近日 ， 西湖大學生命科學學院郭天南實驗室與合作團隊在《細胞》子刊《細胞報告》發表最新研究成果：聯合團隊從尿液中篩選出20個蛋白質標志物并建立模型 ， 成功實現了對輕、重型新冠肺炎患者進行分類預測 ， 同時有針對性地提出了新冠肺炎患者存在潛在腎損傷的證據 。
【模型|藏在尿液中的新冠肺炎病情“密碼”】該研究表明 ， 從新冠肺炎患者尿液中獲取的蛋白分子可以靈敏地反映機體的病理狀態 。
正常尿液中包含數千種微量蛋白 ， 它們與機體免疫和代謝密切相關 。 相比血清、組織等 ， 尿液的獲得無需專業采集手段 ， 可以滿足日常對健康實時監測的需求 。
尿液信息量巨大
算法模型提煉出預測值
鑒定新冠肺炎患者的輕、重型 ， 對于開展治療尤為重要 。
據了解 ， 該聯合團隊通過對1494個血清蛋白、3854個

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