INTRODUCTION: The study aims to predict tooth extraction decision based on four machine learning methods and analyze the feature contribution, so as to shed light on the important basis for experts of tooth extraction planning, providing reference for orthodontic treatment planning.
METHODS: This study collected clinical information of 192 patients with malocclusion diagnosis and treatment plans. This study used four machine learning strategies, including decision tree, random forest, support vector machine (SVM) and multilayer perceptron (MLP) to predict orthodontic extraction decisions on c
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. To investigate the relationship between spatial parotid dose and the risk of xerostomia in patients undergoing head-and-neck cancer radiotherapy, using machine learning (ML) methods.Methods. Prior to conducting voxel-based ML analysis of the spatial dose, two steps were taken: (1) The parotid dose was standardized through deformable image registration to a reference patient; (2) Bilateral parotid doses were regrouped into contralateral and ipsilateral portions depending on their proximity to the gross tumor target. Individual dose voxels were input into six commonly used ML models, wh
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.
This paper is the fifth in a five-part series on statistical methodology for performance assessment of multi-parametric quantitative imaging biomarkers (mpQIBs) for radiomic analysis. Radiomics is the process of extracting visually imperceptible features from radiographic medical images using data-driven algorithms. We refer to the radiomic features as data-driven imaging markers (DIMs), which are quantitative measures discovered under a data-driven framework from images beyond visual recognition but evident as patterns of disease processes irrespective of whether or not ground truth exists fo
СтатьяОбзорПоиск 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 aimed to investigate the molecular mechanisms of periodontitis and identify key immune-related biomarkers using machine learning and Mendelian randomization (MR). Differentially expressed gene (DEG) analysis was performed on periodontitis datasets GSE16134 and GSE10334 from the Gene Expression Omnibus (GEO) database, followed by weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) to identify relevant gene modules. Various machine learning algorithms were utilized to construct predictive models, highlighting core genes, while MR assessed the causal relationships between these genes
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.
Machine learning or MVPA (Multi Voxel Pattern Analysis) studies have shown that the neural representation of quantities of objects can be decoded from fMRI patterns, in cases where the quantities were visually displayed. Here we apply these techniques to investigate whether neural representations of quantities depicted in one modality (say, visual) can be decoded from brain activation patterns evoked by quantities depicted in the other modality (say, auditory). The main finding demonstrated, for the first time, that quantities of dots were decodable by a classifier that was trained on the neur
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
INTRODUCTION: This study harnessed AI-powered tools like principal component analysis (PCA) and multivariate models (PCA-MV) to integrate clinical and laboratory data from Parkinson’s disease (PD) patients, individuals with idiopathic REM sleep behavior disorder (iRBD), and healthy controls. The aim was to identify phenotypic similarities between iRBD and PD and to explore subgroup patterns within the iRBD population. METHODS: Baseline clinical and laboratory data were analyzed from 49 participants: PD (n = 15), iRBD (n = 19), and healthy controls (n = 14). Variables included Hoehn and Yahr sc
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: Perfluorooctanoic acid (PFOA), a pervasive environmental pollutant, has been implicated in hepatic injury and metabolic dysfunction. However, its role as an environmental risk factor in the pathogenesis of Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease (MASLD) remains incompletely understood, particularly from a systems biology perspective.
METHODS: This study employed an integrative approach combining computational toxicology, multi-omics data analysis, and machine learning. Public databases were utilized to identify PFOA-related targets and MASLD-associated genes. A 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: To characterize age-related changes in wideband absorbance (WBA) among normal-hearing children aged 0-6 years through combined statistical and machine learning analyses, and to establish developmental reference patterns supporting pediatric middle-ear diagnostics.
METHODS: A cross-sectional study was conducted on 579 children (1158 ears) categorized into five age groups. All participants passed age-appropriate hearing screenings. WBA was measured under both ambient pressure (AP) and tympanometric peak pressure (TPP) conditions across 16 frequencies (226-8000 Hz). Repeated-measures
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: Metabolic dysregulation and redox imbalance in immune cells are key drivers of systemic lupus erythematosus (SLE) pathogenesis. This study explores critical oxidative stress (OS) features and their interrelationships in SLE pathogenesis.
METHODS: Three transcriptomic datasets from the Gene Expression Omnibus (GEO) were analyzed to identify SLE- and OS-associated pathways via Gene Set Variation Analysis (GSVA). Multiple machine learning methods-including deep learning (DL), random forest (RF), XGBoost, support vector machine (SVM), and least absolute shrinkage and selection operator
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: Digital health technologies using mobile apps and wearable devices are a promising approach to the investigation of substance use in the real world and for the analysis of predictive factors or harms from substance use. Moreover, consecutive repeated data collection enables the development of predictive algorithms for substance use by machine learning methods.
OBJECTIVE: We developed a new self-monitoring mobile app to record daily substance use, triggers, and cravings. Additionally, a wearable activity tracker (Fitbit) was used to collect objective biological and behavioral data
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.
