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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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此次，包括澳大利亚皇家维多利亚眼耳医院、美国哈佛医学院眼科系、北京同仁眼科中心在内的国际团队，检查了来自英国生物样本库中68753名参与者的眼底图像，将他们眼底视网膜血管结构分为5个类别30项指标。这5个类别包括静脉和动脉管径（长度、直径、比例）、密度、扭曲度、分支角和复杂性。研究人员还考虑了可能产生影响的其他风险因素，包括背景人口统计学和社会经济因素、生活方式和健康参数，如血压、胆固醇、糖化血红蛋白A1c和体重指数（BMI）。
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