INTRODUCTION: Current rodent models for anxiety and depression assessment face methodological challenges compromising both scientific rigor and animal welfare.
METHODS: This study introduced a novel approach using the Lévy flight (LF) statistical method to analyze spontaneous movement in open spaces. We employed three models: Chronic unpredictable mild stress (CUMS), Electric shock stress (ES), and Chronic Restraint Stress (CRS)-utilizing a total of 540 mice for LF fitting. A support vector machine algorithm was applied to distinguish each model group based on the two-dimensional distribution
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: Myoelectric pattern recognition (MPR) combines multiple surface electromyography channels with a machine learning algorithm to decode motor intention with an aim to enhance upper limb function after stroke. This study aims to determine the feasibility and preliminary effectiveness of a novel intervention combining MPR, virtual reality (VR), and serious gaming to improve upper limb function in people with chronic stroke.
METHODS: In this single case experimental A-B-A design study, six individuals with chronic stroke and moderate to severe upper limb impairment completed 18, 2 h se
Клиническое исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Fibromyalgia patients vary in clinical phenotype and treatment can be challenging. The pathophysiology of fibromyalgia is incompletely understood but appears to involve metabolic changes at rest or in response to stress. We enrolled 54 fibromyalgia patients and 31 healthy controls to this prospective study. Symptoms were assessed using the Fibromyalgia Impact Questionnaire (FIQ) and blood samples were collected for metabolomics analysis at baseline and after an oral glucose tolerance test and a cardiopulmonary exercise test. We identified key symptoms of fibromyalgia and related them to change
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: Heart failure (HF) remains a huge medical burden worldwide. Pathological cardiac hypertrophy is one of the most significant phenotypes of HF. Several studies have reported that the TGF-β pathway plays a double-sided role in HF. Therefore, TGF-β-related genes (TRGs) may be potential therapeutic targets for cardiac hypertrophy and HF. However, the roles of TRGs in HF at the single-cell level remain unclear.
METHOD: In this study, to analyze the expression pattern of TRGs during the progress of cardiac hypertrophy and HF, we used three public single-cell RNA sequencing datasets for H
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: Studies have proven that individuals with internet gaming disorder (IGD) show impaired cognitive control over game craving; however, the neural mechanism underlying this process remains unclear. Accordingly, the present study aimed to investigate the dynamic features of brain functional networks of individuals with IGD during rest, which have barely been understood until now.
METHODS: Resting-state fMRI data were collected from 333 subjects (123 subjects with IGD (males/females: 73/50) and 210 healthy controls (males/females: 135/75)). First, the data-driven methodology, named co-
СтатьяПоддержка 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.
PURPOSE: To develop an automated pulmonary image analysis framework for infectious lung diseases in small animal models.
METHODS: The authors describe a novel pathological lung and airway segmentation method for small animals. The proposed framework includes identification of abnormal imaging patterns pertaining to infectious lung diseases. First, the authors' system estimates an expected lung volume by utilizing a regression function between total lung capacity and approximated rib cage volume. A significant difference between the expected lung volume and the initial lung segmentation indica
СтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVES: Female-specific cancers, including breast, ovarian, cervical and uterine malignancies, lack comprehensive early detection approaches, particularly for ovarian and endometrial cancers where effective population-level screening remains limited. This study aimed to develop and validate a computational method for early detection of female-specific cancers using longitudinal healthcare records.
METHODS: We developed a multichannel convolutional neural network (MCNN) to analyse 36-month pre-diagnostic healthcare records from Taiwan's National Health Insurance Research Database. The stud
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: This study aimed to evaluate whether structured preoperative variables can reproduce clinician-selected refractive procedure patterns and to assess the incremental contribution of Corvis ST dynamic biomechanical parameters beyond conventional refractive, tomographic, pachymetric, and risk-related features.
METHODS: We conducted a retrospective observational study of 395 patients (763 eyes) who underwent refractive surgery at Chongqing Aier Eye Hospital between October 2023 and November 2024. The outcome label was the procedure actually selected and performed by clinicians, includi
СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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.
Cancer is driven by complex genetic and epigenetic alterations that promote uncontrolled cellular proliferation, invasion, and metastasis. Despite substantial advances in oncology, conventional diagnostic approaches remain constrained by invasiveness, cost, limited sensitivity, and limited capacity to detect malignancies at early stages. Optical biosensors have emerged as promising platforms for sensitive, rapid, and non- or minimally invasive cancer biomarker detection, offering opportunities for real-time, label-free analysis of biofluids. These systems integrate highly selective biorecognit
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 accurate diagnosis of neurodegenerative diseases (NDDs), such as Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS), Huntington's Disease (HD), and Parkinson's Disease (PD), remains a clinical challenge due to the complexity and subtlety of gait abnormalities. This paper proposes the Dual-Branch Attention-Enhanced Residual Network (DAERN), a novel deep learning architecture that integrates Dilated Causal Convolutions (DCCBlock) for local gait pattern extraction and Multi-Head Self-Attention (MHSA) for long-range dependency modeling. A Cross-Attention Fusion module enhances feature integration, while SHap
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: Traditional common spatial pattern (CSP) algorithms for upper limb neural rehabilitation face inherent challenges of overlapping cortical representations and frequency sensitivity, which hinder the decoding performance of motor imagery (MI) electroencephalogram (EEG) signals.
