A survey on large language models in biology and chemistry
6.4
来源：
Nature
关键字：
AI drug discovery
发布时间：
2025-11-15 23:34
摘要：
该文章探讨了大型语言模型在生物学和化学中的变革性作用，重点介绍了分子表示和生成的创新应用及方法论。文章分析了这些模型在蛋白质结构预测、基因组分析等领域的潜在应用，并讨论了相关的技术、伦理和监管考量。
原文：
查看原文
价值分投票
评分标准
新闻价值分采用0-10分制，综合考虑新闻的真实性、重要性、时效性、影响力等多个维度。
评分越高，表示该新闻的价值越大，越值得关注。
价值维度分析
domain_focus
1.0分+重点关注领域符合度
business_impact
0.5分+商业影响力
scientific_rigor
1.5分+数据支撑的科学性
timeliness_innovation
1.5分+时效性与创新性
investment_perspective
2.5分+BOCG投资视角
market_value_relevance
1.0分+市场价值相关性
team_institution_background
0.5分+团队与机构背景
technical_barrier_competition
0.4分+技术壁垒与竞争格局
关键证据
AI is reshaping biomedical research by providing scalable computational frameworks.
The review covers key molecular representation strategies for biological macromolecules.
The discussion explores core model architectures and their applications in protein structure prediction.
真实性检查
否
AI评分总结
该文章探讨了大型语言模型在生物学和化学中的变革性作用，重点介绍了分子表示和生成的创新应用及方法论。文章分析了这些模型在蛋白质结构预测、基因组分析等领域的潜在应用，并讨论了相关的技术、伦理和监管考量。