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57 条入选报道，更新于 15:29
F1000 与 Wellcome Sanger Institute 为 Wellcome Open Research 开发了一套半自动化出版流程，目标是把 Tree of Life 项目的基因组笔记出版量从每月约 30 篇提升至 200 篇。
入选理由F1000 与 Wellcome Sanger Institute 的基因组笔记工作流把计算机辅助审查与发表后同行评审结合，为大规模数据论文的出版与索引提供了可参照的流程。
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，今日起通过 Gemini API 在 AI Studio 和 Gemini 平台面向开发者与企业开放。
入选理由Google 官方给出 Argon 在量子化学、聚变、酶设计与罕见病分析中的具体案例，研究者可据此判断它在自身计算流程中的可用边界。
Google 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，今日起通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 面向开发者与企业开放，Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 使用。
入选理由Google 官方给出 Argon 在量子化学、聚变、罕见病与酶设计上的自测案例，研究者可据此判断它在自身领域的可用边界。
Google 回顾其健康研究布局，称过去五年团队发表了 90 篇经同行评审的疾病研究论文，累计被引超过 9 万次。
入选理由Google 汇总了 AlphaFold、AlphaGenome 等模型在疾病检测与药物发现中的合作案例，研究者可据此判断这些工具能否接入自己的课题。
上海人工智能实验室推出实验设备访问与协同协议书生SCP-Lab，为科研智能体提供统一的设备能力发现、任务交互与可信反馈机制，支撑书生·端砚把科学构想转化为真实物理实验。
入选理由材料给出协议的分层架构与五级控制粒度，研究者可据此判断自家异构设备能否接入科研智能体的实验流程。
Biohub 与美国能源部（DOE）、美国国立卫生研究院（NIH）及新资助伙伴宣布扩展 Virtual Biology Initiative，合计投入 18 亿美元的资金、数据、算力和新测量技术，用于生成可训练预测性生物 AI 模型的开放数据资源。
入选理由这项近 20 亿美元的跨机构投入把开放生物数据的生成与标准化列为重点，研究者可据此判断未来可用的细胞数据资源从何而来。
Google 发布与全球卫生伙伴合作的多篇研究论文，展示 Google Earth AI 结合卫星影像、移动性数据与 AlphaEarth Foundations、Population Dynamics Foundation Model（PDFM）等基础模型，用于疾病暴发预测与社区健康趋势分析。
入选理由Google 把地理空间基础模型与人口动态模型接入公共卫生预测，研究者可据此判断这类模型能否用于疾病监测与资源调度。
欧盟委员会在 Horizon Europe 框架下划拨 6500 万欧元，用于保障支撑新药研发和生物技术 AI 工具的科学数据与知识资源。其中 GENCODE 获 1900 万欧元、UniProt 获 3000 万欧元、Europe PMC 获 800 万欧元，分别由 EMBL-EBI、基因组调控中心及 SIB 瑞士生物信息研究所等机构参与，资金用于内容维护与策展。
入选理由欧盟委员会为生命科学核心数据资源划出专项经费，科研服务从业者可据此判断欧洲生物数据基础设施的资助方向与开放获取取向。
Anthropic 研究博客发布客座文章，物理学家 Matthew Schwartz 描述他不再让 Claude 扮演人类科学家，而是寻找适合当前 LLM 能力的“Claude-shaped”问题，并为此构建开源工具包 BootLoops。
入选理由一位物理学家复盘用 Claude 与 BootLoops 在 18 个领域推进 36 篇稿件的经验，对想找 AI 适配课题的研究者有参考价值。
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，把水印嵌入 AI 生成的蛋白质序列和 3D 结构，并可在合成出的实体蛋白上验证，同时保持其生物功能。
入选理由Google DeepMind 把水印嵌入蛋白质序列与 AlphaFold 3 预测结构，为 DNA 合成筛查和数据库标注提供可验证信号。
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由生物学世界模型和连接模型、科学工具、文献与研究者的交互式 harness 两部分组成。
入选理由微软研究院公开了面向生物学的多模态世界模型 Quine，并给出胰腺癌细胞状态预测经湿实验验证的案例，研究者可据此判断这类系统在实验设计中的可用边界。
K-Dense 发布免费开源的 LabMCP，基于 Model Context Protocol 提供连接器，让 AI 助手用自然语言操作天平、加热搅拌器、pH 探头等实验室仪器。
入选理由原文说明了连接器覆盖的仪器范围、安全限制和全部连接器尚未在真实硬件上验证的状态，研究者可据此判断能否接入自己的实验台。
Edison Scientific 宣布与 Springer Nature 达成订阅协议，将 Springer Nature 旗下 Nature 系列专业期刊的授权研究内容直接接入其 AI 科学家 Kosmos。
入选理由这条内容显示出版商内容开始以订阅方式接入 AI 科学家工作流，学术服务从业者可据此观察文献授权的新形态。
Anthropic 成立生命科学研究组与实验室，并公布早期结果：Claude 智能体在仅由科学家给出初始提示的情况下，从 DNA 序列数据库中自主发现了一种与重复序列阵列相关的新型酶系统，命名为 array-associated reverse transcriptases（ART）。
