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目前，鉴定耐药突变的方法往往需要长时间收集患者的多次样本，既耗时又复杂。此次研究采用了尖端的CRISPR基因编辑技术和单细胞基因组学方法，研究多种药物对人类癌细胞系和类器官细胞模型的影响。研究人员通过整合这些技术手段，构建了一张详细的图谱，展示了不同类型癌症的耐药模式。
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2019年，哈佛大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队，使用在美国运行的DIII—D托卡马克装置上训练出的深度神经网络模型，以超过90%的正确率预警了JET装置的破裂事件。2022年，谷歌旗下DeepMind团队与瑞士联邦理工学院合作使用强化学习智能体在TCV托卡马克上实现了限制器、常规偏滤器、先进偏滤器甚至双环等离子体位形的控制。2024年，韩国中央大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队使用深度学习方法，在KSTAR与DIII—D托卡马克上成功预测了撕裂模不稳定性的增长概率，并结合强化学习算法，在提升等离子体比压的同时对撕裂模增长概率进行控制。
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