Nature子刊 | 中原AI院突破80年前香农提出的语义通讯难题，提出“理解即压缩”理论和无损数据压缩新范式，成倍改进压缩比

近期，我院与上海交通大学医学院、中国科学院计算技术研究所，提出了一项名为 AbNovo 的抗体设计新方法。 该方法基于强化学习与深度扩散模型，能够在多目标、多约束条件下实现抗体从头设计。该研究以「Multi-objective antibody design with constrained preference optimization」为题发表在国际机器学习顶会 ICLR 2025 上。

肽鉴定在蛋白质组学中具有关键意义，是理解蛋白质功能和动态的核心。然而，传统数据库搜索方法依赖启发式评分函数，需借助统计估计提高识别率，存在一定局限性。于永瀚和李明院士在 Nature Machine Intelligence（简称NMI，最新影响因子为18.8）上发表文章 Towards highly sensitive deep learning-based end-to-end database search for tandem mass spectrometry 提出 DeepSearch，一种全新的基于深度学习的端到端数据库搜索方法，为质谱肽鉴定提供了革命性的解决方案。

2024年12月11日，来自蛋白质组学国家重点实验室、北京蛋白质组研究中心、国家蛋白质科学中心、北京生命组学研究所和广东智慧医学国际研究院的贺福初院士联合瑞士苏黎世联邦理工学院分子系统生物学研究所生物系的Ruedi Aebersold及麦考瑞大学麦考瑞医学院的Mark S. Baker教授、卞修武院士、李明院士等世界顶尖科学家在Nature期刊上发表了一篇题为“π-HuB: the proteomic navigator of the human body”的前瞻性论文。