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AI框架使用呼吸生物标志物预测糖尿病风险
研究人员开发了一个新颖的数据驱动框架，利用呼吸中发现的挥发性有机化合物（VOCs）以及生活方式数据来识别糖尿病风险个体。该研究采用因果推断技术，确定了丙酮和异丙醇等特定VOCs对血糖水平的影响。机器学习模型被用来将个体分类为糖尿病或非糖尿病，并为中间类别的个体创建风险排名系统，这表明了无创早期糖尿病筛查工具的潜力。
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新的DenSNet模型利用机器学习电子密度增强分子动力学
研究人员开发了DenSNet，一种用于电子结构计算的新型机器学习方法，可预测基态电子密度。该方法利用SE(3)-等变神经网络和$\Delta$-学习策略，可在分子动力学模拟中获取除能量和力之外的电子可观测量。该方法已在各种分子上得到验证，显示出模拟轨迹的精确红外光谱，并证明了预测更大分子系统性质的可扩展性。