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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。

　　　　安布罗斯和鲁夫坎在交流后得出一个突破性结论：lin-4中的超短RNA与lin-14中mRNA的关键片段序列互补，超短RNA正是通过与mRNA结合“关闭”lin-14，阻止其产生蛋白质。这就是以前未知的、基于microRNA的基因调控机制。