史俊、海正药业研发中心副总经理周厚江、望石智慧创始人兼CEO周杰龙、再鼎医药全球研发首席运营官阎水忠等行业专家展开深度交流。季序我博士
AI赋能遗传性疾病早筛与风险预测全链条解决方案
本方案遵循遗传性疾病“早发现、早干预、早防控”的基本原则，综合运用人工智能、多组学技术、区块链等先进技术，聚焦遗传性疾病筛查与预测的关键业务场景，整合基因组、表观遗传组、转录组、蛋白质组等多维度生物数据，构建“生物标志物筛选-机制解析-风险预测-精准筛查-多中心协同”全流程智能化解决方案。方案重点解决遗传性疾病新型生物标志物挖掘、发病机制解析及精准预测等核心问题，对接国家出生缺陷防控、精准医学发展相关政策要求，为医疗机构、科研机构、公共卫生部门及有遗传风险评估需求的家庭提供专业化、智能化的全链条服务，推动
AI 肾智慧丨KI Reports 社论：全切片 AI 成像能否精准预判肾功能？
肾脏病理评估素来被视为诊断与预后判定的“金标准”，然而传统人工判读难免存在观察者内及观察者间的差异。人工智能（AI）在数字病理图像分析领域的迅猛崛起，为实现肾脏病理的量化与标准化评估开启了新纪元。2025 年下半年，Denic 团队在《肾脏国际报告》（Kidney International Reports）上刊发了题为《基于多分类 AI 模型的肾组织慢性改变评估》的论文。Alton B. Farris 教授为此撰写社论，深度剖析了该研究，并展望了 AI 赋能肾脏病理学的未来图景。组织病理学检查始终是肾脏
奥明星程获超亿元A轮融资 打造AI科学家能力体系
近日，AI for Science赛道企业奥明星程对外宣布，已完成超过亿元规模的A轮战略融资。本轮融资由深创投担任领投方，复星医药（复健资本）、太平股权、广东中医药大健康基金、杭实集团等多家头部投资机构、产业链龙头企业以及地方国资共同参与。同时，公司已与深圳湾实验室等多家国际顶尖科研机构建立深度成果转化合作，形成覆盖技术研发、临床落地与产业生态赋能的全链条布局。奥明星程的关键愿景在于实现从“拟合结果”走向“解析机制”，从“给出解答”转向“提出问题”的跃迁。公司创始人兼首席执行官林子奥表示，奥明星程的目标并
人工智能助力癌症药物研发的变革之路
文章回顾了AI如何将药物发现从缓慢且昂贵的传统流程转变为早期临床应用。以AI设计的TNIK抑制剂试验为例，证明了这一转变的可行性。文章指出，精准肿瘤学若能结合AI驱动的多组学分析、联邦学习和自适应试验设计，将获益良多，但前提是有效性、公平性、可解释性及监管一致性需得到加强。AI已不再是药物开发的辅助角色。本文展示了其如何构建更快速、智能且个性化的癌症治疗方案，同时也指出了当前仍存在的科学与监管障碍。近期发表在《BJC报告》上的一篇观点文章中，作者探讨了AI如何重塑药物发现，并将其应用于精准肿瘤学领域。背景
AI赋能脓毒症多组学研究与精准诊疗
摘要关键词：脓毒症；人工智能；机器学习；多组学；精准医学脓毒症作为一种危及生命的临床综合征，其核心特征在于显著的异质性和复杂的宿主与病原体相互作用机制。尽管传统的机制性研究已识别出若干关键分子通路，但仍难以捕捉该疾病高度动态、多因素交织及系统层面的本质。高通量组学技术的兴起，尤其是整合了基因组学、转录组学、蛋白质组学与代谢组学的综合性多组学方法，通过实现跨生物层次的分子扰动全景式剖析，深刻重塑了脓毒症的研究范式。然而，多组学数据集前所未有的规模、维度与异质性，已远超传统统计方法的分析能力，迫切需要更先进的
AI虚拟细胞外囊泡:AIVEVs研究进展
近日，全球生物制药巨头默沙东（Merck/MSD）与全球顶尖医疗体系梅奥诊所（Mayo Clinic）正式达成重磅研发合作，双方将以人工智能、高级分析与多模态临床数据为核心，融合临床数据、基因组信息与 AI 虚拟细胞技术，加速疾病机制解析、药物靶点发现与早期研发决策。这一合作印证了 AI 驱动的虚拟生物模型正成为精准医疗与新药研发的核心引擎。而上海交通大学医学院苏佳灿教授团队近日也提出的人工智能虚拟细胞外囊泡（AIVEVs），则为这一趋势提供了从基础理论到临床转化的完整技术范式，成为连接虚拟细胞、细胞间通
AI虚拟代谢新范式：开启细胞代谢研究新篇章
近期，西湖大学李子青教授团队携手上海人工智能实验室、百图生科及上海创智学院，在国际权威期刊Trends in Biochemical Sciences上发表重要前瞻性论文。该研究首创性地提出了"AI虚拟代谢"（AI Virtual Metabolism, AIVM）理念，建立了基于"AI+多组学"的AGI4S研究新模式。作为构建"AI虚拟细胞"（AI Virtual Cell,AIVC）的关键组成部分，AIVM的问世弥补了该领域的研究空白，为全球虚拟代谢研究开辟了崭新道路。文章第一作者为西湖大学工学院博士
AI虚拟细胞代谢：科研新纪元
🔍西湖李子青团队创新|跨化学生命鸿沟01 核心难题：连接静态化学与动态生命细胞的代谢途径是生命基础，传统方法受限于数据，难以映射其复杂性。现有AI技术局限于静态预测，未能捕捉细胞内动态调节的精髓。如何使AI深入理解酶的特异性和生命系统调控，成为构建数字细胞的关键挑战，亦是科研的新边疆。02 AIVM新框架：融合逆合成与生物现实为解决这些问题，团队创立AIVM框架，超越单一路径预测，构建多维度体系：1. 多组学与AI深度整合：利用大模型解析细胞功能的多层次。2. 生物学约束核心：加入酶特异性和热力学限制，确