讨论部分强调，SenNet的创新性在于将农学先验知识（边缘特征重要性）与前沿深度学习技术（Transformer、注意力机制）有机结合。 相比传统静态指标，动态衰老表型能更准确反映品种特性，这解释了既往研究中关于衰老-产量关系的争议。

SenNet联盟是由来自美国各地的机构合作组成的，最初于2021年启动，成立了收集和分析人类数据的中心。 研究人员将收集并分析健康人一生中的18个组织，以识别衰老细胞的全部范围，以及它们如何促进衰老过程。 SenNet联盟的工作最近发表在《Nature Aging》杂志上。