作为🐮🐴的我们，如何站在这样的时间节点？

作为🐂🐎的我们，如何站在这个 AI 时间节点上？

今天我们要深入探讨一篇发表在国际顶级期刊Nature Reviews Methods Primers上的重量级方法论综述文章，出版时间是2024年，文章标题是A guide to single-particle tracking，也就是单粒子追踪技术指南。这篇综述由三位学者共同撰写：François Simon来自蒙特利尔大学微生物学、感染学与免疫学系以及蒙特利尔理工学院工程物理系，Lucien Weiss来自蒙特利尔理工学院工程物理系，Sven van Teeffelen同样来自蒙特利尔大学。这三位作者在SPT领域有着深厚的研究积淀，他们在这篇文章中为全世界的科研工作者提供了一个系统全面、深入浅出的单粒子追踪方法学大全。

今天我们讨论的主题，可能会让很多做实验化学的同行既感到亲切又感到头疼，那就是计算分子光谱学。

关于STEM 和机器学习

今天咱们聊一篇 Nature Methods 上的工具型论文，Damstra 他们在 2023 年发的 GelMap。这篇东西解决的问题非常具体，但我觉得很值得一聊，因为它触及了扩增显微术领域一个大家都不太愿意正面讨论的问题。

今天咱们聊一项正在重新定义「超分辨成像」的技术——expansion microscopy，扩增显微术，简称 ExM。

CEDM

聚焦于响应型水凝胶在分子逻辑运算领域的创新应用，涵盖了从2006年至2026年的前沿研究。研究者们利用超分子自组装、酶促反应及光响应机制，构建出能够识别pH、温度、光照及生物标志物的智能体系，从而实现布尔逻辑门（如AND、OR、NAND）的模拟。这些水凝胶不仅能通过溶胶-凝胶相变或体积变化输出信号，还展现出可编程性、自修复及形状记忆等先进特性。此外，部分研究通过引入导电聚合物，赋予了材料半导体性能与电子传导能力。这些成果为柔性计算材料、智能药物释放及病原体检测等领域提供了关键的技术支撑。 AIGC，仅供参考

介绍了一种利用人工智能和大型语言模型来探索极其广阔且尚未开发的聚合物化学空间的前沿方法。研究的核心在于将聚合物结构视为一种语言，通过 PSMILES 或 Group SELFIES 等数字化序列来表征复杂的化学分子。通过这种转换，研究人员开发了如 PolyNC 和 PolyTAO 等模型，旨在更精准地预测材料的物理化学性质。该系统能够有效地从海量数据中学习结构模式与化学规则，从而辅助生成具有特定功能的新型材料。最终，这种技术显著提升了科研人员发现、设计和验证新型聚合物的效率，为材料科学研究带来了范式转变。

本工作详细探讨了利用多维核磁共振（NMR）技术和碳-13（13C）同位素富集法，对聚乙烯醇缩丁醛（PVB）的复杂分子结构进行精准表征的方法。研究人员通过仅在聚合物主链上富集13C，成功抑制了侧基信号的干扰，清晰地辨别出次甲基和亚甲基等关键结构单元。通过结合DEPT、COSY、NOESY以及INADEQUATE等多种二维核磁共振实验，该团队完成了对PVB骨架上13个碳峰和18个氢峰的精细归属。研究重点分析了序列分布（如AA、AB、BB序列）和立体规整性（内消旋与外消旋结构）对化学位移的影响。最终，基于这些定量分析数据和数值模拟，论文提出了PVB缩醛化反应的可能机制，为建立合成聚合物的结构与功能关系提供了重要依据。 Macromolecules 2023, 56, 8, 3036–3049 AIGC，仅供参考。

介绍了深度神经网络的发展历程、核心架构及其在图像识别领域的应用。内容将人工智能的演进划分为浅层学习与深度学习两个时代，并重点回顾了从感知机到卷积神经网络（CNN）的技术突破。文中详尽解析了 LeNet-5 等经典模型，阐述了卷积层、池化层及全连接层等关键结构的作用原理。此外，资料还强调了 ImageNet 数据库、GPU 算力提升以及反向传播算法对现代人工智能复兴的深远影响。通过对 AlexNet 和 GPT 等里程碑式成果的梳理，揭示了深度学习如何从学术理论走向工业界大规模应用。 AIGC，仅供参考。

探讨了人工神经网络的核心原理及其与人类大脑的本质差异。通过对比，展示了计算机在处理速度上虽快，但在计算单元规模和信息带宽上远逊于生物脑。文中根据突起数目对神经元进行了分类，并剖析了传统BP算法在收敛速度和局部最优方面的局限性。随着技术演进，网络结构已从简单的浅层模型向包含多层隐节点的深层架构跨越。最后，作者指出计算机由于缺乏硬件可塑性，目前仍难以完全模拟人类大脑从无到有的生成性智能。 AIGC，仅供参考

这项研究介绍了一款名为 MOSAIC 的计算框架，旨在利用 人工智能 协助化学家应对科研文献爆炸式增长带来的挑战。该系统基于 Llama-3.1-8B 架构，通过对数百万个反应规程进行 Voronoi 聚类 训练，构建了近 2,500 个专门的 化学专家模型。这种去中心化的方法不仅能提供可重复、可执行且包含 置信度指标 的实验方案，还能有效减少大模型的幻觉现象。实验验证显示，该框架在合成药物、材料和农药等 35 种新型化合物 方面达到了 71% 的成功率。此外，MOSAIC 还展示了发现训练集之外 全新反应方法 的潜力，显著加速了化学空间的探索。这种可扩展的 集体智能 范式为信息过载领域的科学发现提供了一种通用的高效策略。 Li, H., Sarkar, S., Lu, W. et al. Collective intelligence for AI-assisted chemical synthesis. Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-10131-4 AGC，仅供参考。

这份综述详细探讨了从海水中提取铀的各类先进材料。文中对比了酰胺肟功能化聚合物、金属有机框架 (MOFs) 以及中孔碳等不同吸附剂的捕获效能与选择性。研究不仅利用计算机辅助设计来优化分子结构，还通过X射线吸收谱 (EXAFS) 揭示了铀在复杂环境下的真实结合机制。此外，文章还介绍了利用基因工程蛋白质和电化学吸附等新兴技术提升提取效率的尝试。作者强调，未来研究需兼顾材料在真实海洋环境中的化学稳定性、经济可行性以及对钒和铜等竞争离子的抗干扰能力。 Yao, L.; He, J. Recent Progress in Antireflection and Self-Cleaning Technology – From Surface Engineering to Functional Surfaces. Progress in Materials Science 2014, 61, 94–143. https://doi.org/10.1016/j.pmatsci.2013.12.003. AGC，仅供参考。