OBJECTIVE: To address these issues, this study adopts an improved discriminative filter bank CSP (DFBCSP) framework and applies it to the decoding of upper limb MI-EEG signals, achieving remarkable classification performance.
METHODS: EEG data were acquired from sixteen participants performing two-class (lef
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.
Sleep disturbances are common in children with autism spectrum disorder (ASD). However, the sleep pattern changes including rapid eye movement (REM) sleep for ASD in pediatric populations remain unknown. Using polysomnography (PSG) data from the National Children's Hospital (NCH) Sleep Databank, we identified 193 children with ASD and matched them with 193 Non-ASD controls. We found children with ASD showed reduced REM sleep proportion (17.8% ± 6.4% vs. 19.1% ± 7.0%; p = 0.049) and duration (71.5 [49.5-91.0] min vs. 81.5 [52.5-98.0] min; p = 0.036), prolonged REM latency (134.5 [94.0-181.5] mi
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Widespread functional alterations have been implicated in patients with generalized anxiety disorder (GAD). However, most studies have primarily focused on static brain network features in patients with GAD. The current research focused on exploring the dynamics within functional brain networks among individuals diagnosed with GAD.
METHODS: Seventy-five participants were divided into patients with GAD and healthy controls (HCs), and resting-state functional magnetic resonance imaging data were collected. The severity of symptoms was measured using the Hamilton Anxiety Scale and th
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.
Effective and accurate diagnosis of Alzheimer's disease (AD), as well as its early stage (mild cognitive impairment, MCI), has attracted more and more attention recently. Researchers have constructed threshold brain function networks and extracted various features for the classification of brain diseases. However, in the construction of the brain function network, the selection of threshold is very important, and the unreasonable setting will seriously affect the final classification results. To address this issue, in this paper, we propose a minimum spanning tree (MST) classification framewor
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: MicroRNA (miRNA) biomarker studies in Alzheimer's disease (AD) typically assume monotonic relationships between expression levels and disease status, overlooking the non-linear, context-dependent nature of miRNA regulatory networks. This simplification limits mechanistic insight and clinical translation. We aimed to characterise non-linear contribution patterns of miRNAs across the AD continuum using explainable machine learning and to define stage-specific "operating windows" where individual miRNAs drive classification.
METHODS: Candidate miRNAs were prioritised from APPtg/TAUtg
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 literature repeatedly reports that the unique nature of individual brainwave patterns makes them suitable for identification and authentication, because they are difficult to replicate or forge. Therefore, many researchers have utilized brainwaves for authentication by training traditional deep learning and machine learning models. However, the internal decision processes of these black-box models have not been evaluated in terms of biases, overfitting, large training data requirements, and handling complex data structures, which keep them in a fuzzy state. To address these limitations, 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.
PURPOSE: The clinical outcome of urothelial carcinoma presents significant variability, reflecting its molecular composition, epidemiologic attributes, and primary site of origin. Despite histological similarities, upper tract urothelial carcinoma (UTUC) and bladder urothelial carcinoma (BLCA) represent two distinct disease entities with disparate treatment responses and mutational patterns.
MATERIALS AND METHODS: To assess the impact of molecular heterogeneity on treatment outcomes, we conducted a comprehensive genomic analysis of 231 metastatic urothelial carcinoma patients, including 175 p
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.
Understanding alterations in functional connectivity among individuals with substance use disorder (SUD) is critical for elucidating the neural mechanisms underlying addiction. In this study, we applied Energy Landscape Analysis (ELA), an energy-based machine learning method, to examine whole-brain functional connectivity differences between SUD patients and healthy controls (HCs). A key methodological challenge in ELA lies in the selection of appropriate Regions of Interest (ROIs) from comprehensive brain atlases. To address this, we employed seed-based connectivity analysis to identify task-
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.
INTRODUCTION AND HYPOTHESIS: As interstitial cystitis/bladder pain syndrome (IC/BPS) likely represents multiple pathophysiologies, we sought to validate three clinical phenotypes of IC/BPS patients in a large, multi-center cohort using unsupervised machine learning (ML) analysis.
METHODS: Using the female Genitourinary Pain Index and O'Leary-Sant Indices, k-means unsupervised clustering was utilized to define symptomatic phenotypes in 130 premenopausal IC/BPS participants recruited through the Multidisciplinary Approach to the Study of Chronic Pelvic Pain (MAPP) research network. Patient-repo
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
BACKGROUND: As a significant process of post-transcriptional gene expression regulation in eukaryotic cells, alternative splicing (AS) of exons greatly contributes to the complexity of the transcriptome and indirectly enriches the protein repertoires. A large number of studies have focused on the splicing inclusion of alternative exons and have revealed the roles of AS in organ development and maturation. Notably, AS takes place through a change in the relative abundance of the transcript isoforms produced by a single gene, meaning that exons can have complex splicing patterns. However, the co
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.
MedElevator
Войти в исследования