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模块概述生命科学的MSC FHNW（从2024年秋季学期开始）
及其局限性；数据预测；开发CNN，长/短期记忆，LLM，Alphafold Muttenz人机的互动和偏差缓解算法的透明度和偏置性决策，交互式机器学习，数据质量和对算法中算法中的算法中的算法和影响，开发了CNN，长/短期记忆，LLM，Alphafold Muttenz人机相互作用和偏置缓解透明度以及对Prundtenz AI中的算法和影响，开发的开发SS算法。通过网络分析的化学结构和生物分子的数据挖掘； Cmuttenz环境技术环境风险评估SS环境取样，对命运的命运，对命运，效果和风险评估，混合物，混合物，风险交流的成本和可持续生产SS决策框架的成本和收益水处理，资源效率muttenz补救作为对污染地点的管理，修复的生物地球化学基础，，化学修复技术，生物修复，Muttenz水和废水处理SS基本原理，凝结，凝结，絮凝，絮凝，阵线过滤，含水量的降水，降水量，降水量，降水量，降水量，降水量，降水量，较分，微量，微量，微量，微量，微量，ic量（价值…）作为物质流和恢复，分离和转换技术，恢复实例，资源恢复案例研究固体废物管理SS环境法，监管驱动因素，过程技术，行业MUTTENZ的案例研究
2021：深技术的一年。
仅举几个里程碑：在2019年Google（与NASA一起）获得了“量子至上”，仅在2020年被中国以100亿美元的价格超越中国。CRISPR-CAS9基因组编辑技术于2020年获得诺贝尔奖，而CRISPR Therapeutics的市值为110亿美元。DeepMind解决了一个主要的蛋白质折叠挑战（Alphafold），而Muzero程序标志着自我学习的AI中的另一个里程碑（Muzero可以教会自己参加比赛，国际象棋和Atari游戏）。OpenAI发布了GPT-3，该语言模型使用深度学习来产生类似人类的文本。，列表还在继续。
人工智能驱动的数字细胞模型构建 - 创新
多组学技术在细胞生物学中的出现引发了生物数据爆炸，推动了生物人工智能系统的进化。随着计算能力的提高，这些人工智能模型利用越来越庞大的数据集和参数。最近的发展，如 AlphaFold 3 1 和即将推出的 ESM3, 2，在预测生物分子结构和相互作用方面表现出更高的准确性，甚至可以模拟大分子的早期进化过程。这些进步提供了令人信服的证据，表明我们正在接近实现一个基于大量分子定量数据和相互作用网络的集成数字细胞。根据我们目前的理解，我们已经制定了构建数字细胞模型 (DCM) 的初步理论框架。
2023 年技术和电信展望 - Metaverse Post
人工智能的发展将与法规齐头并进 人工智能 (AI) 在 2022 年取得了一些重大发展——由 DeepMind (Alphabet) 设计的人工智能程序 AlphaFold 已被证明能够分解蛋白质的结构，凸显了技术在科学进步中的作用。人工智能模型在未标记的数据上进行训练并能够执行不同的任务，而大型语言模型可以从数十亿个单词和短语中学习，它们将继续发展并为跨行业的多项任务提供解决方案。但人们争论的是，这些深度学习模型是否太有限而无法实现类似人类的智能（如果可以实现的话），或者是否需要开发其他范式，例如以上下文和整个环境为主导的范式。
欧盟科学领域的人工智能
欧盟正处于塑造人工智能在科学领域发展轨迹的关键时刻。人工智能在研究和科学领域的应用正在不断扩大，各个领域的人工智能相关出版物数量显著增加。成功的应用包括 AlphaFold 的蛋白质结构预测、通过人工智能发现新抗生素以及通过人工智能驱动的模型改进天气预报。要充分发挥人工智能在科学领域的潜力，需要对其能力和限制有细致的了解，进行负责任的创新，并采取战略方法来应对其局限性。糟糕的数据会导致错误的人工智能模型，从而延续现有的偏见和歧视。人工智能垄断创新和不公平地挪用科学知识的可能性，尤其是通过商业大型语言模型，是一个日益严重的问题。通过促进负责任地采用人工智能，欧盟有可能扩大其创新能力。
