To investigate a non-invasive magnetic resonance imaging (MRI)-based method for detecting amyloid-β (Aβ) protein deposition in different brain regions of patients with mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD). This study included 80 patients with MCI and 62 patients with AD, who were randomly divided into training and testing sets at an 8:2 ratio. All participants underwent 18 F-florbetapir positron emission tomography (PET) imaging and three-dimensional T1-weighted MRI. The interval between MRI and PET examinations did not exceed 30 days. A deep learning-based three-dimens
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.
Codon usage bias, or the unequal use of synonymous codons, is observed across genes, genomes, and between species. The biased use of synonymous codons has been implicated in many cellular functions, such as translation dynamics and transcript stability, but can also be shaped by neutral forces. The Saccharomycotina, the fungal subphylum containing the yeasts Saccharomyces cerevisiae and Candida albicans , has been a model system for studying codon usage. We characterized codon usage across 1,154 strains from 1,051 species to gain insight into the biases, molecular mechanisms, evolution, and ge
ПрепринтСтатьяПоиск 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.
Quasi-periodic fast propagating (QFP) wave trains observed in the solar corona after some energetic events (solar flares, coronal mass ejections, jets) open possibilities for diagnostics of spatial and temporal scales of the impulsive energy release processes that are absent in the standard model of a solar flare. In addition, the dynamics of the wave trains and their characteristic spatial and temporal signatures allow for localizing the initial energy release volume magenta and to perform fine diagnostics of the transverse structures of plasma inhomogeneities in the solar corona. However, th
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.
BACKGROUND: The co-occurrence of allergic rhinitis (AR) and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) presents significant clinical challenges in pediatrics, yet predictive tools capturing non-linear neuro-immune interactions are lacking.
METHODS: We developed an interpretable Extreme Gradient Boosting (XGBoost) model utilizing a hybrid feature selection pipeline on a cohort of 518 pediatric AR patients (255 with comorbid ADHD). Model performance was evaluated via an independent test set. Global and local interpretability was decoded using SHapley Additive exPlanations (SHAP).
RESULTS:
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
Urban bus accidents present major safety and operational challenges, particularly in densely populated metropolitan areas. This study develops a machine learning-based analytical framework to identify, quantify, and interpret the factors associated with severe bus accidents. The framework integrates three components: (i) a structural topic model (STM) to extract latent accident scenarios from unstructured narrative data, (ii) an extreme gradient boosting (XGBoost) classifier to predict accident severity, and (iii) SHapley Additive exPlanations (SHAP) for post hoc interpretation of model output
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.
Although there have been advancements in stroke treatment (reperfusion) therapy, and it has been shown that many individuals continue to suffer from partial recoveries and continuing decline in their neurological status as a result of suffering a stroke, a primary barrier to providing precise care to patients with stroke continues to be the inability to capture changes in molecular and cellular programs over time and in biological compartments. This review synthesizes evidence that represents the entire continuum of ischemia, beginning with acute metabolic failure and excitotoxicity, and endin
СтатьяОбзорПолный 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.
The global energy transition and ongoing electricity market reforms require power grid enterprises to balance reliable power supply with increasingly stringent transmission and distribution tariff regulations. Traditional budgeting methods based on historical extrapolation often fail to reflect the physical basis of asset operations, whereas data-driven machine learning models achieve high predictive accuracy but lack the transparency required for regulatory cost verification. To address the trade-off between forecasting accuracy and interpretability, this study proposes a hybrid cost-forecast
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка исследования: вне правительства 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.
Tryptophan catabolism through the kynurenine pathway produces the oncometabolite kynurenine, which is strongly implicated in cancers such as triple-negative breast cancer (TNBC). The enzymes indoleamine 2,3-dioxygenase (IDO1) and tryptophan 2,3-dioxygenase (TDO) drive this pathway and promote an immunosuppressive tumour microenvironment, making them an attractive therapeutic target. However, no approved drug currently inhibits both enzymes simultaneously. In this study, we employed a machine learning (ML)-driven virtual screening pipeline to identify potent dual IDO1 and TDO inhibitors. Initia
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.
Accurate wavefunction methods such as CCSD(T) can predict chemical and thermodynamic properties of small molecules with near-experimental precision. However, their steep computational cost limits their use for large systems or extensive datasets. In contrast, density functional theory (DFT) is faster and more practical for large molecules but often fails to accurately capture electronic changes with quantitative accuracy. To address these limitations, we have developed a machine learning model for the prediction of electron affinities with physics-based structural features (RDKit and SMARTS) a
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.
