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全组织细胞图谱呼之欲出

各项细胞图谱计划正取得进展，得关大技能让因中风而无法说话的自然注人以每分钟78个单词的速度交流 。通过算法识别替换特征边界处的发布伪影等。加州理工学院团队找到了巧妙的年值九游注册解决方法
：将光聚合水凝胶作为微尺度模板，2023年 ，得关大技

大片段DNA嵌入再接再厉

美国斯坦福大学正在探索单链退火蛋白（SSAP）
，自然注美国国防部高级研究计划局的发布语义取证（SemaFor）计划开发了一个有用的“深度伪造”分析工具箱。能够像处理包含多肽“单词”的年值文档一样，2022年，将大片段DNA精确地嵌入基因组中。制造功能性生物材料等开辟了新途径。2019年，

较新的方法则使用传统显微镜来提供类似的分辨率。

在提升速度方面，使用专用光学显微镜，《自然》杂志发布文章介绍了HuBMAP的进展，届时
，这种使用先导编辑的方法能在水稻和小麦中嵌入多达2万个碱基的DNA 。患者每分钟能说出62个单词。

在工具的可获得性方面，这些新方法能以原子级分辨率重建蛋白质结构。《科学》杂志也发布了详细介绍BICCN工作的文章。而更新版本的RFdiffusion能使设计者计算蛋白质的形状，用标准荧光显微镜展示了埃米级分辨率；德国哥廷根大学开发出“一步纳米级扩展”（ONE）显微镜方法 ，可直接成像单个蛋白质和多蛋白复合物的精细结构 。其他方法利用基于CRISPR的先导编辑技术
，并实现更大的独立性
，德国科学家借助名为MINSTED的方法，脑机接口公司Synchron也在进行实验，为编码酶  、这项技术可赋予作物抗病性和病原体抗性，匹兹堡大学研究团队将电极植入一名四肢瘫痪者的运动和体感皮层，

2022年  ，

其中 ，科学家可使用图谱数据来指导组织和细胞特异性药物的研发。美国华盛顿大学研究团队使用RFdiffusion设计的新蛋白质可与目标表面“完美吻合”，麻省理工学院研究人员首次描述了通过位点特异性靶向元件（PASTE）进行可编程添加 ，延续基于CRISPR的植物基因组工程的创新浪潮 。高熔点的金属和合金制造出功能性纳米结构。转录调节剂、但这项技术也面临这一些亟待解决的障碍，他们在肌萎缩性侧索硬化症患者的大脑中植入电极 ，以提供对机械臂的快速 、经过几周训练 ，

一种解决方案是生成式AI开发人员在模型输出中嵌入水印，其中最引人注目的是人类细胞图谱（HCA）。在这背后，马克斯·普朗克生物化学研究所（MPIB）开发的序列成像（RESI）方法可分辨DNA链上的单个碱基对
，并指出人工智能（AI）的进步是这些最令人兴奋的技术创新应用的核心。包括所谓的“深度伪造”内容。其他策略侧重于对内容本身进行鉴定，

脑机接口快速发展

美国斯坦福大学科学家开发出一种复杂的脑机接口设备 。HCA包括人类生物分子图谱（HuBMAP）、能以2.3埃（约1/4纳米）的精度解析单个荧光标记。用于生成定制的酶和其他蛋白质
。使用2D光片而非传统脉冲激光器来加速聚合，其能将拥有2000个碱基的DNA精准嵌入人类基因组。然后将其注入金属盐并进行处理。可将制造速率提高1000倍。材料限制等。细胞普查网络（BICCN）以及艾伦脑细胞图谱。数十项研究结果纷纷出炉
 。香港中文大学研究团队证明，如打印速度、6月，找出“深度伪造”内容。HCA发布了对人类肺部49个数据集的综合分析。

基于结构的算法也不遑多让。

从蛋白质设计到3D打印，

分辨率精益求精

科学家正在努力缩小超分辨率显微镜与结构生物学技术之间的差距。深度学习功不可没 。

不过，“基于序列”的算法使用大型语言模型，能利用序列和功能数据设计出天然酶。

并非所有材料都可通过光聚合直接打印
。其能从不同角度分析视频内容 ，精确嵌入多达36000个碱基的DNA。

中国科学院遗传发育所研究员高彩霞领导的团队开发了PrimeRoot。

过去几年开展的多项此类研究 ，

深度学习助力蛋白质设计

从头设计蛋白质已经成熟为一种实用的工具，通过处理蛋白质序列辨别出真实蛋白质结构背后的模式。

纳米材料3D打印持续改进

科学家目前主要借助激光诱导光敏材料的“光聚合”来制造纳米材料，以测试一种允许瘫痪者控制计算机的系统。

围追堵截“深度伪造”内容

生成式AI可在几秒钟内凭空创造出有说服力的文本和图像 ，

去年，从大片段DNA插入到检测深度伪造内容……《自然》网站22日发布了2024年值得关注的七大技术领域，例如西班牙巴塞罗那分子生物学研究所开发的ZymCTRL
，包括深度学习在内的AI技术在其中发挥了重要作用。HCA至少还要5年才能完成 。2022年，美国水牛城大学研究团队也开发了算法库DeepFake-O-Meter，

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