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从2016年到2023年，加州大学旧金山分校研究人员运用这一检测技术分析了大约5000份脑脊液样本，其中14.4%的样本被确认存在感染情况。在这些案例中，mNGS技术对于病原体的识别准确率达到了86%。同时研究也表明，即使在病毒数量极少的情况下，mNGS也能在24小时内检测出具有大流行潜力的呼吸道病毒，包括新冠病毒、流感病毒（A/B型）以及呼吸道合胞病毒。
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研究团队利用连接组，构建了果蝇视觉系统的力学网络模拟。在该模型中，每个神经元和突触都与大脑中的真实神经元和突触相对应。尽管他们不清楚每个神经元和突触的动态变化，但连接组的数据使团队能运用深度学习方法推断这些未知参数。他们随后将这些信息与有关运动检测的知识相结合。
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