双方均涉及体外实验设计（如细胞培养、基因编辑技术CRISPR-Cas9）、疾病模型构建及生物数据分析需求。该需求明确要求基因编辑技术构建疾病模型，与用户输入的基因编辑、三维细胞培养、高通量测序等技术方向高度重合。

双方均涉及生物信息学与数据分析技术，尤其是机器学习和AI在数据处理中的应用。该需求强调利用AI技术构建数据分析模型，与用户输入的机器学习与AI应用需求存在技术关联。

双方均涉及机器学习技术在数据分析中的应用。该需求强调设备数据实时处理和预测性维护，与用户输入的高通量测序、蛋白质组学分析等数据驱动技术存在方法论上的相似性。

双方均涉及AI技术在工业场景的应用。该需求要求利用深度学习算法进行图像识别和设备控制，与用户输入的流式细胞术、高内涵成像等自动化分析技术存在技术交叉。