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科学家分析了来自81位年龄在24至90岁之间患者的肾脏样本，共计70多万个细胞。他们使用机器学习技术开发了高分辨率图谱，从而能够整合多组学数据，绘制细胞和空间信息，识别组织微环境，并开发出预测肾脏疾病进展的模型。

　　　　AI工具最终在17个基因中识别出编码变异，并帮助研究人员了解这些基因是如何与冠状动脉疾病产生关联的。由于它们只发生在一小部分个体中，罕见编码变异的存在可能对疾病风险或易感性产生重大影响。因此，研究这些变异有望为确定心脏病的生理机制和发现治疗的基因靶点提供新途径。