大语言智能体在科学发现领域具备巨大应用潜力，但现有系统难以可靠调度工具、执行多步复杂规划，频繁出现事实幻觉与逻辑矛盾。本文提出监督者-执行者双智能体创新框架TeLLAgent，将宏观策略推理与精准工具操作解耦，攻克上述缺陷。全局规划智能体基于DeepSeek-R1模型，通过迭代思维链推理完成问题拆解、动态方案制定；本地执行智能体依托DeepSeek-V3.1精准调用30款定制专业工具。系统通过模型

大语言智能体在科学发现领域具备巨大应用潜力，但现有系统难以可靠调度工具、执行多步复杂规划，频繁出现事实幻觉与逻辑矛盾。本文提出监督者-执行者双智能体创新框架TeLLAgent，将宏观策略推理与精准工具操作解耦，攻克上述缺陷。全局规划智能体基于DeepSeek-R1模型，通过迭代思维链推理完成问题拆解、动态方案制定；本地执行智能体依托DeepSeek-V3.1精准调用30款定制专业工具。系统通过模型

人工智能现已成为现代药物发现的核心支柱，但命令行工具学习门槛高、数据集划分不当易引发过拟合２大问题，严重制约AI技术大范围落地。本文推出开源虚拟筛选软件PyRMD Studio重大更新版本，从易用性、科学严谨性、计算效率３方面解决上述痛点。新版搭载兼容Linux、Windows全平台完整图形用户界面（GUI），无编程基础的研究者也可独立完成基于配体、基于结构２类虚拟筛选（VS）全流程，大幅降低AI

思维导图基础信息虚拟生物技术公司系统架构核心实验对比与关键结论技术瓶颈与解决方案Paperclip平台药物研发真实验证结果参考注：AI辅助创作，如有不当欢迎指出。内容仅供参考，不构成任何建议。

生物医学研究长期受碎片化、重复性工作流制约，极大延缓科研发现进程。本文开发通用生物医学人工智能智能体Biomni，能够自主执行多样化科研任务。为搭建统一生物医学动作空间，Biomni内置动作挖掘智能体，从25个细分领域共2,500篇预印本文献中挖掘工具、数据库、标准实验方案，构建一体化智能交互环境。其通用架构融合大语言模型推理、检索增强任务规划、代码式执行引擎，无需预设模板即可动态组装完整科研工作

基于液相色谱-质谱联用（LC-MS）的代谢组学研究易受信号漂移与批次效应干扰，由此产生的技术变异会阻碍生物学规律的挖掘。目前主流的质控（QC）样本归一化策略虽应用广泛，但易受异常值影响，导致归一化效果下降。本文提出３种稳健归一化方法rLOESS、rGAM、tGAM，通过对异常值降权或适配处理，提升算法的抗异常值能力。其中rGAM与tGAM依托加性模型，可实现灵活的非线性建模、样本差异化加权，并支持

精准识别蛋白质结合位点，对解析蛋白质功能、阐释分子识别机制以及指导药物研发至关有效。现有基于序列的预测工具大多仅针对单一类型结合位点设计，通用性不足；而基于蛋白质结构的方法高度依赖高质量３维结构模型，应用场景受限。本研究提出ProSiteHunter，１款仅依托氨基酸序列，即可统一预测蛋白质-DNA、蛋白质-RNA、蛋白质-蛋白质、抗体-抗原４大类结合位点的通用框架。该框架融合经微调的蛋白质语言模

精准量化生物年龄对慢性病的早期风险分层与干预至关重要。本研究基于英国生物银行30,376名受试者的大规模血浆蛋白质组与代谢组数据，构建了集成学习生物衰老时钟StackAge。该模型年龄预测精度极高（与时序年龄皮尔逊相关系数r≈0.93），并显著提升12种慢性病的风险预测效能，其中2型糖尿病、阿尔茨海默病、肾病的预测AUC超0.90。纳入衰老速率可在传统组学与人口学特征基础上持续改善疾病预测效果。特

人工智能（AI）正深刻重塑中医药的研究范式。本文系统阐述AI算法如何通过整合解析３大核心组学推动中医药现代化：化学组（中医药体外及体内化学成分的集合）、靶标组（与中医药成分相互作用的生物大分子集合）与生物活性组（中医药干预产生的整合生物学活性与表型效应集合）。首先阐述AI如何革新质谱分析与代谢物鉴定技术，实现中医药复杂体外与体内化学组的全面表征；其次探讨AI如何结合实验技术系统预测并验证靶标组；进

思维导图（mindmap）本文与既往AI中药综述对比代表性AI靶点预测工具对比AI解析中药材协同靶点网络应用方剂推荐范式对比。