研究人员利用被称为大型语言模型的人工智能模型，在根据蛋白质序列预测蛋白质结构方面取得了重大进展。 然而，将这种方法应用于抗体却被证明更具挑战性，这主要是由于这些蛋白质固有的高度可变性。 为了克服这一限制， ...

亥姆霍兹慕尼黑和Ludwig-Maximilians大学（LMU）的研究人员发现了与长COVID相关的神经系统症状的可能解释。他们的研究表明，SARS-CoV-2刺突蛋白可以在感染后在大脑的保护层（脑膜）和头骨骨髓中持续存在长达四年。这种挥之不去的刺突蛋白可能会引发慢性炎症，并增加神经退行性疾病的风险。

为了克服这一限制，麻省理工学院的研究人员开发了一种计算技术，使大型语言模型能够更准确地预测抗体结构。他们的工作可以使研究人员筛选数百万种可能的抗体，以确定那些可用于治疗SARS-CoV-2和其他传染病的抗体。

借助 AI 模型，研究人员在根据蛋白质序列预测蛋白质结构方面已经取得了巨大进步，然而，这种方法对于抗体却不是那么有效，部分原因是由于这种类型的蛋白质具有“高变异性”。

关于SARS-CoV-2可感染红细胞并导致血凝的报道，也证实了这一发现。 在重症病例中，簇1和簇4由具有丰富窦状结构的肝细胞组成，簇2由肝细胞组成，簇3和簇5高度表达胆管细胞和血管特异性基因。在死亡患者中，簇9和簇10富含胆管细胞和血管内皮细胞特异性基因 ...

清华大学程功教授团队最近开发了一种无数据要求的语言模型，揭示了SARS-CoV-2变异的潜在规律 ... 实验扫瞄或抗体三维结构的信息，仅凭序列数据 ...

它使科学界无需系统发生树、深度突变扫描（DMS）或三维蛋白质结构等信息，就能预测即将出现的SARS-CoV-2变体的序列。然后，团队利用结合了SARS-CoV ...

清华大学程功教授团队研发的先进模型为我们带来了流行病预测的崭新视角，也激励着我们思考如何利用科技手段更有效地应对疫情。在这一过程中，AI技术的快速发展让我们有理由相信，通过科学、数据驱动的方式，未来对流行病的防控将更加精准高效。同时，这一研究也彰显了 ...

抗SARS-CoV-1等沙贝病毒与SARS-CoV-2 KP.3.1.1突变株的超级广谱保护性纳米抗体 所属会议:病毒突变与广谱纳米抗体的应对策略 研究从多次免疫的羊驼体内分离鉴定到多株纳米抗体，对SARS-CoV-2多种变异株、SARS-CoV-1和其他主要沙贝病毒具有广谱高效中和活性与抑制病毒介 ...

本篇FAQ通过关于新欧洲药典（Ph.Eur）第 2.1.7 章的18个常见问题介绍了如何确保遵守最新的药典准则，以及赛多利斯的Cubis® II天平的合规性。