OBJECTIVE: A total of 28% of global cardiac surgeries are performed in Latin America; however, surgeons there are faced with many preventabl … merican countries. Sixty perioperative variables trained 5 ML models-random forest, neural network, support vector machine, eXtreme Gradient Boosting, and logistic regression-in R. The models were trained with repeated 10-fold cross-validation (80%) and tested (20%). Performance (area under the receiver operating characteristic curve, sensitivity, specificity, calibrati …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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.
Objectives: This study aimed to identify ferro-aging-related hub genes in chronic kidney disease (CKD) and elucidate their potential roles in proximal tubular (PT) cells. Methods: Differential expression analysis was performed using GSE104954, and the differentially expressed genes were intersected with a set of ferro-aging-related genes. Feature selection was conducted using the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), and random-forest algorithms. The findings were externally validated in GSE180394. Single-cell 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.
BACKGROUND: Prostate adenocarcinoma (PRAD) is a highly prevalent malignant tumor in males and exhibits substantial heterogeneity. Identifyin … ee machine learning algorithms, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, support vector machine with recursive feature elimination (SVM-RFE), and random forest, were integrated, and their intersection yielded six core genes: AOX1, APOBEC3C, C8orf88, GCNT4, NOX4, and PHYHIPL. Immune infiltration analysis via the CIBERSORT algorithm revealed tha …
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.
Alzheimer's disease (AD) and HIV-associated neurocognitive disorder (HAND) share progressive cognitive decline. Their common molecular mechanisms remain poorly understood. Current therapeutic approaches lack effective biomarkers for early diagnosis and intervention. We integrated transcriptomic profiles from multiple independent cohorts across brain tissues and blood. We systematically evaluated diagnostic performance using machine learning algorithms including Random Forest, Support Vector Machine, and XGBoost. Notably, FOXO3 emerged as the top cross-disease biomarker. FOXO3 achieved diagnost…
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.
INTRODUCTION: The aim of the study was to explore the feasibility of an ultrasound radiomics machine-learning model based on endobronchial u … operator was used to analyze the radiomics features extracted from EBUS-based ultrasound images. A support vector machine (SVM) algorithm was applied to establish an EBUS-based radiomics model, and statistically significant clinical features were incorporated to optimize the model. A total of 170 lymph nodes were randomly divided into the training (n = 119) and validat …
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: Although machine learning (ML) holds promise for improving clinical identification, its application to kinesiophobia in knee ost … oped for assessing kinesiophobia status. Seven ML models (CatBoost, LightGBM, ML-LR, random forest, support vector machine [SVM], extreme gradient boosting, multilayer perceptron) were constructed to compare predictive performance. Models were evaluated via receiver operating characteristic curves with the area under the curve (AUC), calibration curves, and decision cur …
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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.
Cuproptosis is a novel form of metabolism-associated cell death. Cervical cancer (CC) exhibits elevated serum copper levels and mitochondria … es. Five ML algorithms were employed to identify significant factors, including random forest (RF), support vector machine (SVM), Gaussian mixture model (GMM), Bayesian, and StepCox. A prognostic model was subsequently constructed using LASSO-Cox regression based on the selected genes. Concurrently, a cancer staging model was built using ML algorithms incorporating thre …
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.
Macrophages, pivotal orchestrators of the immune system, are integral to the initiation of specific immune responses and exert profound infl … of machine learning algorithms, including Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Support Vector Machine with Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), Random Forest (RF), Boruta, and Decision Tree (DT), to bulk RNA-seq data. This integrative approach revealed a panel of characteristic AD genes. Validation studies were conducted using aortic tissue samp …
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: To develop and validate a comprehensive and interpretable framework for multi-class classification of Alzheimer's disease (AD) pr … lassification was performed using five machine learning models, including Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Multilayer Perceptron (MLP), and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). Model interpretability was addressed using SHAP, and a nomogram and decision curve analysis (DCA) were developed. Additionally, an end-to-end 3D CNN-LST …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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: Crohn's disease (CD) is a complex and heterogeneous inflammatory disease whose most important feature is immune dysregulation. A … mprehensive bioinformatics analysis encompassing GSEA, WGCNA, and various interaction networks. The support vector machine (SVM) algorithm, random forest algorithm and LASSO regression analysis was used to construct a diagnostic model. And based on CSRDEGs, we further constructed a Cellular senescence score (CSscore) model. Different disease subtypes (cluster1/cluster2) …
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.
