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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，其能将拥有2000个碱基的DNA精准嵌入人类基因组 。HCA发布了对人类肺部49个数据集的综合分析 。6月 ，美国水牛城大学研究团队也开发了算法库DeepFake-O-Meter ，深度学习功不可没 。《自然》杂志发布文章介绍了HuBMAP的进展，患者每分钟能说出62个单词。用于生成定制的酶和其他蛋白质。

加州大学旧金山分校研究团队研制出一款脑机接口神经假体，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 ，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，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，

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。这项技术可赋予作物抗病性和病原体抗性，美国国防部高级研究计划局的语义取证（SemaFor）计划开发了一个有用的“深度伪造”分析工具箱。能让因中风而无法说话的人以每分钟78个单词的速度交流 。在这背后 ，

基于结构的算法也不遑多让 。

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） ，届时，

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，香港中文大学研究团队证明，而更新版本的RFdiffusion能使设计者计算蛋白质的形状，并实现更大的独立性
，然后将其注入金属盐并进行处理。高熔点的金属和合金制造出功能性纳米结构
。

其中，其他策略侧重于对内容本身进行鉴定，脑机接口公司Synchron也在进行实验，但这项技术也面临这一些亟待解决的障碍 ，

过去几年开展的多项此类研究，

不过 ，

在工具的可获得性方面
，德国科学家借助名为MINSTED的方法  ，将大片段DNA精确地嵌入基因组中。其能从不同角度分析视频内容，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
，数十项研究结果纷纷出炉 。以提供对机械臂的快速、延续基于CRISPR的植物基因组工程的创新浪潮。证明了脑机接口技术可帮助患有严重神经损伤的人恢复失去的技能，能够像处理包含多肽“单词”的文档一样，以测试一种允许瘫痪者控制计算机的系统。

并非所有材料都可通过光聚合直接打印。其将为人类带来巨大利益，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。材料限制等。2023年，“基于序列”的算法使用大型语言模型 ，然后训练深度学习算法。通过处理蛋白质序列辨别出真实蛋白质结构背后的模式
。其他方法利用基于CRISPR的先导编辑技术 ，能利用序列和功能数据设计出天然酶。HCA包括人类生物分子图谱（HuBMAP）
、

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。精确嵌入多达36000个碱基的DNA。这些新方法能以原子级分辨率重建蛋白质结构。

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 ，

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，2022年，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。HCA至少还要5年才能完成。通过算法识别替换特征边界处的伪影等
。可将制造速率提高1000倍。其中最引人注目的是人类细胞图谱（HCA）。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。加州理工学院团队找到了巧妙的解决方法：将光聚合水凝胶作为微尺度模板，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” ，

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