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“过去几十年甚至上百年来，科学研究一直面临着一些困境。如今，随着AI的发展，科学研究将迎来一系列新突破。”中国科学院院士、北京大学智能研究院院长、北京大学国际机器学习研究中心主任鄂维南分析说，许多科学研究中，AI已成为不可或缺的工具。例如，AlphaFold系列模型拥有预测蛋白质单链、复合体及复杂生物分子结构的能力，一举解决了困扰生物科学多年的基础问题。
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叶凯表示，传统方法通常将肿瘤组织的采样点视为独立的“房子”，统计每个采样点的细胞类型和基因表达信息。然而肿瘤组织细胞类型多样、基因表达杂乱无章、区域界限模糊，传统办法很容易产生误差。STMiner方法能利用二维高斯混合模型和最优传输理论，将离散的采样点转化为连续的基因分布地图，就像把零散的房屋信息绘制成一张完整的居民分布图。这不仅能更准确地反映肿瘤组织的真实情况，还能减少干扰信息，帮助科学家更清晰地观察基因的空间分布规律。
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