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　　　　细菌生物学的一个中心假设是，可遗传的物理特征主要由DNA决定。但是，从复杂系统的角度来看，信息也可存储在基因之间调控关系网络的层面。新研究探索了是否存在从父母传递给后代的特征，这些特征不是编码在DNA中，而是编码在调节网络本身中。结果发现，基因调控的暂时变化会在网络内留下持久影响，这些变化会传递给后代。换句话说，影响其父母变化的记忆在监管网络中持续存在，而DNA保持不变。

研究团队采用创新方法，首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络，使之学习吸收线的所有特征；为提高探测灵敏度，研究团队有意增加了低信噪比样本的训练，使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%，探测完备性也显著提升约30%，达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间，并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。

　　　　此次，团队使用了两种经过基因改造的小鼠细胞——结缔组织细胞和干细胞，这些细胞装备了一个合成的细胞通信系统，即所谓的遗传回路。该回路建立在团队开发的“synNotch”技术基础上。“synNotch”是一种通过基因工程技术嵌入细胞膜的蛋白质传感器，能够检测外部信号并激活预设的基因表达。在实验中，团队利用“synNotch”可以直观地观察到细胞形成的具体模式。