MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

5 387 публикаций

Поиск: 28 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1 392 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Dynamic trend analysis of global psoriasis burden from 1990 to 2021: a study of gender, age, and regional differences based on GBD 2021 data.

BACKGROUND: Psoriasis is a chronic immune-mediated skin disease associated with systemic comorbidities such as cardiovascular disease and depression. While genetic susceptibility, immune dysregulation, and environmental factors are known contributors, the precise etiology remains uncertain. This study uses data from the Global Burden of Disease (GBD 2021) database to examine global and regional trends in psoriasis incidence, prevalence, and disability-adjusted life years (DALYs), analyzing differences by gender, age, and region to guide public health planning. METHODS: Data from GBD 2021, cov

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40703175Открыть статью

Analysis of dual tree M-band wavelet transform based features for brain image classification.

PURPOSE: The most complex organ in the human body is the brain. The unrestrained growth of cells in the brain is called a brain tumor. The cause of a brain tumor is still unknown and the survival rate is lower than other types of cancers. Hence, early detection is very important for proper treatment. METHODS: In this study, an efficient computer-aided diagnosis (CAD) system is presented for brain image classification by analyzing MRI of the brain. At first, the MRI brain images of normal and abnormal categories are modeled by using the statistical features of dual tree m-band wavelet transfor

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 29707806Открыть статью

Prevalence, associated factors, and machine learning-based prediction of infertility among married women in North Shewa Zone, Ethiopia: a cross-sectional study.

BACKGROUND: Infertility, defined as the inability to conceive after 12 months of regular unprotected sexual intercourse, is an important public health concern with significant social, psychological, and marital consequences. In this study, infertility was based on self-reported time to conception rather than clinical diagnosis; no clinical examination or male factor assessment was conducted, and outcome misclassification is therefore possible. Despite its importance, community-based evidence in Ethiopia remains limited. This study aimed to estimate the prevalence of infertility, identify facto

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42919235Открыть статью

Utilising Machine Learning and Single-Cell Analysis to Uncover SKCM Metastasis-Related Genes.

The high mortality rate of metastatic cutaneous melanoma (SKCM) remains a major challenge in clinical treatment. This study used single-cell RNA sequencing (scRNA-Seq) technology to compare the differences between metastatic and primary tumour cells. By manually annotating cell types, significant disparities in cell communication patterns and functional pathways between the two groups were identified. Combined with transcriptomic data, differential gene analysis was performed to screen out a core gene set associated with tumour metastasis. To achieve accurate prediction of tumour metastasis, t

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41961982Открыть статью

The INTREPID program: Linking illicit fentanyl-containing tablets and powders seized at US borders to a common origin by combining physical/chemical identifiers and machine learning.

Three US government agencies, the Drug Enforcement Administration (DEA), Customs and Border Protection (CBP), and Food and Drug Administration (FDA), established a collaborative program to leverage each agency's expertise and capabilities to characterize illicit fentanyl-containing tablets and powders collected at US ports of entry (POEs) for attribution and sourcing purposes. The Intelligence National Threat Response-El Paso Illicit Drug (INTREPID) program employed a proof-of-concept pilot study that combined physical and chemical analytical techniques with machine learning to establish compr

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42605907Открыть статью

Interpretable machine learning-driven biomarker identification and validation for Alzheimer's disease.

Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder characterized by limited effective treatments, underscoring the critical need for early detection and diagnosis to improve intervention outcomes. This study integrates various bioinformatics methodologies with interpretable machine learning to identify reliable biomarkers for AD diagnosis and treatment. By leveraging differentially expressed genes (DEGs) analysis, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), and construction of Protein-Protein Interaction (PPI) Networks, we meticulously analyzed the AD dataset from the GEO datab

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39730451Открыть статью

Machine learning-based model for predicting contralateral central lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma with isthmus proximity.

BACKGROUND: Papillary thyroid carcinoma (PTC) originating from the isthmus exhibits a marked tendency for contralateral central lymph nodes (Cont-CLNs) metastasis. To accurately assess this risk, this study aims to establish and validate an individualized predictive model for contralateral central zone lymph node metastasis in PTC with isthmus proximity using machine learning algorithms. METHODS: This retrospective study analyzed 1,672 patients with PTC. Based on tumor location, patients were categorized into a group with PTC with isthmus proximity and a non-isthmic group to compare the incid

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41585800Открыть статью

Identifying key features for determining the patterns of patients with functional dyspepsia using machine learning.

