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iMeta：基于集成学习的新冠患者疾病严重程度打分

由于不同医院的评估方法不同，目前缺乏统一的针对COVID-19患者的严重程度预测工具。为实现这一目标，本研究提出了一种自适应最佳子集选择算法和遗传算法辅助的集成学习模型打分（AGAE score）来量化患者的严重程度。作者将AGAE评分部署为网站(https://kwkxbioinfor.shinyapps.io/COVID19/)，以协助COVID-19患者的个性化医疗。

遗传算法新冠患者 AGAE评分疾病严重程度子集筛选算法

任志刚：新冠患者口腔及肠道微生物组及脂质组变化

郑州大学第一附属医院副主任医师任志刚发表题为《新冠肺炎患者口腔和肠道微生物组及脂质组学变化》的报告，基于口腔微生物组建立口腔诊疗模型，为新冠患者诊断提供了一种新的诊断工具。

新冠患者口腔微生物肠道微生物