Peptides, as biologically active molecules, have gained significant attention due to their therapeutic potential in treating various diseases, including metabolic disorders, cancers, and infectious diseases. However, the identification and functional annotation of multifunctional therapeutic peptides (MTPs) still remain challenging due to the limitations of traditional experimental costs and the scarcity of high-quality labeled data. To address these issues, we propose a novel semi-supervised self-training method called MV-MLCF (Multi-View and Multi-Label Co-Forest). MV-MLCF leverages multi-vi
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.
INTRODUCTION: Stroke remains one of the leading causes of global mortality and long-term disability, driving the urgent need for accurate and early risk prediction tools. Traditional models such as the Framingham Stroke Risk Score have provided foundational insights into stroke prevention but are constrained by linear assumptions and limited adaptability to complex real-world data. In contrast, machine learning (ML) techniques offer the ability to model non-linear relationships and interactions among diverse clinical and demographic variables, supporting more personalized and flexible risk pre
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.
Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative force in rheumatology, offering novel diagnostic, predictive, and therapeutic capabilities across chronic inflammatory and autoimmune diseases. This narrative review specifically focuses on rheumatoid arthritis (RA), osteoarthritis (OA), and systemic lupus erythematosus (SLE), where AI applications have been most extensively studied and show the greatest clinical translational potential. In RA, AI applications span early diagnosis via imaging-based models, identification of novel biomarkers through multi-omics integration, and predic
СтатьяОбзорПолный 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.
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: With the rapid development of artificial intelligence, prediction of warfarin dose via machine learning has received more and more attention. Since the dose prediction involve both linear and nonlinear problems, traditional machine learning algorithms are ineffective to solve such problems at one time.
OBJECTIVE: Based on the characteristics of clinical data of Chinese warfarin patients, an improved stacking ensemble learning can achieve higher prediction accuracy.
METHODS: Information of 641 patients from southern China who had reached a steady state on warfarin was collected, i
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.
Solubility of hydrogen sulfide (H2S) in 46 single and blended physical absorbents, amines, ionic liquids, and hybrid absorbents of amines + ionic liquids and amines + physical absorbents was successfully predicted based on artificial neural networks (ANNs). Three neural network algorithms of Levenberg-Marquardt (LM), Bayesian regularization (BR), and scaled conjugate gradient (SCG) were applied for architecting the ANN models. The results showed that both the number of hidden neurons and the prediction algorithm affected the prediction of H2S solubility. Based on the mean square error (MSE) an
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.
Salmonellosis, one of the most common foodborne infections in Europe, is monitored by food safety surveillance programmes, resulting in the generation of extensive databases. By leveraging tree-based machine learning (ML) algorithms, we exploited data from food safety audits to predict spatiotemporal patterns of salmonellosis in northwestern Italy. Data on human cases confirmed in 2015-2018 (n = 1969) and food surveillance data collected in 2014-2018 were used to develop ML algorithms. We integrated the monthly municipal human incidence with 27 potential predictors, including the observed prev
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.
Saturated pool boiling over vertical tube has significant importance in various practical applications specifically in the safety of nuclear power plant. The process of boiling is characterized by the formation of bubbles within the liquid. These bubbles are composed of vapour of the substance. The formation and growth of bubbles are influenced by various factors which directly regulate the nucleation sites in the liquid. The formation of nucleation sites is directly linked to the heat flux and heat transfer efficiency of the device. The accurate prediction of these parameter is quite importan
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 develop and validate a machine learning prediction model for 28-day all-cause mortality in patients with alcoholic cirrhosis using data from the MIMIC-IV database. The data of 2134 patients diagnosed with alcoholic cirrhosis (AC) were obtained from Medical Information Mart for Intensive Care IV database. Machine learning algorithms, including decision trees, random forests, extreme gradient boosting, Logistic Regression and support vector machines were employed to develop the prediction model. The model was trained on 70% of the data and validated on the remaining 30% randomly. Performance
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: Pineoblastomas (PBs) are rare central nervous system tumors primarily affecting children and adolescents, with limited data on clinical characteristics and survival outcomes. Prognosis prediction models for this disease are lacking. The purpose of this study was to develop deep learning (DL) models for predicting 3-year survival in patients with pineoblastoma.
METHODS: Patients with pineoblastomas of all ages were identified from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database (1975-2019). Deep neural networks (DNN) were trained and tested at a ratio of 7:3 in a 5-fol
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
Transforaminal lumbar interbody fusion (TLIF) is a commonly used technique for treating lumbar degenerative diseases. In this study, we developed a fully computer-supported pipeline to predict both the cage height and the degree of lumbar lordosis subtraction from the pelvic incidence (PI-LL) after TLIF surgery, utilizing preoperative X-ray images. The automated pipeline comprised two primary stages. First, the pretrained BiLuNet deep learning model was employed to extract essential features from X-ray images. Subsequently, five machine learning algorithms were trained using a five-fold cross-
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.
