小分子的設計對於藥物發現和能源儲存等技術應用非常重要。隨著合成化學的發展，科學界開始利用數據驅動和機器學習方法來探索設計空間。雖然生成式機器學習在分子設計上有潛力，但訓練過程複雜，且生成有效分子不易。研究顯示，預訓練的大型語言模型（LLMs）如Claude 3 Opus能根據自然語言指示創建和修改分子，達到97%的有效生成率。這些發現顯示LLMs在分子設計上具備強大潛力。 PubMed DOI

深度學習已成為植物生物學的重要工具，特別是在處理大型數據和揭示複雜關係方面。這篇綜述提到幾個關鍵應用： 1. **基因組序列分析**：用於預測基因表達和表觀遺傳特徵。 2. **基序挖掘與功能組件設計**：探討生成對抗網絡等技術的進展。 3. **蛋白質結構與功能預測**：展示深度學習在這些領域的影響。 4. **未來展望**：強調多組學數據整合和智能育種策略的潛力。 總之，深度學習在植物生物學的應用正快速發展，對理解植物系統有重要意義。 PubMed DOI

抗微生物肽（AMPs）逐漸成為對抗多重藥物抗性病原體的有效方案，但傳統的濕實驗篩選成本高昂，因此越來越依賴人工智慧（AI）進行識別與設計。機器學習（ML）在這方面扮演重要角色，特別是在小鼠模型中加速新抗感染肽的發現。雖然已有進展，但現有評論未充分探討大型語言模型（LLMs）、圖神經網絡（GNNs）及結構引導方法在AMP發現中的潛力。本評論旨在填補此空白，提供AMPs的AI應用最新進展、挑戰與機會的概述，並指出未來研究的關鍵領域。 PubMed DOI

最近，人工智慧（AI）和深度學習（DL）在醫療保健領域的進展非常顯著，尤其是大型語言模型（LLMs）的應用。這些模型改善了研究人員與AI系統的溝通，特別是在藥物開發上。回顧中強調了LLM在製藥領域的創新，並探討了其技術和倫理挑戰。預期未來LLM將在創新藥物的開發中扮演更重要的角色，助力突破性製藥的進展。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在生物學和化學等複雜領域中影響深遠，特別是在分子設計和優化方面。本篇綜述專注於LLMs在抗生素發現與設計中的應用，特別是肽類分子。我們將探討LLMs在藥物設計的最新進展，以及在抗生素開發中應用這些模型所面臨的挑戰。 PubMed DOI

這個系統透過整合大型語言模型（LLMs）和知識圖譜，提升材料化學中聚合物科學的合成路徑識別。它解決了大分子命名的複雜性，並自動化文獻檢索、反應數據提取等任務。 主要特點包括： 1. **數據提取與結構化**：利用LLMs提取化學物質名稱，並組織成知識圖譜。 2. **逆合成路徑構建**：建立逆合成路徑樹，探索多種合成路徑。 3. **多分支反應路徑搜尋演算法（MBRPS）**：識別所有有效的多分支反應路徑，擴展逆合成規劃。 4. **聚酰亞胺合成應用**：成功生成全面的逆合成路徑樹，推薦優化路徑。 這項工作在自動化大分子逆合成規劃上有重大進展。 PubMed DOI

**重點摘要：** 深度學習已經徹底改變了蛋白質結構預測的領域，成功彌補了大量蛋白質序列與有限實驗決定結構之間的落差。這篇綜述整理了主要的資料庫、深度學習與大型語言模型在蛋白質結構預測上的最新進展，並討論了這個領域未來的挑戰與機會，特別強調其對藥物發現與開發的影響。 PubMed DOI

傳統藥物設計又慢又容易失敗，深度學習模型像DrugGPT雖然能產生新分子，但常常沒用。DrugGen是改良版，結合真實資料和優化技術，能產生100%有效分子，預測和多樣性都更好。測試證明它有效，還能幫助藥物再利用和新藥設計，大大提升藥物開發效率。 PubMed DOI

生物合成因為環保又精準，越來越受重視。AI的加入大幅加快了生物合成的設計和優化，尤其在合成路徑規劃和酵素工程上很有幫助。即使資料有限，大型語言模型也展現潛力。不過，AI應用還有不少挑戰，未來在藥物、綠色化學等領域會更普及，但還需要持續研究突破。 PubMed DOI

生成式AI正加速新藥研發，能深入分析複雜生物和化學資料。這篇綜述介紹主流AI模型、分子表徵和評估方式，並說明在蛋白質交互、藥物設計等應用。雖然潛力大，但還有模型解釋性差、資料不足等挑戰。文中也建議用混合模型、資料增強、雲端運算等方法來突破，並強調跨領域合作的重要性。 PubMed DOI