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　　　　近年来，人工智能技术在生物医学领域取得了显著进展。比如，传统的肿瘤研究需要耗费大量时间和人力来分析多模态数据，寻找关键突变与潜在治疗靶点。现在，深度学习模型能够快速、高效地处理海量多模态数据，帮助科学家从复杂的数据中提取有价值的信息。通过这些数据驱动的模型，我们不仅可以更快地识别肿瘤相关的基因突变等重要信息，还能够预测患者对特定治疗方案的反应。借助深度学习算法，人工智能还可以精准地检测早期肺癌、识别病灶，并提供详细的病理信息。

以前上课的时候，老师讲过生物质材料，赵芯悦没听明白。后来，在准备讲解的时候，她发现，森林博物馆有一个展区专门介绍生物质材料。“我查了很多资料发现，竹子或秸秆都可以做生物质材料，不仅环保，还很有市场前景，也让我对自己的专业认识更清晰了，我的专业在环保领域能发挥很大作用。”

　　　　瑞金医院内分泌团队与国内外结构生物学团队合作，获得葛根素与GABAAR受体互作复合物的2.4 ？超高分辨率的结构图像，解析了葛根素与GABAAR结合的关键位点，精确观察到葛根素对受体通道孔径的效应，结合电生理结果共同揭示葛根素抑制DMV神经元的机制。