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　　　　但机器没有这样的限制。鉴于此，研究人员开发出一种工具，可自动区分这些巨大的颜色组合。这个工具能自动将相同颜色的神经元和轴突缝合在一起，并重建它们的结构。QDyeFinder的工作原理就是首先自动识别给定样品中的轴突和树突片段，然后识别每个片段的颜色信息，接着研究人员利用新开发的机器学习算法，将颜色信息组合在一起，识别出同一神经元的轴突和树突。

在基础医学研究方面，剑桥大学等机构创建了全球最大的古人类基因库，为研究衰弱性疾病提供了全新的生物学视角。威康桑格研究所与澳大利亚纽卡斯尔大学合作，创建了人类产前胚胎皮肤的首个单细胞与空间图谱，为发育生物学研究提供了新工具。伦敦大学学院发现了205个与抑郁症相关的新基因，这一突破为开发针对抑郁症的新疗法奠定了重要基础。苏格兰癌症研究所科学家首次证明了线粒体DNA突变与癌症治疗反应的直接联系，开辟了通过检测线粒体DNA突变优化免疫治疗的新路径。

　　　　然而，传染病的不可预测性仍然是一个严峻的挑战。徐建国表示：“我们正朝着像预测天气一样预警传染病的目标努力。”他提到，虽然目前我们还不能精确地预测传染病的发生，但随着大数据和人工智能技术的不断进步，有望在未来实现这一目标。例如，通过研发能够识别微生物的手机或设备，可以更快速地识别潜在的病原体，分析疫情趋势，优化防控策略。