🧬 计算生物¶
📹 ICCV2025 · 4 篇论文解读
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- CryoFastAR: Fast Cryo-EM Ab initio Reconstruction Made Easy
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首个将DUSt3R式的几何基础模型范式引入冷冻电镜(cryo-EM)领域的工作，通过ViT编码器+跨视图注意力解码器直接从大量含噪粒子图像前馈预测姿态（无需迭代优化），实现了比传统方法快10-33倍的ab initio蛋白质三维重建。
- G2PDiffusion: Cross-Species Genotype-to-Phenotype Prediction via Evolutionary Diffusion
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提出G2PDiffusion，首个基于扩散模型的跨物种基因型到表型预测框架，通过进化信号（多序列比对MSA和环境上下文）条件化生成形态学图像，实现从DNA序列预测物种外观。
- Integrating Biological Knowledge for Robust Microscopy Image Profiling on De Novo Cell Lines
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提出将外部生物知识（蛋白质互作图谱+单细胞基础模型的转录组特征）整合到显微图像预训练中，显式解耦扰动特异性和细胞系特异性表征，提升模型在未见细胞系上的扰动筛查泛化能力。
- MolParser: End-to-end Visual Recognition of Molecule Structures in the Wild
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提出 MolParser，一个端到端的光学化学结构识别 (OCSR) 方法，通过扩展 SMILES 表示（E-SMILES）处理 Markush 结构、构建 700 万级大规模训练集 MolParser-7M，并利用主动学习引入真实文献数据，在 WildMol 基准上以 76.9% 准确率显著超越现有方法。