OBJECTIVES: This study aims to construct and evaluate 8 machine learning models by integrating ultrasound imaging features, clinical charact … Operator (LASSO) regression. Predictive models were constructed using XGBoost, logistic regression, support vector machine, k-nearest neighbors, random forest, decision tree, naive Bayes, and neural network, with the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method employed to explain model interpretability.
RESULTS: The LASSO regression demonstrated that gender, age, alkal …
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Determining the benign or malignant status of indeterminate pulmonary nodules (IPN) with intermediate malignancy risk is a signi … rmatics analysis, fluorescence in situ hybridization (FISH), and seven machine learning algorithms (support vector machine, logistic regression, naïve Bayes, multi-layer perceptron, random forest, gradient-boosting decision tree, and LightGBM), we revealed the oral microbiota characteristics at different stages of HC-BPN-MPN, identified the sample types with the highest …
СтатьяМногоцентровое 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.
Background: The molecular mechanisms driving hepatocellular carcinoma (HCC) predicting chemotherapy sensitivity remain unclear; therefore, i … ues such as multihead attention networks, lasso regression, principal component analysis (PCA), and support vector machines (SVM). These genes were integrated into radiomics signature models to explore their role in disease progression. We further correlated these results with clinical variables to screen for driver genes and evaluate the predict ability of chemotherapy …
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: Despite extensive research on keratoconus (KC) detection with traditional machine learning models, stacking ensemble learning ap … by integrating top tree-based classifiers (random forest, gradient boosting, decision trees) with a support vector machine meta-classifier.
RESULTS: The pre-processing and feature selection techniques reduced the model's parameters to just 6.33% of the original dataset, improving classification performance, and cutting over 85% of the training time. The performance of …
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: While medication for opioid use disorder (MOUD) is effective for a significant proportion of patients, many return to using opio … gistic regression with and without regularization, Multivariate Additive Regression Splines (MARS), Support Vector Machines, Classification and Regression Trees (CART), Random Forest, Bayesian Additive Regression Trees (BART), Boosted Trees, Neural Networks) to predict failure of treatment in a collection of 2478 individuals who had participated in the three largest pra …
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.
INTRODUCTION: Patients with alcohol use disorders have a high hospital re-admission rate, adding to the strain on the healthcare system. To address this issue, this study aimed to predict 28-day unplanned hospital re-admission for these patients.
METHODS: From linked de-identified datasets, patients with alcohol use disorders who had hospital re-admissions between 2015 and 2018 were identified. Univariate and multiple logistic regression were conducted to select variables for inclusion in five machine learning models-logistic regression (baseline), random forest, support vector machine, long-…
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: Achilles tendon injuries are common during running in low-temperature environments, but the underlying biomechanical mechanisms remain unclear. This study combines machine learning with Shapley Additive exPlanations (SHAP) to identify key running biomechanics factors contributing to increased Achilles tendon stress during the running-start and steady-state phases in low-temperature conditions, providing insights into injury prevention strategies for recreational runners.
METHODS: Trunk and lower limb biomechanics were assessed in 126 recreational runners during running-start and stea
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 necessity of prophylactic lateral neck dissection for cN0 papillary thyroid carcinoma (PTC) remains debated. This study aime … alyzed. Eight ML models [logistic regression, decision tree, random forest (RF), gradient boosting, support vector machine, K-nearest neighbor, Gaussian naive Bayes, neural networks] were developed and validated using 10-fold cross-validation and grid search hyperparameter tuning. Models were assessed using 11 metrics including accuracy, area under the curve (AUC), spec …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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: Alcoholic liver disease (ALD) poses a major global health challenge, with limited effective interventions. The Dampness-Heat Reg … identified through public transcriptomic datasets. Three machine learning algorithms-random forest, support vector machine, and LASSO-were used to prioritize therapeutic targets. High-throughput molecular docking and virtual screening were combined with untargeted metabolomics to identify candidate compounds. The interaction between oleanolic acid (OA) and AKT1 was furt …
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 AND OBJECTIVE: Three-dimensional (3D) tumor spheroids are widely adopted in preclinical drug screening for their ability to mimic … ly significant differences (p < 0.05) between control and treated spheroids. Classification using a Support Vector Machine trained on features reduced via Principal Component Analysis resulted in 96 % accuracy in distinguishing the two groups.
CONCLUSIONS: The HTS-Seg dataset provides a high-quality image resource with corresponding annotations and morphological featur …
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.
MedElevator
Войти в исследования