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实现这一设想,需要分子具备严格且复杂的物理化学性质,无法依靠传统的理论和经验进行设计。团队利用AI结合化学信息学将分子结构和性质数字化,通过引入有机化学、电化学、材料工程技术方面的大量关联性质构建数据库,利用非监督机器学习进行分子推荐和预测,成功获得了从未被报道的锂离子载体分子——三氟甲基亚磺酸锂(CF3SO2Li)。团队验证发现,该合成分子具备各种严苛的性能要求,成本低易合成,具有良好兼容性,并成功在软包、圆柱、方壳和纤维状锂离子电池器件上实现应用。
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通过对小鼠和人类癌症组织进行分析,研究人员确定了加速老年小鼠或老年人癌症生长的特定细胞和免疫相关因素。他们发现,阿那白滞素这种通常用于治疗类风湿性关节炎等炎症性疾病的药物,可阻断早期肺癌病变与骨髓之间的有害信号传递,特别是涉及白细胞介素-1α(IL-1α)和IL-1β分子的途径。
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