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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化,涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释,现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力,以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。
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前一次峰值显示出了与脂质、咖啡因、酒精代谢相关的分子变化,以及心血管疾病的分子变化,还有皮肤和肌肉功能障碍的分子变化。后一次峰值显示出了与碳水化合物和咖啡因代谢、心血管疾病、皮肤和肌肉、免疫调节和肾功能有关的分子变化。
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