Machine learning-guided protein sequence redesign is now routinely used to optimize multiple properties relevant for protein engineering, most prominently thermostability and recombinant expression levels. Salt tolerance is a valuable property for "blue-biotechnology"- enabled biomanufacturing, yet no generative computational method exists to redesign proteins for increased salt tolerance. We hypothesized that a training dataset heavily biased toward salt-adapted proteomes would yield a model capable of designing proteins with halophilic properties. To test this, we retrained the sequence rede
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Despite their huge technological interest, practical application of MXene nanomaterials is somehow hampered by their potential toxicity. In this regard, the present work showcases the design and implementation of a full in-silico methodology for the toxicological analysis of nanoparticles (NPs) of two MXenes within a human cell environment, employing cost-effective computational approaches to achieve a preliminary hazard estimation in the absence of experimental data. This study combines computational methodologies of very different nature, from Density Functional Theory (DFT) calculations for
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.
PURPOSE OF REVIEW: Post-traumatic care is evolving from a reactive, protocol-driven paradigm to a predictive, personalized approach. This review examines how artificial intelligence and machine learning are redefining postoperative management by predicting complications before they manifest.
RECENT FINDINGS: Recent literature (2023-2025) highlights three major advances: (a) the validation of gradient boosting algorithms (e.g. Extreme Gradient Boosting) that significantly outperform traditional scoring systems for predicting trauma-induced coagulopathy; (b) the development of interpretable, ph
СтатьяОбзорПоиск 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(S): To develop and internally validate an interpretable machine learning model using eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) and Shapley Additive exPlanations (SHAP) to predict postpartum glucose intolerance among women with GDM using routine antenatal clinical data.
STUDY DESIGN: This retrospective study included 600 women with GDM who completed a 6-week postpartum 75-g OGTT. Forty-three antenatal variables were extracted from electronic medical records. An XGBoost model was trained using stratified 5-fold cross-validation, ROSE oversampling, and gridsearch optimisation. Model performa
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.
Most clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)-based electrochemical biosensors lack controllable switching function and are vulnerable to false signals induced by intrinsic amplification signal crosstalk. Thus, exploring strategies that mitigate intrinsic amplification crosstalk with a precise switch would be extremely useful for reliable and accurate bioanalysis. Herein, we develop a photo-switchable CRISPR/Cas12a electrochemical (PSCE) system by introducing a photocleavable (PC) linker and adopting a light-responsive strategy, which enables output of de-interference
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.
INTRODUCTION: This review systematically examines the advances in micro-nano indentation technology, an innovative method for cross-dimensional extraction of mechanical properties, which overcomes limitations of traditional testing techniques.
METHODS: The development of instrumentation and standardization is reviewed. Key theoretical models and analysis methods are discussed, including the Oliver-Pharr method, strain gradient plasticity, viscoelastic models, and the Laugier model for fracture toughness. Recent patent-related innovations in hardware, such as in-situ high-temperature/vacuum sy
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.
Progressive cerebellar ataxias, including the polyglutamine spinocerebellar ataxias (SCA1, SCA2, SCA3, and SCA6), Friedreich ataxia, and the autosomal recessive and sporadic forms, are rare, clinically heterogeneous neurodegenerative disorders. Disease-modifying therapies, notably antisense oligonucleotides and the approved compound omaveloxolone, are now entering or reaching the clinic, which makes reliable prediction of disease progression a central obstacle to trial success. Rarity, slow and variable decline, and a quantifiable premanifest window together demand sensitive, validated tools t
СтатьяОбзорПолный 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 structural integrity of precast concrete composite beams heavily relies on the new-to-old concrete interface. Existing numerical models and traditional analytical methods struggle to capture the complex, multi-variable interfacial degradation mechanisms. This study proposes an integrated framework combining high-fidelity 3D nonlinear finite element (FE) simulations with explainable machine learning (XML). A mixed interface constitutive model, seamlessly coupling surface-based cohesive behavior with residual Coulomb friction, was established and validated to accurately replicate the full-ra
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.
Pharmaceutical pollutants are increasingly recognized as emerging contaminants in aquatic environments. Their persistence, bioactivity, and resistance to conventional treatment processes raise ecological and human health concerns, including the spread of antimicrobial resistance. Adsorption has emerged as a promising polishing step for their removal, but adsorption capacity (Qe, mg/g) varies widely depending on molecular structure and operational conditions, making predictive modeling essential. In this work, we developed machine learning models to predict adsorption capacities for Aspirin, Ca
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.
Chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy has shown significant success in treating diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). The initial step involves collecting autologous CD3+ lymphocytes through apheresis, in which obtaining an adequate CD3+ cell yield is essential for therapeutic efficacy. Despite prior research, the factors influencing CD3+ cell apheresis remain poorly understood. Traditional statistical analyses offer limited insights, but machine learning (ML) approaches enable precision modeling of clinical predictors owing to their advanced pattern-recognition capabilities. In this
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.
An intelligent transportation system consists of a variety of applications that analyze and exchange information to reduce traffic, enhance traffic management, lessen the impact on the environment, and boost the advantages of transportation for both business users and the general public. Moreover, Intelligent Transportation Systems is different from the standard vehicular ad hoc network design since it functions in a highly dynamic environment brought on by the quick mobility between the nodes in short connection times. These traits make various threats, weaknesses, and denial-of-service assau
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.
MedElevator
Войти в исследования