🧬 计算生物

💬 ACL2026 · 5 篇论文解读

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🔥 高频主题： 推理 ×2

AROMA: Augmented Reasoning Over a Multimodal Architecture for Virtual Cell Genetic Perturbation Modeling

提出 AROMA 框架，通过整合文本证据、知识图谱拓扑信息和蛋白质序列特征的多模态架构，结合两阶段训练策略（SFT + GRPO），实现了可解释且精确的基因扰动效应预测。

BioTool: A Comprehensive Tool-Calling Dataset for Enhancing Biomedical Capabilities of Large Language Models

BioTool 构建了一个覆盖 NCBI / Ensembl / UniProt 三大生物医学数据库 34 个常用工具、7,040 条经人工核验的「查询–API 调用」对的指令微调数据集，用它微调 4B 量级开源 LLM 后，工具调用质量超过 GPT-5.1 / Gemini-3 Pro / Claude-4.5-Sonnet 等商业大模型 15% 以上。

ChemAmp: Amplified Chemistry Tools via Composable Agents

提出"工具放大"新范式（区别于传统的工具编排），通过 ChemAmp 框架将化学专用工具（UniMol2、Chemformer等）作为可组合积木块动态构建任务专用超级智能体，在分子设计、反应预测等四个核心化学任务上超越专用模型和通用LLM，同时推理token成本减少94%。

ProtoCycle: Reflective Tool-Augmented Planning for Text-Guided Protein Design

ProtoCycle提出一种将LLM作为规划器、结合轻量级工具环境的反思式智能体框架，用于文本引导蛋白质序列设计：它用多轮“规划-工具调用-评估-反思”循环替代一次性文本到序列生成，在 Mol-Instructions 上将 ProTrek 提升到 14.681、Retrieval 提升到 0.936，并只用约 2,000 条 SFT 轨迹和在线 RL 达到接近/超过专用蛋白质设计模型的语言对齐效果。

ToxReason: A Benchmark for Mechanistic Chemical Toxicity Reasoning via Adverse Outcome Pathway

本文提出 ToxReason，一个基于不良结局路径 (AOP) 框架的化学毒性机理推理基准，整合药物-靶点实验数据与毒性标签，要求模型从分子起始事件推理到器官级不良结局；通过 GRPO 强化学习训练的 4B 模型在毒性预测（F1 71.4%）和推理质量上均超越 GPT-5 等大模型。