Individual brains are unique in structure and function. Functional differences are captured by neural fingerprints, which reflect individual differences in behavior and cognition as well as group-level changes related to neurodegenerative diseases. Most research efforts so far have focused on fingerprints comprising full functional connectomes. However, the high dimensionality of the connectomes can increase computational load and impede performance of machine learning methods in potential applications. A low-dimensional alternative that retains individual features of the full connectomes woul
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: Gait analysis holds significant importance in monitoring daily health, particularly among older adults. Advancements in sensor technology enable the capture of movement in real-life environments and generate big data. Machine learning, notably deep learning (DL), shows promise to use these big data in gait analysis. However, the inherent black-box nature of these models poses challenges for their clinical application. This study aims to enhance transparency in DL-based gait classification for aged-related gait patterns using Explainable Artificial Intelligence, such as SHapley Addi
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: Analysis of circulating free DNA (cfDNA) is a promising tool for personalized management of colorectal cancer (CRC) patients. Untargeted cfDNA analysis using whole-genome sequencing (WGS) does not need a priori knowledge of the patient´s mutation profile.
METHODS: Here we established LIquid biopsy Fragmentation, Epigenetic signature and Copy Number Alteration analysis (LIFE-CNA) using WGS with ~ 6× coverage for detection of circulating tumor DNA (ctDNA) in CRC patients as a marker for CRC detection and monitoring.
RESULTS: We describe the analytical validity and a clinical proof-
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: Magnetic resonance-guided focused ultrasound (MRgFUS) thalamotomy made a breakthrough in treating essential tremor (ET), but with variable tremor responses. This study employed support vector machine regression (SVR) to predict tremor response based on preoperative functional connectivity (FC) patterns.
METHODS: Fifty-six ET patients underwent unilateral MRgFUS thalamotomy and resting-state functional MRI (rs-fMRI). The Clinical Rating Scale for Tremor evaluated 12-month post-treatment responses. Two-sample t-tests identified disease-specific FC differences, which were used in SVR
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: Accurate preoperative prediction of high-grade patterns in invasive lung adenocarcinoma is critical for effective treatment planning. This study aimed to construct an interpretable multimodal fusion model to predict high-grade pattern status by integrating clinical information and quantitative CT features, including radiomics, intratumoral heterogeneity, and three-dimensional fractal features.
METHODS: In this retrospective study, 743 patients with pathologically confirmed invasive lung adenocarcinoma from two centers were classified into positive and negative groups for high-gr
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.
Neuroinflammation is a hallmark of numerous neurodegenerative, psychiatric, and chronic pain disorders and can be assessed in vivo with 18 kDa translocator protein (TSPO) positron emission tomography (PET). However, conventional quantification methods of TSPO PET are limited and often overlook the spatial relationships between regional signals. The application of network-based approaches to TSPO PET imaging may provide a novel framework to capture disease-specific neuroinflammatory patterns. To address this question, here we developed a data-driven, network-based approach to generate individua
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 investigate the role of integrated stress response (ISR)-related biomarkers in periodontitis (PD).
METHODS: Transcriptomic data related to PD were obtained from public databases. A bioinformatics approach combined with machine learning techniques was used to identify ISR-associated molecular markers involved in PD pathogenesis and to validate their expression patterns. Pathway enrichment analyses and immune landscape characterization were performed to elucidate the molecular mechanisms of these markers in PD progression. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) w
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.
Нейроинфламмация является отличительной чертой многочисленных нейродегенеративных, психических и хронических болевых расстройств и может быть оценена в vivo с помощью 18 кД белка транслокатора (TSPO) позитрона выбросов (PET). Однако традиционные методы количественной оценки ПЕТ ТППО ограничены и зачастую не учитывают пространственные взаимосвязи между региональными сигналами. Применение сетевых подходов к съемке ПЕТ на основе ТППО может послужить новой основой для улавливания характерных для конкретных заболеваний нервно-воспалительных структур. Для решения этого вопроса здесь мы разработали о
СтатьяПрепринтПоиск полного текста в очередиМашинный перевод · не проверен
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.
Traditional bacon processing involves marked lipid remodeling, yet the stage-dependent dynamics of individual lipid species remain unclear. In this study, fatty acid analysis, UPLC-MS/MS-based untargeted lipidomics, and interpretable machine learning were integrated to characterize lipid transitions during Zhenba bacon processing. Polyunsaturated fatty acids, especially linoleic acid, increased significantly during curing, suggesting pronounced lipid mobilization at this stage. Untargeted lipidomics identified 34 core differential lipids associated with processing-stage discrimination. K-means
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.
B Acute Lymphoblastic Leukemia (B-ALL) accounts for approximately 80% of pediatric leukemia cases. Despite treatment advances, 15-20% of children experience relapse, highlighting the need of improved monitoring of patients and novel strategies leading to successful therapies. Flow Cytometry is an essential technique for measuring residual disease and guiding treatment. However, traditional manual gating limits its efficiency. In recent years, computational tools have been integrated to enhance these clinical processes but many mathematical techniques are underexploited. Particularly, Uniform M
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: Metabolic dysregulation in metabolic syndrome (MetS) exacerbates myocardial ischemia-reperfusion injury (MIRI). This study aimed to identify diagnostic biomarkers and therapeutic candidates for MetS-associated MIRI.
