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　　　　他们利用这些样本，追踪了超过135000种不同的分子和微生物，包括已知与免疫健康、心血管功能、新陈代谢、肾功能以及肌肉和皮肤结构相关的代谢物、脂质、蛋白质和蛋白质前体（RNA分子）。这些样本总共提供了约2460亿个不同的生物标志物数据点。

针对我国茄科作物病毒病害防控对病毒检测技术的需求，张永江团队研发了一种一体化反应技术，可快速筛选并准确检测出茄科作物易感的番茄褐色皱纹果病毒、辣椒轻斑驳病毒、番茄花叶病毒和番茄斑驳花叶病毒。该技术攻克了茄科作物易感病毒症状相似、种类多、基因差异小的检测难题，检测灵敏度可达1皮克/微升，而目前的常规检测方法是100皮克/微升。此外，单个样本中四种病毒的检测时间从大约5小时，缩短至约1小时，检测成本降低40%。

　　　　为了克服这一难题，研究人员开发了一种名为“OWSum”的分子气味预测算法，并同时引入了另一种基于神经网络的算法。这两种算法的任务是通过分析气相色谱法和质谱分析提供的分子组成数据，来确定实验酒类样本强烈的香气，并判断其产地。