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团队在10211个不同的靶位点测试了TnpB。利用新开发的人工智能模型,团队能预测任何给定目标位点的TnpB编辑效率,从而更容易、更快速地设计基因编辑实验。通过这些预测,团队在小鼠肝脏中实现了高达75.3%的效率,在小鼠大脑中实现了高达65.9%的效率。
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从临床科研的角度来看,人工智能的确推动了科研范式的变革。过去,医学研究依赖于假设驱动的实验设计。如今,数据驱动的研究模式逐渐成为主流。这种模式让我们能够从数据中发现新的规律,提出新的假设,甚至挑战传统医学理论。例如,科研人员利用人工智能成功发现特发性肺纤维化的新靶点,并推进了相关药物的开发。
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