理解人体复杂系统宏观生理表型与微观遗传分子信息之间的跨 尺度 关联，是当前生物医学领域面临的关键科学问题，也对目前人工智能、系统生物学等前沿学科的发展提出了重要方法学挑战 。 然而，如何通过人工智能模型解析这种跨 尺度 关联的底层规律，并构建具有普适性的 预测 模型，对于深入理解心血管疾病的发生发展、推动精准预警与药物干预具有重要科学价值和现实意义。 针对大型人群队列UK Biobank （UKB） 中仅有约10%的样本同时具备基因与心电数据的“小样本”局限，该研究创建了 基因 - 心电表型 跨 尺度 推断模型 CapECG 。
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