BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) has been increasingly understood as a disorder of network-level functional dysconnectivity. However, previous brain connectome studies have primarily relied on node-centric approaches, neglecting critical edge-edge interactions that may capture essential features of network dysfunction.
METHODS: This study included resting-state functional magnetic resonance imaging data from 838 patients with MDD and 881 healthy control (HC) participants across 23 sites. We applied a novel edge-centric connectome model to estimate edge functional connectivity and 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.
BACKGROUND: Rates of depression and addiction have risen drastically over the past decade, but the lack of integrative techniques remains a barrier to accurate diagnoses of these mental illnesses. Changes in reward/aversion behavior and corresponding brain structures have been identified in those with major depressive disorder (MDD) and cocaine-dependence polysubstance abuse disorder (CD). Assessment of statistical interactions between computational behavior and brain structure may quantitatively segregate MDD and CD.
METHODS: Here, 111 participants [40 controls (CTRL), 25 MDD, 46 CD] underwe
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.
Increasing evidence indicates that cellular senescence, metabolic dysfunction, stromal remodeling, and immune perturbation collectively contribute to disease progression. However, senescence-related biomarkers with diagnostic potential and microenvironmental relevance in sarcopenia remain insufficiently defined. We integrated bulk transcriptome data from sarcopenia and control samples, with senescence-associated gene sets from the GenAge and CellAge databases to identify senescence-related differentially expressed genes (DEGs). Transcriptomic landscape was characterized via principal component
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 Postablation arrhythmia recurrence occurs in ~40% of patients with persistent atrial fibrillation. Fibrotic remodeling exacerbates arrhythmic activity in persistent atrial fibrillation and can play a key role in reentrant arrhythmia, but emergent interaction between nonconductive ablation-induced scar and native fibrosis (ie, residual fibrosis) is poorly understood. Methods and Results We conducted computational simulations in pre- and postablation left atrial models reconstructed from late gadolinium enhanced magnetic resonance imaging scans to test the hypothesis that ablation in
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
BACKGROUND: Childhood stunting remains a major public health concern, reflecting chronic undernutrition and long-term socioeconomic disadvantage. Among school-aged children, stunting is associated with impaired physical growth, reduced cognitive development, and poorer educational outcomes. Traditional statistical approaches, such as logistic regression, have been widely used to examine factors associated with stunting; however, their ability to capture complex and nonlinear relationships is limited. Machine learning (ML) methods provide a flexible alternative for modeling such relationships.
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: Hypoxia-glycolysis-lactylation (HGL) may play a crucial role in neonatal sepsis (NS). This study aims to identify HGL marker genes in NS and explore immune microenvironment among NS subtypes. Materials and Methods: The gene expression dataset GSE69686, comprising 64 NS cases and 85 controls, was selected for analysis. Based on the screened HGL-related marker genes, diagnostic prediction models were constructed using nine machine learning algorithms, and molecular subtypes of NS were identified through consensus clustering. Subsequently, the heterogeneity of biological functions 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.
Increasing evidence has highlighted the biological significance of 5-methylcytosine (5mC) DNA modification in regulating tumorigenesis and cancer progression. However, the potential roles of the 5mC modification in HCC are still unknown. A consensus clustering algorithm was performed to determine 5mC modification patterns and establish a 5mC-related gene signature in HCC. Weighted gene co‑expression network analysis (WGCNA) integrated with machine learning approaches (LASSO, RF, and SVM‑RFE) was applied to identify candidate biomarkers, and a 5mC risk score model was subsequently constructed.
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.
BackgroundStatistical analysis, which has become an integral part of evidence-based medicine, relies heavily on data quality that is of critical importance in modern clinical research. Input data are not only at risk of being falsified or fabricated, but also at risk of being mishandled by investigators.ObjectiveThe urgent need to assure the highest data quality possible has led to the implementation of various auditing strategies designed to monitor clinical trials and detect errors of different origin that frequently occur in the field. The objective of this study was to describe a machine l
Поиск 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: Sepsis remains a major clinical challenge because of its complex, heterogeneous, and multidimensional clustering patterns. This study aimed to investigate the association between vasopressor administration and machine learning-derived clusters based on initial vital signs and lactate measurements obtained in emergency department (ED) and intensive care unit (ICU) settings.
METHODS: A retrospective cohort analysis was performed using data from the Korean Shock Society Septic Shock (KOSS) Registry (septic shock in the ED) and the Marketplace for Medical Information in Intensive Care
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: Physical activity (PA) has emerged as a promising non-pharmacological intervention for pain management, the relationship between objectively measured PA patterns and multi-site pain remains poorly understood. This exploratory study investigated associations between accelerometer-derived PA patterns and pain across various anatomical sites in older adults, and evaluated the predictive utility of machine learning model for pain outcomes.
METHODS: This study utilized data from the National Health and Aging Trends Study in 2021-2022. Wrist-worn accelerometers measured PA, derived tota
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: The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) has shown inconsistent prognostic value in individuals with sepsis. This study aimed to clarify its ability to predict 28-day mortality via a machine learning-based analysis of a large ICU database.
