Fish-borne trypanorhynch cestodes are socio-economically important marine parasites with veterinary and public health relevance, yet integrated molecular data from the eastern Mediterranean-Red Sea trans-boundary trading corridors remain scarce. This study utilized internal transcribed spacer (ITS) rDNA barcoding to characterize trypanorhynch larvae infecting commercial teleosts imported to Jordan from Egyptian marine fisheries. Larvae were isolated from 36 examined fish spanning five species: Solea aegyptiaca Chabanaud, 1927, Thunnus spp. South, 1845, and Xiphias gladius Linnaeus, 1758 from t
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.
Osborne fractionation remains a cornerstone in food science for categorizing seed storage proteins (SSPs), yet molecular distinctions among the classes remain unclear. This study employs a computational framework integrating structural modeling, AI (artificial intelligence)-driven classification, and molecular dynamics (MD) simulations to elucidate these underlying physicochemical differences. Using a dataset of 1039 SSPs from 215 species, sequence and structural-based features were extracted and compared to identify class-specific characteristics, such as low hydrophobic patch area of albumin
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: Spinocerebellar ataxia type 3 (SCA3) and the cerebellar subtype of multiple system atrophy (MSA-C) both manifest with cerebellar ataxia and postural instability in the early stages, leading to considerable clinical overlap and frequent misdiagnosis or delayed intervention. Current diagnostic tools offer limited support when genetic confirmation is unavailable or neuroimaging findings are inconclusive. Clinical rating scales, while commonly used, rely heavily on subjective judgment and lack sensitivity to dynamic monitoring. Therefore, this study aims to develop an interpretable mac
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: Long non-coding RNAs (lncRNAs) are pivotal players in cellular processes, and their unique cell-type specific expression patterns render them attractive biomarkers and therapeutic targets. Yet, the functional roles of most lncRNAs remain enigmatic. To address the need to identify new druggable lncRNAs, we developed a comprehensive approach integrating transcription factor binding data with other genetic features to generate a machine learning model, which we have called INFLAMeR (Identifying Novel Functional LncRNAs with Advanced Machine Learning Resources).
METHODS: INFLAMeR was
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.
PURPOSE: To develop a model to predict corneal improvement after Descemet membrane endothelial keratoplasty (DMEK) for Fuchs endothelial corneal dystrophy (FECD) from Scheimpflug tomography.
DESIGN: Cross-sectional study.
PARTICIPANTS: Forty-eight eyes (derivation group) and 45 eyes (validation group) with a range of severity of FECD undergoing DMEK.
METHODS: Scheimpflug images were obtained before and after DMEK. Before DMEK, pachymetry map and posterior elevation map patterns were quantified by a special image analysis program measuring tomographic features of edema (loss of regular isopa
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 AND OBJECTIVE: Osteoporosis (OP) is a metabolic disease characterized by reduced bone mass and increased fracture risk. Tryptophan metabolism may play a crucial role in its pathogenesis, although the underlying mechanisms remain unclear. This study aimed to identify key regulatory genes and elucidate molecular mechanisms through integrated transcriptomic analysis.
METHODS: OP-related datasets from Gene Expression Omnibus were analyzed using differential expression analysis, weighted gene co-expression network analysis, and tryptophan metabolism gene sets. Machine learning algorithm
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: The coexistence of hepatic fibrosis (HF) and inflammatory bowel disease (IBD) represents a significant clinical concern due to their poorly characterized shared pathogenic mechanisms. Current limitations in identifying common biomarkers for comorbid cases impede early dual diagnosis and therapeutic interventions.
METHODS: Differentially expressed genes (DEGs) were screened, followed by Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) to identify disease-associated modules. The key diagnostic biomarkers were determined via a protein-protein interaction (PPI) network combined wi
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.
Despite advances in machine learning and medical data processing, handling missing values remains a critical and complex challenge in healthcare analytics. Missing data, especially in non-class attributes can severely compromise model accuracy, clinical reliability, and interpretability. In sensitive domains such as healthcare, improper imputation may lead to biased outcomes or delayed interventions. To address this challenge, we propose SGA-DT, an adaptive and interpretable learning framework that combines the best features of genetically optimized support vector regression (SVR) with a decis
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.
Acute myocardial infarction(AMI)is an important type of cardiovascular disease, which seriously threatens the lives of humans. In order to help patients receive timely clinical treatment and improve their survival rates, it is necessary to screen out related molecules in advance. To this end, we applied bioinformatics methods and machine learning algorithms to find possible biomarkers associated with AMI. When considering possible connections with dynamics of immune cells activation. Based on the RNA-seq results, differential expression analysis was performed followed by WGCNA to identify stab
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.
Artificial intelligence (AI) strategies are revolutionizing genomics by extracting complex patterns that traditional statistical pipelines are likely to miss. This mini-review aims to provide a concise overview of how AI is transforming major genomic technologies including variant calling, gene expression analysis, single-cell transcriptomics, CRISPR-Cas9 optimization, and multi-omics integration. In genome sequencing, machine learning variant callers greatly improve the accuracy and the rate at which single nucleotide and structural variants are called. In bulk RNA-Seq, AI augmented quantific
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.
