开发中 - NEO AI 的垂直领域之一
我们正在构建一个研究环境，将公开的生物数据转化为原创分析、可检验的假设和可重复的结果。每项结果发布时都将附带其来源、局限性，以及任何人都可以使用的验证方式。
艺术插图，并非真实结构。可拖动旋转。
我们没有实体实验室。我们拥有的是一种方法：使用公开数据，在测试前确定研究方案，并将结果与验证所需的一切一同封存。当某个假设需要实验时，会按照已登记的方案交由合作实验室完成。
每个项目都向现有公开数据提出具体、可衡量的问题，并说明哪些可以通过计算确定，哪些需要实验室验证。
疾病、基因、靶点、分子、研究
围绕某种疾病或靶点绘制证据图谱。每条关联都标明来源、版本和局限性，矛盾之处保持可见，而不是被平均掉。
附有来源的证据图谱、附带反方论据和验证计划的假设卡片，以及与证据一同封存的档案。
生物图像、分割、形态学
衡量图像分析模型在生物图像上的真实表现。所有模型都在完全相同的方案下比较，数据按培养板、实验室或供体划分，确保测试图像绝不会泄漏到训练中。
带有数据泄漏控制的基准测试、可重复的报告、模型卡片和失败案例图集。
单细胞、扰动、泛化
研究单细胞和扰动数据，检验模型的预测在从未见过的扰动或细胞环境中是否成立，并首先与简单基线进行比较。
附带置信区间的基线比较、模型卡片，以及与阳性结果同等可见地发布的阴性结果。
本页顶部的双螺旋是艺术作品。这里展示的分子是真实的：通过 X 射线衍射测得并发表在 Protein Data Bank 中的原子坐标。我们始终将两者分开，每个科学视图都标明其来源。
这些结构是公开的参考数据，并非 NEO Bio n Tech 的研究结果。此处提供的文件与 RCSB 的副本逐字节相同；其指纹由您的浏览器重新计算。
正在加载结构
拖动以旋转。双指缩放，或按住 Ctrl 并滚动以缩放。
每个项目都遵循同样的路径。每一步都留下带日期的记录，需要人工决定的步骤无法由软件跳过。
由一位署名科学家负责一个可检验的问题。首先检索已有研究，并列出所查阅的来源。
在接触最终测试数据之前，对比较对象、指标、数据划分和终止规则进行版本管理。
每次运行都记录数据版本、代码、模型、参数、随机种子和运行环境。失败的运行和阴性结果都会保留。
由作者以外的审阅者评估一个确定的版本。证据经过封存并加盖时间戳，只有获得授权的版本才会公开。
每项结果都带有四项独立的说明。它们绝不会合并成一个绿色徽章，因为一项结果可能完整却未被重复，也可能已审阅却未发布。
文件与其记录的指纹一致；签名和时间戳验证通过。
它并不说明分析是否正确。
有人根据封存的档案重新运行分析，并在声明的容差范围内得到相同结果。
重复一个有缺陷的设计，只会重复其缺陷。
证据等级：仅为计算证据，还是已由实验证实，以及由谁证实。
仅靠计算永远无法确立治疗效果或作用机制。
内部、预印本、同行评审、已更正或已撤回。
预印本未经同行评审；同行评审也不等于重复验证。
证明档案的封存方式是：为其每个部分计算 SHA-256 指纹，再将这些指纹组合成一棵 Merkle 树。今后只有这棵树的根会加盖时间戳并锚定到公共区块链上。修改下方任意部分，看看哪些指纹发生了变化。
在您的浏览器中通过 Web Crypto 实时计算，不会发送任何数据。
示意用的示例档案某个确切的指纹在某个区块时间已经存在，因而其中包含的每份档案也已存在。
结果是否真实或新颖、谁是真正的作者、权利归谁所有，或者是否存在专利。
链上绝不写入任何内容、个人数据或机密：只写入一个指纹和一个格式版本。
LILI 是 NEO AI 的助手，旨在帮助我们的科学家检索文献、准备研究方案、启动流程和整理档案。它的每一步都将可见：计划、来源、调用的工具、预估成本，以及仍需人工完成的部分。
LILI 的回答绝不是验证，多个 AI 智能体之间的一致也绝不算作独立审阅。
任何 AI 系统都不是作者。每项公开结果都会披露 AI 的使用情况。
NEO Bio n Tech 是 NEO AI 的垂直领域之一，NEO AI 是 My NEO Group 的智能操作系统。NEO AI 目前有六个垂直领域，另有二十个正在筹备上线，最终将达到约一百个。每个垂直领域都保留自己的数据和权限。
了解 NEO AI 的垂直领域LILI
示意流程比较该适应症的三个候选靶点，并展示相反的证据。
在编写任何代码之前，我们已对各项目将依托的公开来源进行了评估：访问方式、各用途的许可、数据量以及相互重叠情况。权利不明确的来源一律不用。
PubMed, PubMed Central, Europe PMC, BioStudies
Open Targets, GWAS Catalog, ClinVar, gnomAD, GTEx, Ensembl
ChEMBL, PubChem, BindingDB, ChEBI
UniProt, RCSB PDB, AlphaFold DB, InterPro, Reactome, STRING
GEO, CELLxGENE, scPerturb, Tahoe-100M, Open Problems
BioImage Archive, IDR, BBBC, Cell Painting Gallery
ClinicalTrials.gov, openFDA
初步分析已于 2026 年 10 月完成：评估了 110 个来源，测算了 26 个数据集的规模，审查了 61 个模型和库的代码及权重许可，并对公开接口进行了 49 次实时访问测试。
所列名称为我们目录中的公开资源。列出某项资源并不意味着合作或认可。
NEO Bio n Tech 正在开发中。本页任何内容都不作为发现成果呈现。
已于 2026 年 10 月完成，并对公开接口进行了实时测试。
设计系统、3D 可视化库，以及使用演示数据的可浏览原型。
项目、研究方案、数据目录，以及从首次运行起的证据记录。
基于许可清晰的小型公开数据集开展基准测试和审计，包括阴性结果。
仅收录经过审阅的版本，每个版本都附有四项状态和验证方式。
| 问题 | 计算能够确定的内容 | 需要实验验证的内容 |
|---|---|---|
| 在所查阅的来源中，某个基因是否与某种疾病相关？ | 可以，并注明来源、版本和人群 | 不需要 |
| 调控某个靶点是否会改变疾病生物学？ | 只能作为假设，并附上支持和相反的证据 | 需要，与合作实验室按已登记的方案进行 |
| 分割模型在新实验室的图像上是否依然可靠？ | 可以，使用按来源划分的预留公开数据 | 仅在不存在独立公开数据时需要 |
| 预测的扰动响应在真实细胞中是否成立？ | 与预留的公开测量数据进行一致性比较 | 需要，适用于任何新的预测 |
大学、实验室、数据提供方和科研资助机构：如果您希望检验某个假设、重复某项结果，或在明确条件下共享数据集，请通过 My NEO Group 的联系页面与我们联系。