METHODS: This retrospective analysis employed data from the MIMIC-IV database (v3.1). The Boruta algorithm combined with XGBoost was used for two-stage feature selection. Patients were stratified by NLR quartiles into three groups (low: <4.34, intermediate: 4.34-14.70, and high: >14.70). This study defined 28-day mortality as the primary outcome
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: We previously reported the use of clustering by unsupervised learning with machine learning classifiers to segment clusters of patterns in standard automated perimetry (SAP) for glaucoma. In this study, the process of unsupervised learning by independent component analysis decomposed SAP field patterns into axes, and the information represented by these axes was evaluated.
METHODS: SAP fields were obtained with the Humphrey Visual Field Analyzer on 189 normal eyes and 156 eyes with glaucomatous optic neuropathy (GON) determined by masked review with stereoscopic optic disc photos. Th
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.
Wearable sensors quantify gait and mobility in detail, but translating high-dimensional data into clinically actionable insights remains challenging in precision rehabilitation. We applied Topological Data Analysis (TDA) to inertial sensor recordings from multiple gait assessments in 81 individuals with stroke, Parkinson's disease, lower-limb difference, functional neurological disorders, and healthy controls. TDA generated a unified functional map that organized participants based on shared gait patterns across conditions. Within stroke, three phenotypes, corresponding to low, moderate, and h
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.
PURPOSE: To investigate the mechanism of action of propofol in early-onset preeclampsia (EOPE).
PATIENTS AND METHODS: Integrated transcriptomics and network approaches were employed to screen disease targets, drug targets, and differentially expressed genes from the GSE74341 training set (7 EOPE, 5 controls) and GSE44711 validation set (8 EOPE, 8 controls). Signature genes were further selected using machine learning algorithms (LASSO, SVM, Boruta). Immune infiltration levels were evaluated via ssGSEA and their correlations with signature genes were analyzed. Molecular docking validation of b
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.
Sex differences in drug metabolism and cardiac electrophysiology may influence the cardiovascular safety profiles of antiarrhythmic drugs (AADs). However, pharmacovigilance studies often pool data, potentially obscuring sex-specific cardiovascular adverse event (CV-AE) reporting patterns. We aim to investigate sex-specific CV-AE reporting profiles associated with commonly used antiarrhythmic drugs using pharmacovigilance data. We analyzed 122,853 medication-role records representing 38,430 unique FAERS reports involving eight AADs. Disproportionality analyses defined index-drug exposure by the
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/Objectives: Age-related macular degeneration (AMD) is the leading cause of visual impairment among the elderly. Optical coherence tomography angiography (OCTA) is a non-invasive imaging modality that enables detailed visualisation of retinal vascular layers. However, clinical assessment of OCTA images is often challenging due to high data volume, pattern variability, and subtle abnormalities. This study aimed to develop automated algorithms to detect and quantify AMD in OCTA images, thereby reducing ophthalmologists' workload and enhancing diagnostic accuracy. Methods: Two texture-b
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.
ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА: Тревога является распространенным явлением, но зачастую недостаточно диагностируемым и недостаточно обработанным коморбидом при множественном склерозе (МС). Хотя изменение обработки боязни является отличительной чертой беспокойства у других популяций, ее нейроповеденческие механизмы в MS по-прежнему плохо понимаются. В этом исследовании рассматривается вопрос о том, в какой степени нейроповеденческие механизмы обобщения страха усиливают тревогу в MS. Мы наняли 18 человек с MS (PwMS) и тревогой, 36 PwMS без беспокойства и 23 здоровых человека (HP). Участники завершили выполнен
СтатьяПоиск полного текста в очередиМашинный перевод · не проверен
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: Global developmental delay (GDD) is a common childhood neurodevelopmental disorder characterized by the core symptoms of cognitive impairment. However, the underlying neural mechanisms of the cognitive impairment remain unclear. This study aimed to both analyze differences in electroencephalography (EEG) connectivity patterns between children with GDD and typical development (TD) using brain functional connectivity and to explore the neural mechanisms linking these differences to cognitive impairment.
METHODS: The study enrolled 60 children with GDD and 60 TD children. GDD partici
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: Machine learning provides a powerful framework to model the complex patterns underlying migraine attack onset from real-world high dimensional datasets. In this study, we used machine learning to forecast headache days using mobile health (mHealth) data from a migraine biofeedback treatment app.
METHOD: This was a machine learning analysis of data from the BioCer clinical trial (NCT05616741) evaluating app-based biofeedback for preventive treatment of episodic migraine. Participants completed three months of daily biofeedback sessions with wearables measuring trapezius muscle tens
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.
MOTIVATION: Advances in the prediction of the 3D structures of most known proteins through machine learning have achieved unprecedented accuracies. However, although these computed models are remarkably good, they still challenge accuracy at the atomic level. The Occluded Surface (OS) algorithm is widely used for atomic packing analysis. But it lacks implementations in high-level languages.
RESULTS: We introduce FIBOS, an R and Python package incorporating the OS methodology with enhancements. We show how FIBOS can be used to atomically compare experimental structures and AlphaFold prediction
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
MedElevator
Войти в исследования