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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
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为了更好地理解人类与其他物种之间的异同，团队采用了深度RNA测序技术，对单个神经细胞的基因使用情况进行了详尽分析。这种方法能够根据相似的基因表达模式，将感觉神经细胞分类，最终确认了人体内存在16种不同类型的神经细胞。随着研究的深入，未来还可能会发现更多种类的感觉神经细胞。
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