Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder characterized by cognitive decline, amyloid-β plaques, and neurofibrillary tangles. It's underlying mechanisms remain unclear and no disease-modifying therapies are currently available. Recent evidence has highlighted glial function as crucial factors in AD pathogenesis. Therefore, in this study, we aimed to find key AD-relevant cell populations and genes involved in glial function as well as potential therapeutic compounds. Single-cell transcriptomic data (GSE157827) and GWAS summary statistics (ieu-b-5067) were integrated u
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Perinatal depression (PD) is common and disabling, yet its longitudinal comorbidity patterns and predictability remain poorly understood. This study leveraged 8,804 women with delivery records in the All of Us cohort, including 438 with clinically diagnosed postpartum depression (PPD), to characterize multimorbidity trajectories and develop integrated prediction models. Comorbidities were grouped into 38 conditions across psychiatric, autoimmune, metabolic, neurological/pain, and reproductive/gynecological categories and examined both cross-sectionally and in monthly time bins from 250 months
СтатьяПрепринтПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The global health crisis of antimicrobial resistance necessitates the discovery of new antibacterial agents. Underexplored marine microbiomes, particularly from the biodiverse Indian coast, represent a rich potential source of antimicrobial peptides (AMPs). Targeting the urgent threat of multidrug-resistant ESKAPE pathogens, the present study aimed to computationally identify novel, membrane-active AMPs from these unique metagenomic datasets, with a focus on inhibiting Gram-negative bacteria. In this study, we computationally mined Indian marine high-resolution shotgun metagenomic datasets thr
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
PURPOSE: To apply an unsupervised machine learning approach to identify distinct subgroups of lower urinary tract symptoms (LUTS) in adult men and to evaluate their association with patient-centered outcomes, including quality of life (QoL), willingness to pay (WTP) for treatment, and healthcare-seeking behavior. METHODS: Data were obtained from 3,112 male participants aged ≥ 20 years in a 2023 nationwide Japanese web-based survey on LUTS. Sixteen LUTS domains, including storage, voiding, and postvoiding symptoms as well as bladder pain and discomfort, were analyzed. Dimensionality reduction w
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Abdominal aortic calcification (AAC) is a subclinical measure of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). AAC can be captured on lateral spine images obtained from bone density machines during routine osteoporosis screening. Identifying individuals with AAC provides a new opportunity to prevent disease progression.
OBJECTIVES: The aim of the study was to externally validate a machine learning-derived AAC 24-point algorithm (ML-AAC24) with incident ASCVD.
METHODS: Middle-aged individuals from the UK Biobank Imaging Study with lateral spine images, obtained via dual-energy x
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Light chain amyloidosis (AL) and multiple myeloma (MM) are interrelated plasma cell disorders characterized by malignant proliferation, yet they demonstrate distinct pathophysiological mechanisms and clinical progression patterns. The clinical differentiation between these conditions presents significant challenges, frequently resulting in delayed diagnosis, particularly for AL amyloidosis, which adversely affects patient prognosis. Current diagnostic methodologies predominantly depend on invasive tissue biopsies and extended serological testing, underscoring the urgent requirement for rapid,
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Bipolar disorder (BD) typically emerges during adolescence and is associated with substantial functional impairment, but objective physiological markers are scarce. The niacin skin flushing response (NSFR) has been proposed as a potential biomarker in adults with BD. However, its characteristics in adolescents and its multivariate associations with behavioral phenotypes, particularly across BD subtypes, remain poorly characterized. METHODS: We recruited 402 adolescents (184 with BD [63 BD-I, 121 BD-II]; 218 healthy controls) and conducted quantitative niacin testing. Participants u
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
IntroductionLymphovascular invasion (LVI) is associated with poor outcomes in lung adenocarcinoma, yet accurate preoperative prediction in clinical stage IA disease remains difficult. We aimed to develop and validate a multicenter ensemble machine-learning model that integrates intratumoral heterogeneity (ITH) score and clinicoradiological features for preoperative LVI prediction.MethodsIn this retrospective multicenter prediction-model development and external validation study, 1,527 patients with surgically confirmed stage IA lung adenocarcinoma from three tertiary centers were included. Pat
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
People with Multiple Sclerosis (MS) complain of problems with hand dexterity and cognitive fatigue. However, in many cases, impairments are subtle and difficult to detect. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is a non-invasive neuroimaging technique that measures brain hemodynamic responses during cognitive or motor tasks. We aimed to detect brain activity biomarkers that could explain subjective reports of cognitive fatigue while completing dexterous tasks and provide targets for future brain stimulation treatments. We recruited 15 people with MS who did not have a hand (Nine Hole Pe
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: The disease burden of acute myeloid leukemia (AML) continues to pose a significant public health challenge globally. Mitochondria play a critical role in tumor development and progression by influencing bioenergetics, biosynthesis, and signaling pathways. However, the prognostic significance and therapeutic implications of mitochondrial function in AML warrant further investigation.
