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针对这一难题，研究团队基于先前提出的利用脑连接信息绘制脑图谱的基本思想，成功绘制出黑猩猩脑网络组图谱。研究团队利用这一图谱重建了同源白质纤维束，为人类和黑猩猩构建了连接指纹图，为在亚区级别进行细粒度的跨物种脑连接差异分析以及识别相关的白质束提供了可能。研究团队进一步检查了每个物种脑连接模式的广泛侧化，将这些模式与物种间连接性差异的关系对齐到一个共同的空间中，由此顺利识别出与物种间连接性差异相关的基因及其表达模式。

　　　　朱西产还强调，端到端模型的优势，在于减少各模块之间信息传递过程中的丢失问题，通过Transformer构成一个更大的网络，训练过程中实现更多参数的全局最优；另外，还可以提升开发效率，实现全局优化及更强的泛化性等。“上限很高，但难度也很大。”他直言，要真正实现“全场景都能开”，目前的端到端模型还差得很远，尤其是达到“一段式端到端”，几乎不可能。