BACKGROUND AND OBJECTIVE: Common methods for data analysis are mainly based on linear concepts, but in recent years nonlinear dynamics methods have been introduced. It is a well-known fact that In typical biological systems lack of stationarity and rather sudden changes of state are the properties distinguishing them from each other. There is an urgent need to better understand the mechanical activity of the myometrium (its contractility) to find a solution for preterm delivery problem, the largest cause of neonatal deaths and morbidity. The electrohysterographic signal (EHG) is a good non-lin
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: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a common endocrine disorder affecting women of reproductive age. It is characterized by symptoms such as hyperandrogenemia, oligo or anovulation and polycystic ovarian, significantly impacting quality of life. However, the practical implementation of machine learning (ML) in PCOS diagnosis is hindered by the limitations related to data size and algorithmic models. To address this research gap, we have increased the sample size in our study and aim to utilize two ML algorithms to analyze and validate diagnostic biomarkers, as well as explore immun
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: Gastrodin is a natural compound with anti-inflammatory, antioxidant, and antitumor activities; however, its therapeutic role and molecular mechanisms in colorectal cancer (CRC) remain unclear. In this study, we explored the anti-CRC mechanisms of gastrodin through integrated bioinformatics and experimental validation.
METHODS: The potential targets of gastrodin were obtained from public databases. Transcriptomic data of CRC were retrieved from TCGA and GEO datasets, and the differentially expressed genes were screened. The CRC-related genes were subjected to gene-set variation ana
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: Microsatellite stable (MSS) gastric cancer (GC) responds poorly to immunotherapy and exhibits heterogeneous outcomes. Histone lactylation plays a critical role in cancer progression. However, the prognostic and therapeutic potential of a lactylation-related gene signature (LRGS) in MSS GC remains largely unexplored.
METHODS: Data of MSS GC patients were obtained from The Cancer Genome Atlas and Gene Expression Omnibus databases. Consensus clustering based on lactylation-related gene expression profiles was performed to stratify patients. We further constructed the LRGS using machi
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.
BACKGROUND: Substance use disorder and associated deaths have increased in the United States, but methods for detecting and monitoring substance use using rapid and unbiased techniques are lacking. Wastewater-based surveillance is a cost-effective method for monitoring community drug use. However, the examination of the results often focuses on descriptive analysis.
OBJECTIVE: The objective of this study was to explore community substance use in the United States by analyzing wastewater samples. Geographic differences and commonalities of substance use were explored.
METHODS: Wastewater was
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: Dry eye disease (DED), a prevalent ocular condition, has seen rising incidence rates. Aberrant inflammation and immune dysregulation are key pathogenic factors in DED. However, the underlying mechanisms linking autoimmunity to DED therapy remain incompletely understood. Herbal medicine's potential in treating DED warrants further exploration due to rendering monotherapy insufficient for clinical needs.
METHODS: DED-related datasets and genes were initially identified from the GEO database and other public repositories. After retrieving the data, differential gene expression analys
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.
The link between brain health and risk/protective factors for non-communicable diseases (such as high blood pressure, high body mass index, diet, smoking, physical activity, etc.) is increasingly acknowledged. However, the specific effects that these factors have on brain health are still poorly understood, delaying their implementation in precision brain health. Here, we studied the multivariate relationships between risk factors for non-communicable diseases and brain structure, including cortical thickness (CT) and gray matter volume (GMV). Furthermore, we adopted a systems-level perspectiv
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: Geographic co-occurrence patterns and shared risk factors between periodontitis and ischemic heart disease remain inadequately characterized globally. This study aimed to characterize country-level spatiotemporal co-burden patterns of periodontitis and ischemic heart disease, thereby helping identify regions and risk profiles in which integrated periodontal and cardiovascular prevention may be most relevant.
METHODS: An ecological analysis was conducted using Global Burden of Disease 2021 data from 204 countries. Machine-learning-based feature selection was used to screen 68 risk
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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are increasingly applied in psychology, particularly in educational and clinical settings, to analyse complex behavioural and physiological data. However, evidence regarding the capacity of multimodal physiological signals to characterise cognitive and emotional processes in ecologically valid higher education environments remains limited. This study explored the potential of supervised and unsupervised ML approaches to analyse multimodal physiological responses elicited by emotional avatars in a real educational context.
ME
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.
Autism Spectrum Disorder (ASD) is a common, multifactorial neurodevelopmental disorder with complex etiology. Aberrant metal exposure has been linked to ASD pathogenesis, but the independent and joint effects of multi-metal exposure remain unclear. This study investigated the associations between metal exposure and ASD in a case-control study involving 214 children aged 3-8 years, with 112 ASD cases and 102 controls. Plasma concentrations of 15 metals were measured using Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (ICP-MS). Logistic regression and restricted cubic spline models (RCS) were use
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: Amniotic fluid embolism (AFE) represents an uncommon yet life-threatening obstetric emergency characterized by its sudden onset and significant contribution to maternal death. Immune dysregulation has been implicated as a key pathological mechanism in AFE progression. This investigation employed through comprehensive bioinformatics approaches transcriptomic profiling of clinical specimens to systematically identify immune-associated genetic alterations that can distinguish AFE - induced pulmonary embolism from normal controls.
