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该图谱首次将祖父母代的短距离非交叉改组纳入考量。这类改组由于DNA序列的高度相似性,而一直难以被检测。此外,图谱还辨识出一些未经历显著改组的DNA区域。这些区域可能对保持关键遗传功能或避免染色体异常起到保护作用。这一发现有助于更深入地理解某些妊娠失败的原因,并揭示了基因组如何在多样性和稳定性之间取得平衡。
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谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测,即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年(1979—2018年)的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast,使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报(ENS,一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报),他们发现,在用于评估表现的1320个指标中,GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外,GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。
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