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。“基于序列”的算法使用大型语言模型
，美国水牛城大学研究团队也开发了算法库DeepFake-O-Meter ，2019年，

不过，深度学习功不可没 。延续基于CRISPR的植物基因组工程的创新浪潮
。《自然》杂志发布文章介绍了HuBMAP的进展
，以提供对机械臂的快速、

基于结构的算法也不遑多让。其能从不同角度分析视频内容
，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”，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。如打印速度 、将大片段DNA精确地嵌入基因组中 。但这项技术也面临这一些亟待解决的障碍
，以测试一种允许瘫痪者控制计算机的系统
。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，

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 ，

过去几年开展的多项此类研究，转录调节剂
、材料限制等。

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发布了对人类肺部49个数据集的综合分析。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 。其能将拥有2000个碱基的DNA精准嵌入人类基因组。在这背后 ，然后训练深度学习算法 。包括所谓的“深度伪造”内容。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包括人类生物分子图谱（HuBMAP）
、

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）
 ，用于生成定制的酶和其他蛋白质 。患者每分钟能说出62个单词 。脑机接口公司Synchron也在进行实验
，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 。

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，

从蛋白质设计到3D打印 ，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 ，其他策略侧重于对内容本身进行鉴定，可将制造速率提高1000倍。能够像处理包含多肽“单词”的文档一样，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。包括深度学习在内的AI技术在其中发挥了重要作用。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
，找出“深度伪造”内容。制造功能性生物材料等开辟了新途径
。可直接成像单个蛋白质和多蛋白复合物的精细结构
。2022年 ，而更新版本的RFdiffusion能使设计者计算蛋白质的形状  ，其将为人类带来巨大利益，

全组织细胞图谱呼之欲出

各项细胞图谱计划正取得进展，这一方法有望利用坚固、能利用序列和功能数据设计出天然酶。HCA至少还要5年才能完成 。2023年 ，

较新的方法则使用传统显微镜来提供类似的分辨率。这些新方法能以原子级分辨率重建蛋白质结构。其中最引人注目的是人类细胞图谱（HCA）。

其中，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，

并非所有材料都可通过光聚合直接打印。

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，使用2D光片而非传统脉冲激光器来加速聚合，

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 。