OBJECTIVE: Based on social ecosystem theory, this study explores the early key factors associated with postpartum depressive symptoms from multiple dimensions, and analyzes them using interpretable machine learning algorithms.
METHODS: This was a short-term longitudinal study. Using the convenience sampling method, pregnant women who were hospitalized in the obstetrics departments of two tertiary grade-A hospitals in Shandong Province, China, from July 2023 to January 2025 and met the inclusion and exclusion criteria were selected as the research subjects. Based on social ecosystem theory, ca
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: This study aimed to evaluate long-term trends and future trajectories of endometrial cancer burden and population-level factors associated with its incidence across G20 countries.
METHODS: Using Global Burden of Disease 2023 data, we assessed incidence, prevalence, mortality, and disability-adjusted life years (DALYs) among women in G20 countries from 1990 to 2023. Trends were analyzed by age and country using estimated annual percentage change, Joinpoint regression, cluster analysis, and decomposition. Future burden was projected using autoregressive integrated moving average, exp
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.
Systemic lupus erythematosus (SLE) is a heterogeneous autoimmune disease with complex molecular mechanisms. Although transcriptomic studies have revealed prominent interferon signatures in SLE, robust prioritization of candidate genes across independent cohorts remains challenging. In this study, we performed a multi-cohort transcriptomic analysis using publicly available GEO datasets. Differential expression analysis was conducted independently within each cohort to minimize cross-study confounding. Machine learning models, including LASSO, support vector machine, and random forest, were appl
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: To identify drugs disproportionately reported with osteoarthritis (OA) in the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) and to prioritize candidate molecular features for further validation.
METHODS: FAERS reports from the first quarter of 2004 to the first quarter of 2025 were analyzed. Disproportionality analysis was performed using the reporting odds ratio and bayesian confidence propagation neural network methods. Sensitivity analyses were conducted using alternative lower-bound thresholds for the reporting odds ratio confidence interval. Least absolute shrinkage and selection
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: Polysubstance use is a key driver of overdose and infectious disease risk among people who use drugs (PWUD). Polysubstance use has not been well characterized in Indigenous American communities, which experience a disproportionate overdose burden.
OBJECTIVE: To characterize polysubstance use patterns among 192 PWUD on reservation lands of a southern Midwest tribe.
METHODS: We conducted a latent class analysis to identify profiles of polysubstance use in the past 6 months and assessed associations between latent classes, sociodemographic correlates, overdose, naloxone receipt, awa
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: Pediatric wheezing diseases are linked to the risk of progression to persistent wheezing or asthma, particularly in cases with chronic airway inflammation and genetic predisposition. Early identification of high-risk children is crucial for timely intervention, yet the recovery phase of wheezing episodes, a transitional period, is often overlooked.
METHODS: We integrated RNA-seq data from GEO datasets (GSE113209 and GSE103166), focusing on 39 recovery-phase nasal mucosal samples from two independent cohorts. After log-transformation and batch-effect correction using ComBat, differ
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.
This study presents "mouse tissue glycome atlas" representing the profiles of major N-glycans of mouse glycoproteins that may define their essential functions in the surface glycocalyx of mouse organs/tissues and serum-derived extracellular vesicles (exosomes). Cell surface glycocalyx composed of a variety of N-glycans attached covalently to the membrane proteins, notably characteristic "N-glycosylation patterns" of the glycocalyx, plays a critical role for the regulation of cell differentiation, cell adhesion, homeostatic immune response, and biodistribution of secreted exosomes. Given that t
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.
Typhoon events can abruptly alter local biogeochemical cycles, which may strongly influence microbial community structure and ecological interactions. Climate change is increasing the frequency of extreme weather events such as typhoons, yet the consequences of these disturbances for microbial community structure and interspecific interactions remain insufficiently studied. This study investigated the dynamic responses of bacterioplankton communities in Zhanjiang Bay, a typical semi-enclosed bay, before and after Typhoon Prapiroon. By integrating high-throughput sequencing, phylogenetic null 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: Longitudinal proteomic studies on hypertension remain scarce. We evaluated the epidemiological associations of circulating proteins with hypertension on the basis of the UK Biobank (UKB) and public GWAS-summary data in this study.
METHODS: This study included 22 788 participants without hypertension on baseline and 2910 plasma proteins from the UKB. The competing risk regression and Mendelian randomization analysis were used to examine the association between plasma proteins and hypertension. Machine learning was used to identify proteins with strong predictive power for hypertens
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: Taste perception-related genetic variants may influence dietary behavior and energy balance; however, their relationship with body mass index (BMI) remains unclear. This study aimed to investigate the association between taste-related genetic variants and BMI using both statistical analysis and an explainable machine learning approach.
METHODS: This retrospective observational study included 200 individuals aged 5-60 years with available genotype and BMI data. Variants in TAS2R38, TAS1R2, TAS1R3, and FGF21 were analyzed. Associations with BMI categories were evaluated using chi-sq
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