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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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New DenSNet model enhances molecular dynamics with machine-learned electron densities
Researchers have developed DenSNet, a novel machine-learning approach for electronic structure calculations that predicts the ground-state electron density. This method utilizes SE(3)-equivariant neural networks and a $…