METHODS: We integrated mitochondrial gene expression data with bulk RNA sequencing to identify key mitochondrial genes associated with AML. A total of fourteen machine learning algorithms were employed
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
PURPOSE: Periodontitis (PD) and obstructive sleep apnea (OSA) are widespread conditions with profound health consequences. Increasing evidence suggests shared pathophysiological mechanisms between PD and OSA, prompting this study to explore their genetic connections using advanced transcriptomic approaches.
METHODS: Gene expression data was obtained from GEO, integrating bulk and single-cell RNA sequencing (scRNA-seq). Differentially expressed genes (DEGs) were identified, and common DEGs were analyzed via protein-protein interaction (PPI) networks and functional enrichment. Machine learning
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Cardiovascular diseases (CVDs) are a leading cause of global mortality, necessitating early and accurate detection to improve patient outcomes. Electrocardiography (ECG) is a fundamental diagnostic tool for identifying cardiac abnormalities; however, traditional methods rely on manual interpretation and conventional machine learning (ML) models, which often struggle with feature extraction and long-range dependencies. Recent advancements in deep learning (DL) have led to the adoption of transformer-based architectures for ECG classification. In this study, we propose the Swin Transformer a hie
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Hepatic veno-occlusive disease (VOD), or sinusoidal obstruction syndrome, is a life-threatening complication following hematopoietic cell transplantation (HSCT). In pediatric patients, busulfan-based myeloablative conditioning is a major risk factor. This study aimed to identify plasma proteomic biomarkers predictive of VOD development in children undergoing haploidentical HSCT with busulfan-based conditioning and post-transplant cyclophosphamide (PTCy). Plasma samples were collected from 51 children (VOD, n = 26; control, n = 25) at baseline and 1 to 4 h postbusulfan infusion on days -8 to -5
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The role of chromatin regulators (CRs) in mediating epigenetic changes during tuberculosis (TB) infection remains poorly understood. This study aimed to determine the efficacy of CRs in diagnosing TB and characterizing its heterogeneity. GSE83456 dataset was analyzed to identify differentially expressed CRs (DE-CRs) and immune cell infiltration in patients with TB. Consensus clustering was used to classify patients with TB based on DE-CR expression patterns. The optimal machine learning model was selected from four algorithms (Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Generalized Linea
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Delayed neutrophil recovery is an important limitation to the administration of cord blood transplantation (CBT) and leaves the recipient vulnerable to life-threatening infection and increases the risk of other complications. A predictive model for neutrophil recovery after single-unit CBT was developed by using a machine learning method, which can handle large and complex datasets, allowing for the analysis of massive amounts of information to uncover patterns and make accurate predictions. Japanese registry data, the largest real-world dataset of CBT, was selected as the data source. Ninety-
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Multimorbidity, particularly diabetes combined with hypertension (DCH), is a significant public health concern. Currently, there is a gap in research utilizing machine learning (ML) algorithms to predict hypertension risk in Chinese middle-aged and elderly diabetic patients, and gender differences in DCH comorbidity patterns remain unclear. We aimed to use ML algorithms to predict DCH and identify its determinants among middle-aged and elderly diabetic patients in China.
STUDY DESIGN: Cross-sectional study.
METHODS: Data were collected on 2775 adults with diabetes aged ≥45 years f
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND AND PURPOSE: Patients with obstructive sleep apnea (OSA) experience chronic intermittent hypoxia and sleep fragmentation, leading to brain ischemia and neurological dysfunction. Therefore, it is important to identify features that can differentiate patients with OSA from healthy controls (HC) and provide insights into the underlying brain alterations associated with OSA. This study aimed to distinguish patients with OSA from healthy individuals and predict clinical symptom alterations using cerebellum-whole-brain static and dynamic functional connectivity (sFC and dFC, respectively)
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: breast cancer (BC) is the world's most prevalent cancer in the female population, with 2.3 million new cases diagnosed worldwide in 2020. The great efforts made to set screening campaigns, early detection programs, and increasingly targeted treatments led to significant improvement in patients' survival. The Full-Field Digital Mammograph (FFDM) is considered the gold standard method for the early diagnosis of BC. From several previous studies, it has emerged that breast density (BD) is a risk factor in the development of BC, affecting the periodicity of screening plans present toda
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Wearable sensors permit efficient data collection and unobtrusive systems can be used for instrumenting knee patients for objective assessment. Machine learning can be leveraged to parse the abundant information these systems provide and segment patients into relevant groups without specifying group membership criteria. The objective of this study is to examine functional parameters influencing favorable recovery outcomes by separating patients into functional groups and tracking them through clinical follow-ups.
METHODS: Patients undergoing primary unilateral total knee arthropla
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: The US Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS) collects spontaneous reports of adverse events following vaccination. Medical officers review the reports and often apply standardized case definitions, such as those developed by the Brighton Collaboration. Our objective was to demonstrate a multi-level text mining approach for automated text classification of VAERS reports that could potentially reduce human workload.
DESIGN: We selected 6034 VAERS reports for H1N1 vaccine that were classified by medical officers as potentially positive (N(pos)=237) or negative for anaphylaxis
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка службы здравоохранения СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования