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方法我们设计了一种新的度量标准，称为Delta ECG，该指标衡量了患者心血管状态的时间变化，并固有地调整了基线时的患者间差异。，我们使用新型的自学学习模型为人类表型项目中的4,782名患者提取了这项措施，并用全基因组联系研究（GWAS）量化了相关的遗传信号。我们预测了从外周血单核细胞（PBMC）中提取的数千种基因的表达。下游，我们对我们确定为ECG明显预测的基因进行了富集和过度代表分析。
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