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今天与大家分享的这篇文章《 Leveraging a neutrophil-derived PCD signature to predict and stratify patients with acute myocardial infarction: from AI prediction to biological interpretation 》于2024年6月发表于Journal of Translation Medicine。 文章亮点 1.采用基于综合机器学习的计算框架，在来自AMI患者（acute myocardial infarction， 急性心肌梗死 ）外周血的五个独立微阵列队列中生成预测中性粒细胞来源的PCD特征(NPCDS)； 2.对AMI小鼠心脏分离的CD45+细胞进行单细胞转录组学分析结合孟德尔随机化(MR)研究和分子对接探讨NPCDS对AMI的预测、治疗价值。 背景 程序性细胞死亡(PCD)最近被认为与急性心肌梗死(AMI)中中性粒细胞的清除有关，但中性粒细胞相关PCD的临床意义和生物学机制仍未被探索。本研究将机器学习、单细胞转录组分析与孟德尔随机化研究相结合，揭示了NPCDS对AMI的预测、分层和治疗管理的
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