OBJECTIVE: Primary biliary cholangitis (PBC) is an autoimmune cholestatic liver disease, and the effects of p-cresyl sulfate (PCS) and p-cresyl glucuronide (PCG) in PBC remain unclear. This study aimed to evaluate the pro-apoptotic and pro-inflammatory effects of PCS and PCG.
METHODS: Human intrahepatic biliary epithelial cells (HIBEpiCs) were treated with PCS or PCG, and apoptosis was assessed by flow cytometry. Female C57BL/6 mice received intraperitoneal PCS or PCG. Liver inflammation was evaluated by H&E staining, apoptosis-related proteins (caspase-3, Bax, Bcl-2) by Western blotting, and
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.
UNLABELLED: Renal tuberculosis (TB) is an extrapulmonary form of TB, and is becoming more common and challenging to treat. This is because many anti-tubercular drugs have nephrotoxicity and have poor drug penetration into renal tissues. These problems highlight the urgent need for safer, kidney-targeted treatment regimes, particularly in patients with compromised kidney function. Thus, this study investigates lysozyme, which is a low-molecular-weight protein and has natural kidney-affinity, as a potential carrier for targeted renal drug delivery. Here, a comprehensive in silico approach has be
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.
This study introduces a graph theory-based machine learning framework to analyze functional brain networks in Multiple Sclerosis (MS) patients during working memory tasks. Using fMRI data from 22 participants (8 MS patients/14 controls) performing a Persian n-back task, we constructed functional connectivity networks with an automated anatomical labeling atlas (116 regions). Novel methodological contributions include: a proportional thresholding approach (5-80% connectivity strength) to optimize network analysis, and extraction of six graph-theoretic features (degree, clustering coefficient, b
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.
OBJECTIVES: Cancer stratification is essential for accurate prognosis and personalized treatment selection. While many existing approaches integrate multiple omics data types to identify cancer subtypes, it remains unclear how clustering results from individual omics layers compare in their ability to capture survival-related patient clusters. This study aims to examine patient clusters separately defined by different omics data types and to explore the consistency of these clusters as well as their associations with survival outcomes.
METHODS: In this study, we conducted clustering analysis
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: Breast cancer remains a predominant malignancy and a leading cause of oncologic mortality among women globally. The discovery of novel biomarkers is crucial for improving therapeutic outcomes.
METHODS: We conducted a comprehensive analysis of the immunological and prognostic significance of hepatitis A virus cellular receptor 1 (HAVCR1) in breast cancer using publicly available datasets.
RESULTS: HAVCR1 expression was markedly downregulated in breast cancer tissues. Significantly, lower expression levels of HAVCR1 in pre-treatment tumor samples were associated with poorer prognos
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: Alzheimer's disease (AD) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) are distinct yet interconnected disorders that frequently co-occur. While insulin resistance and impaired glucose metabolism have been implicated in their shared pathogenesis, the molecular mechanisms underlying this comorbidity remain incompletely understood. Emerging evidence suggests that circular RNAs (circRNAs), particularly those enriched in neural and metabolic tissues, may play regulatory roles in both diseases.
METHODS: We conducted integrated transcriptomic analyses using Gene Expression Omnibus (GEO) datasets
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.
Neural signal spikes are recorded by microelectrode technology for specific applications. Nevertheless, spikes frequently encounter significant contamination from several noise sources, making efficient denoising quite challenging. Hence, this study presents a spike-denoising model with a bidirectional long short-term memory and attention mechanism combined with a shallow autoencoder to enhance the signal quality. To assess the effectiveness of the proposed method, various types of synthetic data, such as simulated white noise, correlated noise, colored noise and integrated noise, are used to
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.
Hepatitis B virus (HBV) causes liver cancer, which is the third most common cause of cancer-related death worldwide. Chronic inflammation via HBV in the host hepatocytes causes hepatocyte remodeling (hepatocyte transformation and immortalization) and hepatocellular carcinoma (HCC). Recognizing cancer stages accurately to optimize early screening and diagnosis is a primary concern in the outlook of HBV-induced hepatocyte remodeling and liver cancer. Genomic signatures play important roles in addressing this issue. Recently, machine learning (ML) models and bioinformatics analysis have become ve…
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.
Alzheimer's disease (AD) diagnosis at an early yet accurate stage is critical to support effective treatment or intervention. Still it is not very feasible due to the presence of image data class imbalance, low interpretability of models, and a high computational cost. This research proposes a novel, end-to-end diagnostic framework that considers a Medical Genetic Algorithm (MedGA)-optimized Convolutional Neural Network (CNN) with a Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN) to generate synthetic MRIs and SHapley Additive Explanations (SHAP) to analyse and interpret the model. T
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 propose a method that uses a two-species ordinary differential equation (ODE) model for subject-specific misfolded tau protein spreading in Alzheimer's disease (AD) and calibrates it from magnetic resonance imaging (MRI) and positron emission tomography (PET) scans. The ODE model is a variant of the heterodimer Fisher-Kolmogorov (HFK) model. The unknown model parameters are the initial condition (IC) for tau and three scalar parameters representing the migration, proliferation, and clearance of tau proteins. Driven by imaging data, these parameters are estimated by formulating a constrained
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: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a common metabolic problem in women of reproductive age that can lead to infertility and other metabolic disorders. Recent evidence indicates that inflammation might be one of the contributing factors in PCOS progression. However, there is a lack of information on the regulation of inflammatory genes in PCOS. Therefore, the aim of the study is to investigate the role of inflammation-associated genes and pathways in relation to PCOS.
