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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。

　　　　此外，异种器官移植还存在功能学方面的问题。例如，猪肾排尿量惊人，不仅需要患者大量饮水，还容易导致其脱水。猪肾移植后患者可能容易出现酸碱失衡或电解质异常，需要定期监测和及时调整。此外，猪肾产生的促红素仅适用于猪体，患者需定期补充人体促红素以避免贫血。对于猪心脏移植来说，其是否能满足人类行动和运动需求也尚待研究。