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 Identification of gene and protein signatures associated with long-term effects of COVID-19 on the immune system after patient recovery by analyzing single-cell multi-omics data using a machine learning approach 通过使用机器学习方法分析单细胞多组学数据，识别与新冠肺炎对患者康复后免疫系统的长期影响相关的基因和蛋白质特征
相关领域
2019年冠状病毒病（COVID-19）
鉴定（生物学）
免疫系统
期限（时间）
组学
计算生物学
2019-20冠状病毒爆发
严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）
生物
人工智能
计算机科学
机器学习
生物信息学
医学
免疫学
病毒学
疾病
传染病（医学专业）
病理
植物
物理
量子力学
爆发
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期刊：Vaccine 作者：Jingxin Ren; Qian Gao; Xianchao Zhou; Lei Chen; Wei Guo; et al 出版日期：2024-08-24 |
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