METHODS: We conducted RNA sequencing on clinical speci
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.
Osteoarthritis (OA) is a complex degenerative disorder characterized by progressive joint deterioration and synovial dysfunction. Emerging evidence implicates autophagy as a key regulatory process in OA development; however, its molecular signatures, diagnostic value, and interaction with the synovial microenvironment remain incompletely defined. This study aimed to delineate autophagy-associated molecular signatures in OA and characterize their biological relevance across bulk and single-cell transcriptomic landscapes. An integrative analytical framework was applied to four synovial bulk tran
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.
Survival prognosis is crucial for medical informatics. Practitioners often confront small-sized clinical data, especially cancer patient cases, which can be insufficient to induce useful patterns for survival predictions. This study deals with small sample survival analysis by leveraging transfer learning, a useful machine learning technique that can enhance the target analysis with related knowledge pre-learned from other data. We propose and develop various transfer learning methods designed for common survival models. For parametric models such as DeepSurv, Cox-CC (Cox-based neural networks
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: Hepatocellular carcinoma (HCC) represents a highly aggressive cancer associated with substantial patient mortality. Members of the solute carrier (SLC) protein family have been implicated in facilitating tumor development and progression. However, the specific functions and relevance of SLC41A3 in the context of HCC pathogenesis are not well defined.
METHODS: Differentially expressed SLC genes were screened from the TCGA-LIHC cohort. Prognostic analysis identified independent prognostic factors. Diagnostic and prognostic models were constructed using machine learning and LASSO reg
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.
While mental health challenges have increasingly become a major concern globally, social media platforms provide tremendous data for, among others, analyzing emotional and behavioral patterns. This survey synthesizes methodologies from a comprehensive set of various research papers focusing on the analysis of mental health using cross-platform data and gives a critical review of their implications, strengths, and limitations. Advanced transformer-based models like BERT and RoBERTa have emerged as the best among leading tools of textual analysis, showing unprecedented precision, contextual unde
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.
Embryo quality is a fundamental determinant of reproductive success and genetic progress in cattle, yet traditional morphological grading remains inherently subjective and limited in predicting actual pregnancy outcomes. This study proposes an explainable artificial intelligence (XAI) framework to predict in vivo-derived embryo quality in dairy cattle while providing transparent, biologically aligned insights into model decision-making. Utilizing a comprehensive dataset of 418 embryo records from 389 lactating Holstein cows, 27 attributes-including various hormonal levels, follicle sizes, 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.
BackgroundArtificial intelligence-enabled sensing and analytical methods increasingly support gait speed measurement beyond conventional laboratory settings, but the development and intellectual structure of this research field have not been comprehensively mapped.ObjectiveTo map the scientific development of artificial intelligence (AI)-based human gait speed measurement, with emphasis on publication growth, sensing technologies, analytical methods, collaboration patterns, and temporal research trends.MethodsA descriptive bibliometric analysis was conducted using records indexed in the Web of
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.
Inspired by the complementary integration of smell and taste in mammals, we developed a miniaturized, paper-based sensor that combines optical nose (ON) and optical tongue (OT) functionalities for the rapid and minimally invasive detection of breast and head-and-neck cancers. The device features an origami-inspired three-dimensional architecture that vertically integrates liquid-phase and vapor-phase sensing modules, enabling simultaneous analysis of nonvolatile metabolites and volatile organic compounds from small plasma volumes. Each sensing layer incorporates eight fluorescent elements base
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.
Accelerated industrialization has caused complex mixed toxicant pollution, where synergistic or antagonistic interactions render conventional detection methods inadequate. Herein, we develop an integrated framework by pioneering the integration of microbial electrochemical systems (MECs) with machine learning (ML) for quantifying formaldehyde, tetracycline, Ag+, and Cu2+ in multi-component, multi-ratio, and multi-concentration mixtures. MECs generated dynamic current-time (I-t) signals responsive to toxicant stress, though signal overlap from mixed toxicants hindered direct quantification. Gui
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.
Despite major progress in diagnosis and treatment, cardiovascular disease (CVD) continues to be the leading cause of death worldwide, responsible for roughly 19.8 million lives lost each year. A key challenge in preventive cardiology is still the early detection of those at elevated risk of serious heart complications. Assess the ability of the machine learning (ML) model to stratify CVD risk using exhaled breath analysis. A single-center study involved 80 participants with vs. without stress-induced myocardial perfusion defect. All participants underwent a single resting breath sample collect
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.
MedElevator
Войти в исследования