like in case of choosing between three choices - actually using `union` which is an `unsafe` method and atp i dont really need it. would have made it way too complex than it needs to be ithink (and also unsafe) using a single `enum` to represent both cell type and to represent the data inside a `cell`. i tried this at start but then it slowly got very confusing when writing decoder part as that returns data and also writes new values to struct tho encoder wouldn't change much as it writes data to a new vector itself but still too confusing finally the go approach of using `Cell` `struct` for representing a `cell` and one `enum` for representing `CellType`. this was the easiest way i could think of and solved a lot of tricky parts for me. having concerns seperated for which is doing what made it easier to write decoder so went with this. thats all for today ig let me know if u can think of a better way

step [6/45] : converting key value store to relational db covered: > serialization > union (`CellType` enum) > signed & unsigned integers > sign bit a few design decisions made this a bit tricky. not exactly tuff but a bit tricky

Thrilled to welcome Dr. Lucas Carey as our Chief Strategy & Partnerships Officer. His experience building scientific platforms and partnerships will be invaluable as we push biological world models into pharma and diagnostics. Welcome to CellType.

Welcome to CellType, Lucas!

I'm joining @celltypeinc as Chief Strategy & Partnerships Officer. After 2 years building Pando's scientific engine, I'm going all-in on biological world models. At CellType our models reason and understand across modalities. Pharma or diagnostics? Let's connect.

ℹ️テックブログ公開 Dress Code エンジニア もずさん ( @mozu1206 ) がブログ投稿!! BtoB SaaSの一覧UIで、schema / items / cellType をどう設計するか。台帳SDUI実践の裏側です。 台帳画面のServer-Driven UI化で「テーブル列を増やすたびにフロントデプロイ」から卒業 zenn.dev/dress_code/articles…

CellType is hiring founding engineers! Biology is one of the biggest unsolved frontiers for AI. Join us building foundation models and agentic systems for drug discovery. If you want to push the frontier of AI for science, we'd love to talk. celltype.com/careers

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4/🔬 学术背景最硬的公司：CellType。 Yale教授创办，【11000 论文引用】，和Google DeepMind合作开发270亿参数生物模型。 已验证一个新癌症治疗信号——让"冷肿瘤"变"热"，Google CEO亲自发推介绍。

Such a good webinar! Fascinating to hear that polyps, cancer, and Alzheimer’s don’t necessarily correlate with IBS or mast celltype pathologies

長文版 YC W26 Demo Day 全体像：190社の考察 圧倒的な「AI × B2B SaaS」の支配 今バッチの最大の特徴は、**AI/ML関連が73.7%（140社）、B2Bが78.4%（149社）**という圧倒的な偏りです。この2つが重なる「B2B × AI」は115社（60.5%）で、過半数を超えています。YCがもはや"AIアクセラレーター"と呼ばれても過言ではない構成です。 カテゴリ別の分布 主要カテゴリの出現数（1社が複数カテゴリを持つため合計は190超）は以下のとおりです。B2B（149社）、AI/ML（140社）、SaaS（98社）が上位3つで、Developer Tools（36社）、Hard Tech（33社）、Fintech（29社）、Hardware（28社）、Consumer（25社）、Healthcare/Biotech（22社）と続きます。Consumer やMarketplace、E-commerceは極めて少なく、YCが明確にB2Bエンタープライズ向けAIに賭けていることがわかります。 最大トレンド：「AIエージェント」の爆発 Descriptionに"agent"や"agentic"という単語を含む企業が**50社（全体の26%）**に達しています。これは単なるバズワードではなく、具体的な応用パターンが見えます。 エージェントの応用先は多岐にわたります。 金融バックオフィス（Fenrock AI）、DevOps（Mendral）、品質検査（Ashr）、保険（Verdex）、法務（Payna）、マーケティング（Laurence）、サプライチェーン（Pollinate）など、あらゆる業界の定型業務をAIエージェントで置き換えるというテーマが共通しています。また、エージェント向けインフラとして、Moda（エージェント監視）、Sentrial（エージェント信頼性のDatadog）、Sponge（エージェント経済の金融インフラ）、Maven（音声エージェント向け決済）、21st（エージェントインターネットのUI基盤）など、エージェントの時代を前提とした"ツルハシ売り"企業も複数出ています。 「Claude Code for X」パターン 注目すべきは、**「Claude Code for 〇〇」**という説明が3社もある点です。Aurorin CADとREV1が「Claude Code for Mechanical Engineers」、Synthetic Sciencesが「Claude Code for Scientific Research」と名乗っています。AIコーディングツールの成功体験を他のドメインに横展開するアプローチが明確にパターン化しています。 Fintechの中身：伝統的金融 ＋ 新しい金融 29社のFintech勢は二つの流れに分かれます。一つは伝統的金融業務のAI化で、会計（Balance, FullSeam）、住宅ローン（Copperlane）、保険（Panta, Verdex）、IB業務（Maywood）、不正調査（MouseCat）などがあります。もう一つは新しい金融インフラで、Prediction Markets（Valence）、アテンション取引所（Forum）、ステーブルコイン銀行口座（SpotPay）、マルチチェーン決済（Unifold）などです。個人投資家の視点では、後者のグループにクリプト/Web3との接点があります。 Healthcare/Biotechの特色 22社のヘルスケア領域は、臨床AIと創薬AIに大別されます。臨床側では、歯科（Patientdesk.ai）、整形外科手術計画（Mango Medical）、プライマリケア（Beacon Health, Prana）など特定診療科に特化したバーティカルAIが目立ちます。創薬側では、CellType（生物シミュレーション）、Ditto Biosciences（自己免疫疾患）、Origin（がん治療データ）、10x Science（タンパク質解析）など、計算生物学のアプローチが多いです。 Hardware / Hard Tech：宇宙・防衛・ロボティクス 28社のハードウェア企業は3つのクラスターに分かれます。ロボティクスが最大で、牧畜ドローン（GrazeMate）、自律倉庫（RoboDock）、汎用マニピュレータ（Origami Robotics）、ヒューマノイド向けデータ（Asimov, Human Archive）などがあります。宇宙関連も活発で、宇宙太陽光パネル（Beyond Reach Labs）、月面建設（GRU Space）、宇宙ロボティクス（General Astronautics）といった野心的な企業が揃います。防衛関連では、軍事ドローン（Seeing Systems）、ドローン検知（Milliray）、地球観測ドローン（Voltair）が並んでいます。 地理的分布 184社がUS/Worldをターゲットにしていますが、欧州市場を含む企業が55社（29%）と高く、YCバッチの中でもグローバル志向が強い印象です。インド（10社）、東南アジア（13社）、カナダ（11社）も存在感があります。

Great finally meeting Taylor Hsu from Senhwa Biosciences in person in San Francisco. Their drug CX-4945 was identified in our screen out of 4,000 compounds. Now CellType and Senhwa are partnering to further develop it together — exciting things in the pipeline! senhwabio.com/en/news/202603…

CellType was just named one of the top Bio & Health startups in W26 by The Silicon Valley Post