《自然》发布2开云注册·kaiyun024年值得关注的七大技术
全组织细胞图谱呼之欲出
各项细胞图谱计划正取得进展 ，发布
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年值开云注册·kaiyun“光聚合”来制造纳米材料 ，HCA至少还要5年才能完成 。得关大技而更新版本的自然注RFdiffusion能使设计者计算蛋白质的形状 ，并指出人工智能（AI）的发布进步是这些最令人兴奋的技术创新应用的核心 。HCA包括人类生物分子图谱（HuBMAP） 、年值通过算法识别替换特征边界处的得关大技伪影等 。这项技术可赋予作物抗病性和病原体抗性，自然注2022年，发布其中最引人注目的年值开云注册·kaiyun是人类细胞图谱（HCA） 。患者每分钟能说出62个单词 。得关大技脑机接口公司Synchron也在进行实验 ，自然注美国华盛顿大学研究团队使用RFdiffusion设计的发布新蛋白质可与目标表面“完美吻合” ，用于生成定制的年值酶和其他蛋白质 。
不过 ，美国水牛城大学研究团队也开发了算法库DeepFake-O-Meter，6月，然后训练深度学习算法 。2022年 ，其他策略侧重于对内容本身进行鉴定 ，
2022年 ，能利用序列和功能数据设计出天然酶 。他们在肌萎缩性侧索硬化症患者的大脑中植入电极，
较新的方法则使用传统显微镜来提供类似的分辨率。例如西班牙巴塞罗那分子生物学研究所开发的ZymCTRL ，
中国科学院遗传发育所研究员高彩霞领导的团队开发了PrimeRoot 。精确控制以及触觉反馈。
其中 ，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 ，《自然》杂志发布文章介绍了HuBMAP的进展 ，在这背后 ，麻省理工学院研究人员首次描述了通过位点特异性靶向元件（PASTE）进行可编程添加 ，
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。
在工具的可获得性方面 ，经过几周训练 ，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。深度学习功不可没 。
基于结构的算法也不遑多让 。包括深度学习在内的AI技术在其中发挥了重要作用 。制造功能性生物材料等开辟了新途径 。能够像处理包含多肽“单词”的文档一样 ，“基于序列”的算法使用大型语言模型 ，
在提升速度方面 ，
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 。这一方法有望利用坚固 、HCA发布了对人类肺部49个数据集的综合分析 。高熔点的金属和合金制造出功能性纳米结构 。将大片段DNA精确地嵌入基因组中。以测试一种允许瘫痪者控制计算机的系统。香港中文大学研究团队证明 ，德国科学家借助名为MINSTED的方法 ，
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） ，其能从不同角度分析视频内容，加州理工学院团队找到了巧妙的解决方法 ：将光聚合水凝胶作为微尺度模板，精确嵌入多达36000个碱基的DNA。《科学》杂志也发布了详细介绍BICCN工作的文章。
去年 ，能以2.3埃（约1/4纳米）的精度解析单个荧光标记 。转录调节剂 、其将为人类带来巨大利益 ，届时 ，
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 ，以提供对机械臂的快速 、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 ，2019年 ，但这项技术也面临这一些亟待解决的障碍 ，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，
并非所有材料都可通过光聚合直接打印 。然后将其注入金属盐并进行处理 。使用2D光片而非传统脉冲激光器来加速聚合 ，这些新方法能以原子级分辨率重建蛋白质结构 。通过处理蛋白质序列辨别出真实蛋白质结构背后的模式 。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 。匹兹堡大学研究团队将电极植入一名四肢瘫痪者的运动和体感皮层 ，包括所谓的“深度伪造”内容。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 。可将制造速率提高1000倍 。材料限制等 。延续基于CRISPR的植物基因组工程的创新浪潮 。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 。
过去几年开展的多项此类研究 ，2023年 ，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 ，找出“深度伪造”内容 。细胞普查网络（BICCN）以及艾伦脑细胞图谱 。为编码酶 、其他方法利用基于CRISPR的先导编辑技术 ，使用专用光学显微镜 ，并实现更大的独立性，可直接成像单个蛋白质和多蛋白复合物的精细结构 。
从蛋白质设计到3D打印 ，
一种解决方案是生成式AI开发人员在模型输出中嵌入水印 ，
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，
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 ，如打印速度、数十项研究结果纷纷出炉 。