入选理由Anthropic 用约 950 个 Claude 智能体在 21 小时内筛出候选系统，研究者可据此判断 AI 驱动假设生成在基因组挖掘中的实际位置。
Amazon Bio Discovery 团队发布三篇抗体设计研究，分别针对结合强度排序、可开发性预测和端到端设计。其中 MochiBind 仅用序列预测抗体相对结合强度，在四个未见抗原上成对准确率均高于结构基线，平均领先近 10%，在 CPU 上约 13 秒可打分 20 万对抗体。
入选理由Amazon Bio Discovery 团队公开三篇抗体设计研究，含一篇经实验验证的纳米抗体发现，研究者可据此了解计算设计加湿实验闭环的完整流程。
上海AI实验室在2026浦江创新论坛上发布书生多模态大模型S2（书生-S2），称其在知识、代码、智能体等通用能力上处于开源模型第一梯队，在Biology-Instructions。
入选理由上海AI实验室公开了书生-S2的权重与体验入口，并说明其可插拔专业记忆如何在不重训基座的情况下扩展学科能力，研究者可据此判断能否用于长程科研任务。
Biohub 与哥伦比亚大学等机构合作，用 ARACNe、VIPER/metaVIPER 等 AI 算法从单细胞 RNA 测序数据中识别肿瘤细胞状态的 Master Regulators，发现同一癌种的患者共享几乎相同的细胞状态集合：胰腺癌为 6 种，DMG 为 7 种。
入选理由两篇 Nature Genetics 论文显示，AI 预测的跨细胞状态联合用药在小鼠模型中把 DMG 生存期提高一倍，团队正筹建临床试验。
Elicit 发布 Research Agent，一个面向高风险决策的 AI 环境，可跨数百万科学来源、公开数据源（含网络）和用户上传的内部数据汇集证据，并生成带完整引用的报告、数据分析、表格、可视化、幻灯片和文档，已通过 elicit.com 或 API 提供。
入选理由Elicit 把证据综合扩展到跨文献、试验、专利与内部数据的决策支持，并公开了自建基准的评测口径，研究者可据此判断它能否用于高风险的研发决策场景。
Elicit 发布 BioDecisionBench，包含从 26 个生命科学复杂推理失败案例衍生出的 40 个任务变体，覆盖靶点选择、临床试验设计到新适应症选择等药物开发环节。
入选理由Elicit 公开了自建基准 BioDecisionBench 的题目来源与评分方式，研究者可据此判断这类高利害推理评测是否可信。
Meta 介绍其开源视觉模型 SAM 3 与 DINOv3 被用于美国能源部 Genesis Mission 旗舰项目 SYNAPS-I 的图像分割流程，该项目由 Berkeley Lab 牵头，联合 Argonne、Brookhaven、Oak Ridge 和 SLAC 国家实验室。
入选理由材料说明开放权重视觉模型如何被实验室微调后接入光束线数据处理，研究者可据此判断这类模型能否迁移到自己的成像分析流程。
Biohub 联合创始人 Priscilla Chan 撰文回顾今年以来的工作，包括 5 月发布基于下一代 ESM 的蛋白质生物学世界模型，可预测蛋白质折叠、相互作用与功能并设计新蛋白，已有科学家用它设计抗体候选物并在针对癌症和免疫相关靶点的早期实验室测试中显示初步结果，相关论文发表于 Nature，模型完全开放。
入选理由Biohub 负责人梳理了蛋白质世界模型、激光相位板与虚拟细胞计划，研究者可据此了解这些开放工具和共享数据的参与方式。
Biohub 团队对原代人成年皮肤细胞开展全基因组 CRISPR 筛选，并用基于已发表文献训练的大语言模型 VirtualCRISPR 找出文献中未被关注的命中基因，相关结果发表于 Nature Communications。
入选理由研究者可看到 AI 如何从全基因组 CRISPR 筛选中筛出文献未关注的靶点，并据此设计局部外用候选药物。
Elicit 更新 Research Agent，除文档外还可上传基因序列、组学数据集、显微图像、学术海报及 PDB、FCS 等自定义科研文件，并据此执行差异基因表达识别、图像表型量化和检测结果分析等任务，自行寻找所需技术工具并返回分析结果。
入选理由Elicit 的 Research Agent 从只读文档扩展到基因序列、组学数据和图像等科研文件，并可直接做差异表达等分析，研究者可据此判断它能否接手自己的数据处理环节。
Lila Sciences 介绍其 AI Science Factories 自动化实验室平台，通过 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 提供的领域模型、NIM 微服务和生命科学配方，让智能体完成结构预测与从头设计，并用 NVIDIA Nemotron 3 等推理模型做后训练。
入选理由Lila Sciences 与 NVIDIA 合作把 BioNeMo 智能体工具包接入自动化实验室，研究者可了解智能体闭环做实验的现有做法。
Biohub 与 UC Berkeley 研究团队在三篇论文中报告，激光相位板在单激光和双激光（xLPP）两种配置下都能在现代冷冻电镜中显著提升小蛋白成像对比度。
入选理由Biohub 与 UC Berkeley 用三篇论文报告激光相位板在真实冷冻电镜中提升小蛋白成像对比度，并已开放断层扫描数据。
FutureHouse 宣布其多智能体系统 Robin 完成首个 AI 生成的发现：将 Crow、Falcon、Finch 等智能体整合为统一工作流，用于为人类疾病提出并做临床前验证的新疗法。
入选理由Robin 把假设生成、实验设计与数据分析串成一条可复现流程，研究者可据此判断多智能体系统在自身课题中的分工边界。
Edison Scientific 宣布与 NVIDIA 合作，将 NVIDIA NeMo 和 Nemotron 技术栈用于其 AI 科学家 Kosmos 的训练与开发。
入选理由Edison Scientific 与 NVIDIA 的合作细节和 BBH 基准，可供开发科研智能体的团队参考其训练与评测路径。