Evo 2 利用上下文学习以数十个示例从头设计调控序列
Arc Institute 团队在两篇 bioRxiv 预印本中报告，Evo 2 仅用 4–64 个上下文示例且无需额外训练，即可生成覆盖 5 类调控模式的功能序列。
推荐理由：Evo 2 以少量上下文示例完成五类调控序列设计，并经 AAV 递送在小鼠脑内验证，为低样本生物序列生成提供了可复用路径。
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生成式分子设计、ADMET 预测、化学空间探索与合成可行性。
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Arc Institute · News精选AI 评分8282
Isomorphic Labs · News精选AI 评分7878 Isomorphic Labs 推出 IsoDDE 药物设计引擎
Isomorphic Labs 推出 IsoDDE 药物设计引擎，用统一系统处理结构预测、结合亲和力预测和新型口袋识别。在‘Runs N’ Poses 基准最困难的外推类别中，IsoDDE 的准确率是 AlphaFold 3 的两倍以上，并在抗体-抗原高保真预测中分别比 AlphaFold 3 和 Boltz-2 高 2.3 倍和 19.8 倍。
推荐理由：IsoDDE将结构预测、亲和力预测和口袋识别纳入统一系统，并提供训练集外任务与公开基准的对比结果。
Broad Institute · News精选AI 评分7474 MIT 等机构用生成式 AI 设计 NG1、DN1 两种抗生素候选物
MIT、Whitehead Institute、Wyss Institute 和 Broad Institute 的研究人员利用生成式 AI 设计了 NG1、DN1 等新型抗生素候选物，分别针对耐药淋病奈瑟菌和 MRSA。
推荐理由：研究将片段约束生成与无约束生成用于两类耐药病原体，NG1、DN1 的合成和动物实验结果提供了具体评估依据。