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在此背景下，人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求，数据处理不仅是它的强项，也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律，减轻数据爆炸带来的挑战。例如，人工实验员一天难以完成的重复实验，通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次，大幅提高实验数据的准确性和一致性，而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
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研究确认了75个与线粒体基因展现出显著协同演化的核基因。根据基因之间的相互作用关系，研究团队挑选其中4个基因（CG13220、CG11837、Nop60B和CG11788）在果蝇体内进行基因活性降低的实验。结果显示，与对照组相比，这4个基因的活性降低均导致线粒体形态的异常。“其中CG11837基因不仅影响线粒体形态，其活力还与动物的寿命长短存在显著正相关性。这促使我们思考：改变CG11837基因的活力，是否会影响动物的寿命？”沈星星表示。
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