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心血管疾病是全球死亡率的主要原因，在低收入国家和中等收入国家中，负担不成比例。生物标志物在早期发现，诊断和治疗心血管疾病中起着至关重要的作用，通过为心脏和血管系统的正常和异常状况提供有价值的见解。可以在血液和其他体液以及组织中鉴定和定量源自细胞和组织的生物标志物。在病理状况下其表达水平的变化提供了有关潜在的病理生理学的临床信息，这些病理生理学在治疗疾病过程中可能具有预测性，诊断和预后价值，因此在临床准则中纳入了临床。这增强了生物标志物在个性化医学中的风险分层和治疗决策中的有效性以及患者预后的改善。生物标志物可能是蛋白质，碳水化合物或基于基因组的，也可以源自脂质和核酸。计算生物学已成为生物标志物发现的强大学科，利用计算技术来识别和验证生物学标志物，以进行疾病诊断，预后和药物反应预测。先进技术的收敛性，例如人工智能，多词分析，液体活检和成像，导致了生物标志物的发现和开发的重大转移，从而使数据整合了多个生物学量表并对复杂的信号和转录网络的更全面理解，使疾病基础疾病的基础发展具有更全面的理解。在本文中，我们回顾了与基因组学，蛋白质组学和代谢组学集成在一起的计算生物学的作用，以及机器学习技术以及在心血管疾病中生物标志物发现中的机器学习技术以及预测性建模和数据整合。我们讨论了特定的生物标志物，包括表观遗传学，代谢和新兴的生物标志物，例如细胞外囊泡，miRNA和圆环RNA，及其在心脏和血管疾病的病理生理学中的作用。
Yamuna河水质量的状态，位于印度德里的主要火葬场
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