METHODS: Three MIRI and two MetS datasets from GEO were analyzed using differential expression analysis, WGCNA, and machine learning (LASSO/SVM-RFE). Hub genes were validated via qRT-PCR in hypoxia-induced H9C2 cells. Drug candidates were predicted via PPI networks, CTD, and molecular docking, followed by experimental evaluation of dexamethasone.
RESULTS: Five hub gen
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.
Anxiety and depression are distinct-albeit overlapping-psychiatric diseases, currently diagnosed by self-reported-symptoms. This research presents a new diagnostic methodology, which tests rigorously for differences in cognitive biases among subclinical anxious and depressed individuals. 125 participants were divided into four groups based on the levels of their anxiety and depression symptoms. A comprehensive behavioral test battery detected and quantified various cognitive-emotional biases. Advanced machine-learning tools, developed for this study, analyzed these results. These tools detect
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 AND AIMS: Age-related eye diseases (AREDs) share aging as a major risk factor, but the systemic molecular changes preceding disease onset remain incompletely understood. We aimed to define the shared and disease-specific immunometabolic architecture of major AREDs and to examine how circulating molecular features relate to retinal phenotypes, pre-diagnostic patterns, and disease risk.
METHODS: We performed a large-scale prospective multi-omics study in the UK Biobank integrating baseline plasma proteomics, metabolomics, retinal imaging-derived phenotypes, and longitudinal follow-up
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.
OBJECTIVE: To identify the white matter (WM) impairments of the antiretroviral therapy (ART)-naïve HIV patients by conducting a multivariate pattern analysis (MVPA) of Diffusion Tensor Imaging (DTI) data METHODS: We enrolled 33 ART-naïve HIV patients and 32 Normal controls in the current study. Firstly, the DTI metrics in whole brain WM tracts were extracted for each subject and feed into the Least Absolute Shrinkage and Selection Operators procedure (LASSO)-Logistic regression model to identify the impaired WM tracts. Then, Support Vector Machines (SVM) model was constructed based on the DTI
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.
We present a framework for chemical learning based on competitive dimerization networks (CDNs)-systems in which multiple molecular species, e.g., proteins or DNA-RNA oligomers, reversibly bind to form dimers. We show numerically that these networks can, in principle, be trained in vitro through directed evolution, enabling the implementation of complex learning tasks such as multiclass classification without digital hardware or prior knowledge of all microscopic association constants. Each molecular species functions analogously to a neuron, with binding affinities acting as tunable synaptic w
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.
Predicting small molecule-protein interactions across nonhomologous proteins remains challenging because shared ligand recognition is often not evident from sequence, fold, or pocket similarity. Here, we introduce pocket hopping, a machine-learning framework that learns residue-level interaction patterns from coligand binding pockets and infers compatibility between nonhomologous pockets for similar chemotypes. Using shared ligands as supervision rather than explicit geometric alignment, pocket hopping identifies pocket relationships that are not readily captured by conventional chemical-, seq
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.
To support targeted mitigation of road-transport carbon dioxide (CO2) emissions, this study constructs a machine-learning-based high-resolution CO2 emissions inventory for South Korea at the hourly road-link level. The results show that roads with similar monthly total emissions can exhibit substantially different hourly emission patterns, which were systematically classified into three major types-Daytime-Steady, Commuting-Peak, and Mixed/Weekend-High-according to road class and regional characteristics. To examine regional predictive associations, shapley additive explanations (SHAP) analysi
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.
MOTIVATION: Computational analyses of bulk and single-cell omics provide translational insights into complex diseases, such as COVID-19, by revealing molecules, cellular phenotypes, and signalling patterns that contribute to unfavourable clinical outcomes. Current in silico approaches dovetail differential abundance, biostatistics, and machine learning, but often overlook nonlinear proteomic dynamics, like post-translational modifications, and provide limited biological interpretability beyond feature ranking.
RESULTS: We introduce APNet, a novel computational pipeline that combines different
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.
Immature dentate granule cells (imGCs) arising from adult hippocampal neurogenesis contribute to plasticity, learning and memory, but their evolutionary changes across species and specialized features in humans remain poorly understood. Here we performed machine-learning-augmented analysis of published single-nucleus RNA-sequencing datasets and identified macaque imGCs with transcriptome-wide immature neuronal characteristics. Our cross-species comparisons among humans, monkeys, pigs and mice showed few shared (such as DPYSL5), but mostly species-specific gene expression in imGCs that converge
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.
Helicobacter pylori is the main causative agent of gastric cancer, especially non-cardiac gastric cancers. This bacterium relies on urease producing much ammonia to colonize the host. Herein, the study provides valuable insights into structural patterns driving urease inhibition for high-activity molecules designed via exploring known inhibitors. Firstly, an ensemble model was devised to predict the inhibitory activity of novel compounds in an automated workflow (R2 = 0.761) that combines four machine learning approaches. The dataset was characterized in terms of chemical space, including mole
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