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　　　　此外，团队还使用GET模型揭示了患病细胞中隐藏的生物机制。在一个具体案例中，针对一种遗传性儿童白血病的研究显示，AI成功预测了某些突变会破坏决定白血病细胞命运的两种转录因子之间的互动，实验证实了AI的预测。这增强了人们对这种疾病驱动机制的理解。

团队记录了小鼠在不同行为和情绪状态下的大脑活动。他们使用光遗传学技术，在不同情境下打开或关闭这一回路，并观察小鼠的呼吸和行为变化。结果显示，当皮层与脑桥之间的连接被激活时，小鼠表现得更加平静，呼吸也更加缓慢；而在诱发焦虑的情境中，这种通信减少，呼吸频率增加。此外，人为激活这一回路可减缓小鼠的呼吸并减少焦虑迹象，而关闭这一回路则会导致呼吸频率上升和焦虑加剧。

　　　　近年来，人工智能（AI）加速渗透到日常生活的方方面面。为人们生活带来便利的同时，AI可能造成的环境问题也不容忽视。中国科学院城市环境研究所研究员汪鹏等研究人员的一项研究测算显示，2020年至2030年，生成式AI带来的电子废弃物可能激增近1000倍。相关研究成果日前在线发表于《自然·计算科学》。