Halomonas elongata stands as a highly promising industrial chassis, capable of low-cost fermentation under open, non-sterile conditions. However, precisely regulating the fermentation process to breach the production ceiling of ectoine remains a core challenge for its industrial scale-up. This study first designed and evaluated multi-stage salt shock regimens, demonstrating that a gradient salt shock strategy significantly enhances ectoine biosynthesis efficiency. Metabolic flux analysis further confirmed that this strategy triggers a redistribution of carbon flux from energy generation toward
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: Gallstone disease (GSD) represents a major global health burden with complex pathophysiology involving bile microbiome dysbiosis and metabolic dysfunction. Although previous studies have examined bile microbial communities, the relationship between bile microbiome composition and specific lipid phenotypes remains incompletely understood.
METHODS: We conducted a cross-sectional study of 28 adults undergoing cholecystectomy for radiologically and pathologically confirmed gallstones. Bile samples were collected intraoperatively and subjected to 16S ribosomal ribonucleic acid V3-V4 re
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.
Methanol contamination in distilled beverages remains a serious public health risk, particularly in the context of illicit or poorly controlled production. Although confirmatory determination of methanol is routinely performed using laboratory-based techniques such as gas chromatography, spectrophotometry, and enzymatic assays, these approaches are often impractical for rapid screening due to infrastructure, expertise, time, and cost constraints. This study proposes a portable, fast and low-cost screening framework that integrates the Bosch BME688 metal-oxide (MOX) sensor array with machine-le
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: Intracoronary imaging-derived physiologic indices enable vessel-level assessment of coronary flow impairment by integrating obstructive plaque burden. However, accurately evaluating hyperemic flow remains challenging due to the difficulty of simultaneously incorporating both vascular geometry and plaque composition.
METHODS AND RESULTS: We aimed to develop and validate a deep learning algorithm using optical coherence tomography (OCT) to predict continuous, lesion-specific changes in fractional flow reserve (∆FFR) along coronary segments. Model performance was evaluated using Pear
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: Subthreshold depression (StD) is a significant risk factor for major depressive disorder (MDD). Aerobic exercise can alleviate depressive symptoms in StD over a certain period and prevent progression from StD to MDD. However, the underlying mechanisms of aerobic exercise on StD remain unclear.
METHODS: The current study included 44 individuals with StD and 34 healthy controls (HCs) to perform 8-week aerobic exercise. Then we used Granger causality analysis (GCA) and frequency-dependent functional connectivity (FC) with the bilateral hippocampus to examine the between-group and wit
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.
Parkinson’s disease (PD) is a prevalent neurodegenerative disorder that significantly impacts motor functions. Despite advances in diagnostic imaging, accurately diagnosing and understanding PD remains challenging. Local field potentials (LFPs), which represent the collective electrical activity of neuron populations, can provide insights into the pathophysiology of PD, particularly in symptoms such as tremors, dystonia, gait disturbances, sleep disorders, and cognitive dysfunction. Tremors, a hallmark symptom of PD, have been closely studied through LFPs recorded from the subthalamic nucleus
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.
Urbanization has profoundly altered local climates and vegetation structures, resulting in pronounced differences in spring phenology between urban and rural areas. However, the mechanistic drivers of this urban-rural divergence, specifically regarding the rates of phenological advancement, remain poorly understood. Using satellite-derived phenology observations across 354 cities in China from 2001 to 2020, we show that the advancement of the spring green-up date (GUD) was significantly more rapid in urban areas than in their rural surroundings under continuous warming. This urban-rural diverg
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: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) affects lean individuals, but the contribution of environmental exposures remains poorly understood. This study investigated whether blood volatomic profiling of volatile organic compounds (VOCs) identifies environmental chemicals associated with MASLD and advanced fibrosis in lean adults using explainable machine learning.
METHODS: We performed a cross-sectional analysis of lean adults from the NHANES 2017-2020 survey with whole-blood measurements of nine VOCs. XGBoost decision trees were used to evaluate associatio
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.
Traumatic brain injury (TBI) is one of the leading causes of acquired epilepsy, with a significant proportion of patients developing post-traumatic epilepsy (PTE) even months or years after the initial injury. The identification of reliable imaging biomarkers able to predict epileptogenesis remains a major clinical challenge. In recent years, diffusion-weighted imaging (DWI) and structural connectome analysis have emerged as promising tools to investigate brain network alterations associated with late seizure development. Machine learning approaches may further support the detection of predict
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.
Myocardial infarction (MI) is a major global health concern influenced by diverse risk factors. Despite growing evidence of oral-systemic connections, current MI models largely exclude oral health indicators, reflecting the longstanding separation between dental and medical paradigms. This study introduces a multidomain, interpretable machine learning framework that integrates detailed periodontal and oral hygiene variables, marking one of the first efforts to quantitatively incorporate these features into MI incidence identification. A population-based case-control dataset comprising 1,355 in
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.
MedElevator
Войти в исследования