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这正是科研人员长期以来面临的难题：一是科研成果在实际应用中的挑战；二是数据收集、处理与分析效率较低；三是大部分科研团队依旧采取“作坊式”工作模式，而平台化合作较为稀少；四是在材料研发等领域依赖经验和试错的方式进行突破。这些庞大的数据需要进行分类、回归、聚类、关联分析、时间序列分析以及异常检测等处理。只有在完成这些步骤后，隐藏的模式和未知的相关性才会浮现，否则只是无效冗余。同时，现代科学已进入复杂体系时代，传统的计算方法难以应对越来越多变量和计算复杂度所带来的瓶颈。
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这项突破性工作，基于超过1000次精确编辑的全基因组工程，其规模比以往任何同类工程都要大一个数量级。此外，科学家还利用人工智能（AI）技术，设计并改良了必需的蛋白质和RNA翻译因子，创造了一种可以使用两种非标准氨基酸的新菌株。这些非标准氨基酸赋予蛋白质新的特性，如降低免疫原性或增强导电性，从而为可编程生物治疗药物和生物材料的发展开辟了新途径。
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