METHOD: The bulk RNA-seq data of granulosa cells of human ovaries of PCOS-affected and healthy women were analyzed
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.
OBJECTIVES: Multimodal deep learning models have the potential to significantly improve survival predictions and treatment planning for cancer patients. These models integrate diverse data modalities using early, intermediate, or late fusion techniques. However, many existing multimodal models either underperform or show only marginal improvements over unimodal models. To establish the true efficacy of multimodal survival prediction models, it is critical to demonstrate consistent and substantial advantages over unimodal counterparts.
METHODS: In this paper, we introduce the Robust Multimodal
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.
Ignition cases involving arsons are typically handled by forensic experts who examine spectra of samples collected from scenes of fire to test for the existence or absence of ignitable liquids. This is tedious work, since many cases do not involve such liquids. To facilitate this process, we have developed in this work a Machine Learning (ML)-based workflow for samples' classification based on their gas chromatography (GC) chromatograms (i.e., spectra). To this end, annotated spectra of 181 samples containing three groups of liquids (petroleum distillates, gasoline, and an assortment of other
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 Biotuner Toolbox is an open-source Python toolbox for biosignals that integrates concepts from neuroscience, music theory, and signal processing. It introduces a harmonic perspective on physiological oscillations by applying musical constructs such as consonance, rhythm, and scale construction.
METHODS: The core biotuner_object processes neural, cardiac, and auditory time series, providing a unified interface for extracting spectral peaks, computing harmonicity metrics, and supporting downstream analyses. Companion modules extend harmonic analyses across temporal (time-resolve
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.
BRAF is a proto oncogene that functions as a key signal transducer in the MAPK-ERK pathway, which regulates cell growth, division, and survival. Mutations in BRAF, particularly the V600E substitution in its kinase domain, are major drivers in melanoma and several other metastatic cancers, including breast, colorectal, NSCLC, and gastrointestinal cancers. In this study, novel inhibitors targeting the BRAF(V600E) mutant using a structure-based drug design approach are identified. Four chemical libraries ChemDiv Kinase, ChemDiv Anticancer, NCI, and ChEMBL Kinase SARfari are screened. Compounds fr
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 complexity of cancer has long challenged the medical community, driving the need for improved early detection and treatment. Artificial intelligence (AI) has profoundly impacted oncology research in recent decades, resulting in innovative diagnostic and therapeutic approaches. This review synthesizes the critical applications of AI in oncology, focusing on 4 key areas: medical imaging, digital pathology, robotic surgery, and drug discovery. We highlight the role of AI in cancer diagnosis and treatment by reviewing key studies and machine learning methods, and we address the field's current
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.
The Spherical Generative Topographic Mapping (SGTM) method represents an intuitive approach to visualize chemical data. Unlike the original Generative Topographic Mapping algorithm, which utilizes a bounded flat Euclidean space as a manifold, our proposed modification introduces a spherical manifold to address known nonflat topology issues. In this study, we describe the mathematical formalism of this new approach and showcase its ability to visualize 2D electron density patterns of water and benzene and the CosMoPoly chemical library-an enumeration of synthetically accessible molecules. By co
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: Osteosarcoma (OS) is a rare and complex form of cancer that mostly affects children and adolescents. Pain is a common symptom for patients in OS which causes significant unhappiness and persistent aches. To date, there is minimal knowledge on the mechanisms underlying OS induced pain and few treatment options for patients. Previous genetic studies have demonstrated that the panel of four genes, artemin (ARTN), persephin (PSPN), glial cell line-derived neurotropic factor (GDNF), and neurturin (NRTN) are associated with the regulation of pain processing in OS and analgesic responses.
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.
Schistosomiasis remains a significant public health burden, necessitating the development of effective vaccines against it. In this study, a multi-epitope subunit vaccine was designed against adenylate kinase 2 protein and evaluated for its potential to elicit protective immunity against three Schistosoma species. CTL, HTL, and B-cell epitopes were identified using immunoinformatics tools and linked using AAY and KK linkers, respectively. The 50S ribosomal protein L7/L12, a known TLR4 agonist, was incorporated as an adjuvant to enhance immune activation in the vaccine. Molecular docking and mo…
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.
In real-world psychiatric practice, patients may experience complex treatment journeys, including various diagnoses and lines of therapy. Insurance claims databases could potentially provide insight into outcomes of psychiatric treatment processes, but the diversity of event sequences restricts analyses with currently available methods. Here, we developed a novel kernel k-means clustering algorithm for event sequences that can accommodate highly diverse event types and sequence lengths. The approach, Divisive Optimized Clustering using Kernel K-means for Event Sequences (DOCKKES), also leverag
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