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自从用了 #codex# 开始是研究各种量化策略 然后又学习 凯利公式 夏普比率 α/β … 再后来就是挖掘因子 学不完 根本学不完
7月17日,格罗宁根大学在《Nature Aging》发布研究发现:CDK4/6-RARα-NF-κB通路是诱发衰老慢性炎症的关键。 乳腺癌常用药阿贝西利(CDK4/6抑制剂)可阻断该通路,减少衰老细胞释放促炎因子。 动物实验显示,该药能缓解化疗带来的身体损耗,改善老年个体活力。 这项研究证实,成熟抗癌药物阿贝西利,有望用于改善衰老炎症,修复化疗后机体损伤。
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🚨🚨🚨令人震惊:美国航拍画面显示,转基因蜱虫被装在箱子里释放到农场……由于这些蜱虫会引发“α-半乳糖综合征”,被它们叮咬的人将无法再食用红肉……比尔·盖茨在2021年曾表示,他们计划到2030年将红肉消费量降至零
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#EROLABS# #ArkReCode# #星陨计划# “陪伴我,直到眾星殞落!” 出了星陨计划里方舟α指揮官—蓋妲,星陨计划EROLABS全新上線的瑟瑟手游!🥳希望你们可以喜欢 指路:
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10 月 16 日,Google Research 发布两项研究,分别涉及自主实验机器人和AI 驱动的适配体设计闭环。最重要的是,研究展示了 AI 如何根据真实实验失败原因,修改下一轮设计策略,而不只是增加候选分子的生成数量。 1. Wet-lab 命中率:经过三轮反馈,最高达到 42.1% Google 的适配体实验涵盖两个蛋白靶点。 α-thrombin: 第一轮没有获得有效结合分子,命中率为 0%。AI 分析实验失败原因后,发现部分固定引物序列影响适配体折叠,于是修改结构设计。第二轮命中率达到 26.0%,第三轮进一步达到 42.1%,靶标特异性达到 98.5%。 Myoglobin: 第一轮有效命中率为 10.2%。第二轮由于 AI 过度优化表面结合信号,产生大量非特异性结合分子,实际命中率反而下降至 3.7%。AI 根据实验数据重新限制容易产生非特异性结合的结构,第三轮命中率提高至 33.5%。 也就是说,Myoglobin 的最终命中率达到第一轮的约 3.3 倍,相较第二轮低点提高约 9 倍。 2. 蛋白质设计:计算成本下降,同时获得纳摩尔级结合分子 另一项研究针对肿瘤相关靶点 FAP(Fibroblast Activation Protein)。 Google 使用 Agent 辅助优化蛋白设计流程,通过只保留靶蛋白局部结合区域进行结构预测,使该步骤计算速度提高 8.6 倍。 在相同计算预算下,人类科学家与 Agent 协作的计算筛选命中率接近单独由科学家操作的两倍。 随后,团队利用真实实验获得了亲和力达到个位数纳摩尔级别的蛋白结合分子。 为什么这次值得特别关注? 此前: AI Design → Computational Filter → Wet-lab Validation 这次更重要的进展是: AI Design → Wet-lab → 分析失败机制 → 自主修改设计规则 → 下一轮 Wet-lab → 命中率提升 这意味着实验不再只是模型输出结果的最终验证环节,而开始成为 AI 持续改善设计策略的反馈来源。
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#华尔街观察|朱跃军事件完整复盘# 答辩现场“翻车闹场”,学术路线分歧,拒绝修改结论,最终没有拿到博士学位,只拿到结业证。 事件来龙去脉 九十年代初,朱跃军在上海第二医科大学(现上海交大医学院),王振义院士团队读博士,这个团队就是后来拿下世界级成果的白血病「上海方案」的核心班底(陈竺、陈赛娟都在其中)。 他通过实验提出两个超前假说: 1. 再生障碍性贫血,本质是T细胞自身免疫攻击造血干细胞,治疗核心要做免疫抑制; 2. 急性早幼粒白血病里的PML‑RARα融合基因不是附带现象,而是发病的驱动根源,解释病人大出血的机制。 当时整个课题组的主流认知并不支持这套解释。导师要求他调整论文结论,贴合团队主流框架。 朱跃军拒绝修改自己基于实验得出的判断。虽然学分修满、实验做完,但答辩没有通过,仅拿到结业证书,没有博士学位,科研之路就此中断。 毕业后他试图进入各大医疗机构,因缺少博士学位、观念激进,求职处处碰壁,辗转回到湖南邵阳武冈的乡村,开设一间乡村诊所行医三十余年,晚年生活清贫。 几十年后的今天,他当年的两项猜想,全部被现代医学证实正确:再障的免疫抑制方案已经写入临床教科书,融合基因驱动白血病的机制成为定论。 舆论两大谣言澄清(关键点) 1. ❌网传:他的科研成果被导师团队剽窃抢走。 ✅朱跃军本人亲口辟谣:上海方案1986年就启动,他1989年才入学,不存在核心成果被抢夺,他只是课题的参与者之一。饶毅也发文厘清史实,否认剽窃一说。 2. ❌网传:被强行诊断精神病赶出行业。 ✅当年求职时部分面试官认为他想法偏执,产生质疑,没有官方的精神病医学鉴定,属于口口相传的流言。 这件事之所以刷屏,并不只是一个医学故事。 它戳中一个永恒命题:当一个研究者的预判,跑赢了所处时代的共识,代价是什么? 资本市场何尝不是一模一样。 市场主流叙事就是当年课题组的“主流理论”。很多交易者早期的逆向判断,在当下被当成异端。即便事后证明逻辑正确,坚持逆向的人,往往要熬过漫长、孤独、不被认可的低谷期。 真理可以等待时间验证,但是一个人黄金的时间窗口,一旦错过就不再回来。 独立思考,无论在科研或是投资,都是最高成本的奢侈品。 其实,中国这种事儿屡见不鲜 。例如创意写作界!创始人至今蒙难。
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重大信息记录: 字节跳动正在开发实时空间视频模型,由张一鸣亲自带队,最快10月推出。 新模型希望让用户能够与生成的场景互动,用户作出操作,AI就继续生成相应画面,让虚拟世界随着操作发展。 有一种直觉,这是AI一个新的里程碑。 如果说比特币在未来几年有确定性的稳定收益,那AI将继续是α
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