BACKGROUND AND AIMS: Pattern identification (PI) provides a basis for understanding disease symptoms and signs. The aims of this study are to extract features for identifying conventional PI types from the questionnaire data of patients with functional dyspepsia (FD) through supervised learning methods, and to compare them with another set of features for novel PI types identified with unsupervised learning. METHODS: In total, 153 patients with FD were invited to complete the Standardized Tool for Pattern Identification of Functional Dyspepsia (STPI-FD) questionnaire. Supervised analysis usin

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41141857Открыть статью

Lactylation-Associated Immune Metabolic Reprogramming Identifies S100A2 and S100A14 as Candidate Diagnostic Biomarkers in Primary Open-Angle Glaucoma: An Integrated Bulk and Single-Cell Transcriptomic Analysis.

Background: Primary open-angle glaucoma (POAG) is a leading cause of irreversible blindness worldwide, characterized by progressive optic nerve degeneration and marked molecular heterogeneity. Increasing evidence indicates that metabolic dysregulation and immune remodeling contribute to POAG pathogenesis; however, the underlying regulatory networks and reliable diagnostic biomarkers remain incompletely defined. Methods: Bulk transcriptomic and single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) datasets of trabecular meshwork tissues were retrieved from Gene Expression Omnibus (GEO). Differential expressio

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42074521Открыть статью

Macrophage polarization-related gene SOAT1 is involved in inflammatory response and functional recovery after spinal cord injury.

Macrophages polarization play crucial roles in regulating inflammation and functional recovery after spinal cord injury (SCI). This study aimed to investigate the key macrophage polarization-related genes (MPRGs) for the treatment of SCI. Our research involved identifying differentially expressed genes (DEGs), using immune infiltration analysis, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) and machine learning to screening out key MPRGs in the GSE5296. The discriminative potential of MPRGs were validated using expression analysis and receiver operating characteristic (ROC) curves in th

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40050510Открыть статью

Novel insight on marker genes and pathogenic peripheral neutrophil subtypes in acute pancreatitis.

Acute pancreatitis is a common critical and acute gastrointestinal disease worldwide, with an increasing percentage of morbidity. However, the gene expression pattern in peripheral blood has not been fully analyzed. In addition, the mechanism of coronavirus disease 2019 (COVID-19)-induced acute pancreatitis has not been investigated. Here, after bioinformatic analysis with machine-learning methods of the expression data of peripheral blood cells and validation in local patients, two functional gene modules in peripheral blood cells of acute pancreatitis were identified, and S100A6, S100A9, and

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36072587Открыть статью

Integrated Cross-Platform Analysis Reveals Candidate Variants and Linkage Disequilibrium-Defined Loci Associated with Osteoporosis in Korean Postmenopausal Women.

Background: Osteoporosis is highly prevalent in postmenopausal women, yet genome-wide association studies often miss disease-relevant variants because of incomplete single nucleotide polymorphism (SNP) coverage and platform-specific limitations. We aimed to identify genetic contributors to osteoporosis risk by integrating two exome-based genotyping platforms with multilayer analytic approaches. Methods: We analyzed extreme osteoporosis phenotypes in Korean postmenopausal women from the Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES) Ansan-Anseong cohorts using the Illumina Infinium HumanExome Bea

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41515648Открыть статью

Children identified for classroom-based math support show altered resting-state connectivity in parietal brain regions.

Approximately 25% of school-age children experience mathematics difficulties (MD). Mathematics skills have been correlated with resting-state functional connectivity (rsFC) between parietal brain regions, including the intraparietal sulcus (IPS) and the angular gyrus (AG), and a fronto-parietal network. However, the patterns of rsFC in children with MD remain less clear. This study conducted a seed-to-voxel analysis contrasting the rsFC profiles of 46 1st graders with MD (mean age = 6.95, sd = 0.34) and 60 1st graders with typical achievement (mean age = 7.08, sd = 0.38) in subdivisions of the

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40707592Открыть статью

Identification of hub genes in myocardial infarction by bioinformatics and machine learning: insights into inflammation and immune regulation.