OBJECTIVE: Artificial intelligence (AI) prediction is increasingly used for decision making in health care, but its application for adverse outcomes in emergency department (ED) patients with acute pancreatitis (AP) is not well understood. This study aimed to clarify this aspect.
METHODS: Data from 8274 ED patients with AP in three hospitals from 2009 to 2018 were analyzed. Demographic data, comorbidities, laboratory results, and adverse outcomes were included. Six algorithms were evaluated, and the one with the highest area under the curve (AUC) was implemented into the hospital information
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.
MicroRNAs (miRNAs, miRs) finely tune protein expression and target networks of hundreds to thousands of genes that control specific biological processes. They are critical regulators of glycosylation, one of the most diverse and abundant post-translational modifications. In recent work, miRs have been shown to predict the biological functions of glycosylation enzymes, leading to the "miRNA proxy hypothesis" which states, "if a miR drives a specific biological phenotype..., the targets of that miR will drive the same biological phenotype." Testing of this powerful hypothesis is hampered by our
СтатьяПоддержка 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.
Advances in computerized image analysis and the use of artificial intelligence-based approaches for image-based analysis and construction of prediction algorithms represent a new era for noninvasive biomarker discovery. In recent literature, it has become apparent that radiologic images can serve as mineable databases that contain large amounts of quantitative features with potential clinical significance. Extraction and analysis of these quantitative features is commonly referred to as texture or radiomic analysis. Numerous studies have demonstrated applications for texture and radiomic chara…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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.
Biallelic variants in RNU4ATAC, a non-coding gene transcribed into the minor spliceosome component U4atac snRNA, are responsible for three r … difying genetic testing and assessment. As RNU4ATAC has a single non-coding exon, the bioinformatic prediction algorithms assessing the effect of sequence variants on splicing or protein function are irrelevant, which makes variant interpretation challenging to molecular diagnostic laboratories. In order to facilitate and improve clinical diagnostic assessment and gene …
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.
The journal of maternal-fetal & neonatal medicine : the official journal of the European Association of Perinatal Medicine, the Federation of Asia and Oceania Perinatal Societies, the International Society of Perinatal Obstetricians2010eng
OBJECTIVE: To determine whether cervical length (CL) measured by the Cervilenz™ measuring device is an effective screening tool for the prediction of preterm delivery (PTD) compared to fetal fibronectin (fFN).
METHODS: We evaluated fFN and CL among women who enrolled into a randomized control trial (RCT) comparing management algorithms for threatened preterm labor between 24 and 34 weeks' gestation. In all subjects, fFN was collected, with CL determined in blinded fashion. The sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values (NPV) for fFN or Cervilenz in prediction of PTD
Сравнительное исследованиеСтатьяПолный 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.
The objective of this study was to compare artificial neural network (ANN) and multivariable logistic regression analyses for prediction modeling of adverse outcome in pediatric meningococcal disease. We analyzed a previously constructed database of children younger than 20 years of age with meningococcal disease at four pediatric referral hospitals from 1985-1996. Patients were randomly divided into derivation and validation datasets. Adverse outcome was defined as death or limb amputation. ANN and multivariable logistic regression models were developed using the derivation set, and were test
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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: Successful non-invasive ventilation (NIV) reduces ICU length of stay, the need for intubation and the risk of death. However, patients who fail NIV and require intubation have a higher risk of death. We developed NIVPredict, an easy-to-use web-based AI tool to predict NIV outcome within two hours of initiation in patients with acute respiratory failure (ARF) from diverse aetiologies and tested its useability in a hospital setting. METHODS: This study included data from immunocompromised and immunocompetent patients with hypoxemic ARF due to pneumonia, sepsis or COVID-19, and hyperc
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.
AIM: To develop and validate machine learning models for predicting severe intraventricular hemorrhage (SIVH) in preterm infants using only prenatal and intrapartum variables, and to identify the optimal model.
METHOD: This multicenter retrospective cohort study included preterm infants (gestational age ≤34 weeks) who required noninvasive or invasive respiratory support, using data from the Jiangsu Neonatal Respiratory Failure Collaborative Network (2019-2021). Data were split 7:3 into training and validation sets. Eight machine learning algorithms were compared. Performance was assessed by a
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеВалидационное исследованиеПолный 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.
AIMS: To develop and validate a multi-feature machine learning (ML) model for early diabetic nephropathy (DN) prediction in elderly living with type 2 diabetes mellitus (T2DM), incorporating clinical indicators, symptoms of traditional Chinese medicine (TCM), and ultrasonic imaging features.
METHODS: The valid data (including clinical indicators, TCM symptoms, and ultrasonic imaging features) of 786 patients was retained, and the data were divided into training and validation set. Three models were constructed to examine the model's performance. The optimal indicators were selected for seven
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