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　　　　鉴于此，云南天文台博士生郭帅帅和研究员季凯帆、郭建恒等人，基于机器学习的方法，在一个包括了恒星质量、金属丰度、初始自转周期、行星质量、轨道半长轴等的参数空间中，计算了15000余条潮汐演化的模型。随后，他们对这些演化模型作了复原，得出不同年龄条件下恒星的有效温度、半径、自转周期和行星的轨道周期等数据。

ChromoGen模型能有效地捕捉序列—结构关系，为每段DNA序列生成多种可能的结构。这是因为DNA是一种非常无序的分子，同一个DNA序列可以产生许多不同的构象。这种方法不仅大大加速了三维基因组结构的预测过程，也为深入研究基因组的三维组织如何影响细胞的基因表达模式和功能提供了有力工具。

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