Deterministic Ab Initio Solution for “Undruggable” Macromolecular Interventions: Solving KRAS G12D

Colossal Biosciences reportedly in talks to raise new capital at $20B–$30B valuation

Colossal Biosciences đang đàm phán huy động vốn mới, nhằm tăng gấp đôi hoặc gấp ba mức định giá trước đó lên 20-30 tỷ USD.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về cơ hội hợp tác với các công ty sinh học tiên tiến như Colossal Biosciences, nơi ứng dụng công nghệ AI và dữ liệu gen để giải quyết thách thức khoa học hiện đại, từ đó mở ra nhiều cơ hội phát triển dự án hoặc công nghệ mới trong tương lai.

How we picked 35 of the world’s top young scientists and engineers

Chúng tôi sắp công bố danh sách Innovators Under 35 năm 2026. Để tuyển chọn 35 gương mặt xuất sắc từ 550 đề cử toàn cầu, chúng tôi dựa trên các tiêu chí nghiên cứu đột phá, ứng dụng thực tiễn và tiềm năng tác động.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá những sáng kiến công nghệ đột phá từ những nhà khoa học trẻ toàn cầu, giúp họ hiểu cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo, AI và kỹ thuật số trong giải quyết vấn đề thực tế, từ đó tìm kiếm nguồn cảm hứng và hướng dẫn cho các dự án của riêng mình.

Large genome models used to design new viruses

Hệ thống AI tạo ra các phiên bản virus tiêu diệt vi khuẩn có sự khác biệt về mặt di truyền.

Một lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách mô hình hóa gen lớn được ứng dụng trong thiết kế virus mới, giúp mở rộng khả năng phát triển các giải pháp sinh học công nghệ cao và khám phá các ứng dụng tiềm năng trong y tế, sinh học và công nghệ sinh học.

Introducing the Bioconductor Student-ECR Council

Hội đồng Sinh viên-ECR (Early Career Researchers) của Bioconductor vừa được thành lập sau ý tưởng từ phiên thảo luận Birds of a Feather tại EuroBioC2026, nhằm hỗ trợ sinh viên và nhà nghiên cứu mới trong lĩnh vực sinh học tính toán.

Lập trình viên chuyên về sinh học dữ liệu nên đọc để tìm hiểu về cơ hội tham gia cộng đồng sinh học mở rộng, hỗ trợ phát triển dự án và kết nối với các nhà nghiên cứu trẻ trong cộng đồng Bioconductor.

AWS HealthOmics now supports ephemeral storage for private workflows

AWS HealthOmics now supports ephemeral storage for private workflow tasks, providing dedicated scratch space mounted at /tmp. Each task gets 16 GiB by default at no extra cost, configurable up to 3,072 GiB per task via WDL, Nextflow, or CWL directives or the StartRun API. This benefits I/O-heavy bioinformatics workloads like genomic sequence alignment, BAM sorting, and variant calling by isolating scratch I/O from shared run storage. All ephemeral volumes are encrypted and automatically deleted on task termination. The feature is available across all regions where HealthOmics operates.

Montana’s new “right to try” law can’t come soon enough for some

Kris DeVault mong muốn thử nghiệm một loại thuốc chưa qua giai đoạn thử nghiệm lâm sàng cho đứa con mắc bệnh di truyền hiếm gặp. Montana vừa thông qua luật "right to try" nhằm tạo điều kiện cho bệnh nhân truy cập sớm các phương pháp điều trị chưa được phê duyệt.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách ứng dụng và tác động của đạo luật quyền thử nghiệm trong y tế, giúp họ phân tích cách giải quyết vấn đề từ góc độ kỹ thuật, quy trình khoa học và thách thức đạo đức trong phát triển công nghệ y sinh.

[Hands-on] Exploring Multi-Omics Analysis with Snowflake CoCo

Bài viết giới thiệu về phân tích đa-omics (multi-omics) trong lĩnh vực khoa học đời sống, đặc biệt là nghiên cứu và phát triển thuốc, thông qua nền tảng Snowflake CoCo.

Lập trình viên nghiên cứu sinh học cần đọc bài này để hiểu cách tích hợp các dữ liệu đa omics—từ gen, protein đến miRNA—trên Snowflake thông qua công cụ CoCo, giúp tối ưu hóa phân tích dữ liệu sinh học phức tạp mà không cần kiến thức chuyên sâu về sinh học.

The Download: Montana’s new experimental drug rules

Montana vừa tiến thêm bước trong kế hoạch trở thành trung tâm thử nghiệm y sinh khi ban hành quy định mới cho phép các công ty sinh học thử nghiệm thuốc sau giai đoạn thử nghiệm sơ bộ, đôi khi chỉ với 10 bệnh nhân.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về những ứng dụng mới của công nghệ sinh học và AI trong phát triển thuốc, giúp họ tìm hiểu cách kết nối giữa khoa học sinh học với các giải pháp công nghệ tiên tiến trong y tế tương lai.