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在这一背景下，在算法构建方面，研究团队将上述基因表达签名整合进一套由日内瓦开发的AI模型 MangroveGS 中。参与研究的博士生 Aravind Srinivasan 介绍称，这一工具的突出创新在于，它不是依赖少数几个标志基因，而是同时利用数十甚至上百个不同的基因签名，从而大幅降低了个体差异或单一通路波动对结果的干扰，使预测更加稳健可靠。
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示，行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
除此之外，业内人士还指出，仕净科技为何能承接如此大规模的项目？两个关键因素或许能说明问题。
与此同时，一者着眼短期，一者考量长期；一者关注过程，一者重视结果。
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