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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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在最新研究中，英国爱丁堡大学炎症研究中心教授尼尔·亨德森及其同事对急性肝衰竭患者肝细胞的基因进行了测序，并将其与健康人的基因进行对比分析，生成了肝脏再生的图谱。这份图谱显示在修复过程中，哪些细胞是活跃的，从而发现了新的“领导细胞”。
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