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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。

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。

　　　　如果把大脑神经元的电压波动想象成过山车，那么，就在其从低谷攀升至高峰的那一刻，大脑皮层神经元之间的突触连接得到了最大程度的增强。在这一时间窗口，大脑皮层仿佛也很“兴奋”，被激活到了最佳状态，能使被回顾的暂时记忆更有效地转移到长期记忆中。