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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。
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对这项成果，《细胞》杂志的3位审稿人均给予了高度评价：“该研究采用大量生化和遗传数据系统解析了独脚金内酯信号感受的机制，揭示了信号感知机制的新特征”“该研究揭示了令人兴奋的新发现，比如发现了D14的翻译后修饰（磷酸化）及其在低氮适应中的作用”“该研究数据扎实、实验设计精妙，解决了独脚金内酯信号感受中不同模型之间的争议点，为独脚金内酯信号感受的调控机制提供了新的视角。”
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