人血清白蛋白的AI驱动建模
人血清白蛋白（HSA）作为最普遍的蛋白质占蛋白质质量的60％。在这项工作中，我们通过掺入AI驱动的建模来增强先前发布的HSA数据库（HSADAB）。通过各种机器学习预测变量指标构建的Web服务器www.hsadab.cn可以立即预测类似药物的分子的HSA结合亲和力，托管着迄今为止发布的所有HSA相关的数据，并包含了完整的DeagkeRecting Docking结构，其中包含所有HSA相关的数据，并包含所有与HSA相关的数据。我们还提供了有关蛋白质构象空间，对接性能和Alphafold建模的全面分析，以及在GitHub存储库中https://github.com/proszxxpppp/hsadab中最强大的基于指纹的模型。
朝着药物发现中生成AI的治理框架：道德，监管和实际挑战
众所周知，药物发现过程昂贵且耗时，通常耗资超过28亿美元，并且需要12年以上的时间才能开发出一种新型的药物[Dimasi等。，2016年]。要应对这些挑战和成本上升，采取更有效的策略是必须的。生成的AI（genai）正在通过简化传统上复杂且昂贵的识别元素化合物的过程来彻底改变药物发现。通过利用算法设计和计算硬件的进步，Genai促进了新型分子结构的影响，并准确地预测了它们的生物学影响。这项创新加速了药物疾病，补充传统方法，并提供了时间和成本的明显节省[Mak等。，2024]。诸如DeepMind的Alphafold和Nvidia的Bionemo平台之类的工具体现了这些技术的变革潜力[Jumper等。，2021] [John等。，2024]。然而，尽管Genai在药物发现中有希望，但其广泛的采用带来了关键的治理挑战。
斑马鱼胚胎中DNA纳米摄取的时空动力学用于靶向组织生物成像应用
制造机器（替代模型）通过利用样本数据（也称为培训数据）来改善自己的表现。1在过去的几十年中，ML在各个工程领域都逐渐成为有前途的工具。尤其是，由ML训练的基于人工智能（AI）的替代模型可以为未知输入配置提供快速，准确的输出预测，从而取代劳动力强度的实验或模拟计算，要求高计算成本。2–14此外，基于ML的模型也可以从人类无法掌握的给定复杂数据表中得出有意义的推论。例如，Alphafold 15和Alphago 16证明了ML在执行基于规则的计算机程序中无法想象的杰出任务中的能力。近年来，大量的研究集中在ML模型的进一步增强上。例如，在可解释的人工智力（XAI）的领域取得了很大的进步，目的是通过阐明其决策来增强ML模型的解释能力 -
LEP-AD：蛋白质的语言嵌入和对药物的关注预测药物靶标相互作用
预测药物-靶标相互作用对于药物开发和先导化合物优化来说是一个巨大的挑战。最近的进展包括训练算法以从数据和分子模拟中学习药物-靶标相互作用。在这里，我们利用进化尺度模型 (ESM-2) 模型建立用于预测药物-靶标相互作用的 Transformer 蛋白质语言模型。我们的架构 LEP-AD 结合了预先训练的 ESM-2 和 Transformer-GCN 模型来预测结合亲和力值。我们使用多个数据集（包括 Davis、KIBA、DTC、Metz、ToxCast 和 STITCH）报告了与 SimBoost、DeepCPI、Attention-DTA、GraphDTA 等竞争方法相比的最佳新结果。最后，我们发现嵌入蛋白质的预训练模型 (LED-AD) 优于使用显式 alpha-fold 蛋白质 3D 表示的模型（例如，由 Alphafold 监督的 LEP-AD）。 LEP-AD 模型的性能随着训练数据规模的扩大而显著提升。代码可在 https://github.com/adaga06/LEP-AD 获取