OBJECTIVE: This study aims to identify and validate key genes involved in the progression of myocardial infarction (MI) and to investigate their roles in inflammatory response, immune regulation, and myocardial remodeling. A systematic analysis will be conducted using bioinformatics and machine learning methods. METHODS: Gene expression data of GSE60993, GSE61144, GSE66360 and GSE48060 from four datasets were collected from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Differentially expressed genes (DEGs) between MI samples and normal samples were screened by the limma package. Weighted gene c

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40630623Открыть статью

Explainable Machine Learning Reveals Pattern-Specific Drivers of Depression in Middle-Aged and Older Adults with Multimorbidity: A Nationwide Cross-Sectional Study from CHARLS.

Background/Objectives: Depression is a leading cause of disability among middle-aged and older adults, with its burden markedly amplified by multimorbidity. In rapidly aging China, distinct multimorbidity phenotypes interact with depressive symptoms through complex, non-linear pathways that traditional models struggle to capture. Interpretable machine learning offers high predictive accuracy alongside clinically transparent explanations, yet few studies have applied this approach to large national Chinese cohorts while stratifying by empirically derived multimorbidity patterns. The aim of this

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42588309Открыть статью

Identification of shared diagnostic biomarkers and immune-related mechanisms between sepsis and thoracic aortic aneurysm based on integrated bioinformatics and machine learning approaches.

BACKGROUND: Sepsis and thoracic aortic aneurysm (TAA) share pathological features of inflammation and vascular dysfunction, yet their molecular connections remain unclear. METHODS: Transcriptomic datasets of sepsis and TAA from GEO were integrated to identify shared differentially expressed genes (DEGs). Functional enrichment and gene set enrichment analyses were performed to explore potential pathways. Machine learning models were applied to identify candidate genes with discriminatory potential, followed by immune infiltration analysis and assessment of gene expression in lipopolysaccharide

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42848775Открыть статью

A Triage Model for HR-HPV Positive Women Based on Methylation of Human and HPV Genes.

The aim of this study is to develop a machine learning triage model for HR-HPV positive women based on methylation patterns of human and HPV genes to predict the risk of CIN2 +, and to compare its performance with traditional detection techniques. A total of 512 eligible women participated in the study, with exfoliated cervical cell specimens collected for methylation analysis of both human and HPV genes. Highly methylated gene fragments related to cervical cancer were identified through high density, high association, high MHL (Methylation Haplotype Load) screening and Logistic regression. Th

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42047271Открыть статью

Single-probe Pd-modified ZnO-polymer fluorescent sensor array for discrimination of thymidine analogues in aqueous media.

Thymidine analogues are widely used as antiviral and anticancer agents; however, improper dosage and prolonged exposure can lead to severe hematological and genetic complications, necessitating reliable methods for their detection and discrimination. We report an array-based fluorescence sensing platform for the discrimination of structurally related thymidine analogues in aqueous media using a Pd-modified ZnO-polymer nanocomposite as a single cross-reactive probe. The nanocomposite was synthesized by functionalizing ZnO nanoparticles with a KG3 polymer matrix followed by palladium ion modific

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42108062Открыть статью

Machine learning-based prediction of high hospital charges after lung transplantation in chronic obstructive pulmonary disease patients.

BACKGROUND: Lung transplantation is an important therapeutic option for patients with end-stage chronic obstructive pulmonary disease. However, post-transplantation hospitalizations are associated with substantial cost variation. Accurately predicting high in-hospital expenditures is essential for optimizing clinical management and healthcare resource allocation. METHODS: This study utilized the Nationwide Inpatient Sample database (2005–2014) to identify adult patients who underwent lung transplantation. After rigorous data preprocessing, seven post-discharge or manually coded variables were

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41821032Открыть статью

Unraveling the mechanisms and drivers of brominated flame retardant toxicity in aquatic animals.

The global phase-out of legacy brominated flame retardants (BFRs) has coincided with the increasing detection of novel BFRs in the environment, creating a complex scenario of coexisting legacy and novel pollutants. Aquatic systems serve as major sinks for BFRs, making it imperative to assess the potential ecological risks posed by BFRs to aquatic animals. This study synthesized 8009 valid data points from 137 publications using meta-analysis, machine learning, and the Geodetector model. Meta-analysis revealed that biological factors (life stage and ecological niche) are important determinants

СтатьяМетаанализПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42604628Открыть статью