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在应用方面，2023年5月，《Nature》发布的论文介绍了基于迁移学习的深度学习模型Geneformer。该模型在约3000万个单细胞转录组数据上进行了预训练，旨在解决数据有限情况下的基因网络预测问题。在心肌病患者的有限数据集上，模型识别出候选治疗靶点 , 并在ipsc疾病模型中验证了其有效性。
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新设计的可折叠结构并非简单的线性聚合物链，而是呈现出类似瓶刷的结构，其中有许多灵活的侧链从中心主链上辐射而出。主链能像手风琴一样折叠和展开，在材料被拉伸时，聚合物内部的隐藏长度会展开，使其伸长量达到标准聚合物的40倍以上，且不会减弱其性能。此外，侧链还决定了材料的刚度，从而实现了刚度和拉伸性的独立控制。这种新方法侧重于网络链的分子设计，而非交联。
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