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　　　　学界应加强对语言治理与语言创新关系的辩证性研究。语言治理的主体具有多层面参与性，无论是国家、平台还是个人都可以参与进来。语言治理也是有明确问题意识的，不是对语言创新的“伤害”，大数据与人工智能时代对语言问题的治理完全可以实现精准打击。语言治理的目标绝不是制造和呈现死气沉沉的语言生活，而应该为语言使用者提供良好的使用土壤，为语言创新保驾护航。至于语言生活中新出现的问题，学界需要持续深入开展相关领域的语言学研究，如何在对语言问题做到有效治理的同时，又极大地保护使用者的语言创新性，最终实现网络语言生活风清气朗且活力四射，需要包括语言学家在内的所有社会科学工作者深入研究并共同发力。

识别神经元的一种策略是用特定颜色的荧光蛋白标记细胞，研究人员可追踪这种颜色并重建神经元及其轴突，扩大颜色范围可同时追踪更多的神经元。2018年，研究人员开发了Tetbow，这是一种用光的3种原色为神经元着色的系统。Tetbow使追踪神经元和找到它们的连接变得更加容易。

　　　　随后，研究人员测试了该评分与这些个体外显子组序列中发现的罕见和超罕见编码变异的关联性。此外，团队还进一步研究了所发现的基因在CAD的致病危险因素、CAD的临床表现及其与CAD状态之间的联系等方面的作用。