Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is a highly aggressive and metastatic malignancy that poses a serious threat to patient health. While its development involves both genetic and environmental influences, the interactions between genetic susceptibility and endocrine-disrupting chemicals (EDCs) remain poorly understood. In this study, we integrated multi-omics datasets and applied machine learning approaches to identify EDCs and their associated target genes implicated in ccRCC pathogenesis. We analyzed bulk and single-cell RNA sequencing data and evaluated 101 machine learning algorithms
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.
Altered somatosensory function is common among stroke survivors, yet is often poorly characterized. Methods of profiling somatosensation that illustrate the variability in impairment within and across different modalities remain limited. We aimed to characterize post-stroke somatosensation profiles ("fingerprints") of the upper limb using an unsupervised machine learning cluster analysis to capture hidden relationships between measures of touch, proprioception, and haptic object recognition. Raw data were pooled from six studies where multiple quantitative measures of upper limb somatosensatio
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: Psoriasis is an immune-mediated skin disease where Th17 cell differentiation and IL-17 secretion play critical roles. This study investigates key exosomal ncRNAs regulating the Th17/IL-17 axis in psoriasis and their mechanisms.
METHODS: We integrated bulk RNA sequencing datasets from the GEO database to construct and evaluate exosome-related patterns. Subsequently, exosome-related ncRNAs in psoriasis lesions were identified primarily through weighted gene co-expression network analysis and five machine learning algorithms. Additionally, large-scale integrated single-cell RNA seque
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.
ВАЖНЕЙШАЯ ИНФОРМАЦИЯ: Появляющиеся данные подчеркивают наличие механизмов коморбидности среди аутоиммунных заболеваний (АИД), при этом инновационные технологии, такие, как секвенирование РНК в одной клетке (scRNA-seq), значительно улучшают разведку в этой области. Цель этого исследования заключалась в изучении общих генов трех AID-Multiple Sclerosis (MS), Systemic Lupus Erythematosus (SLE) и Rheumatoid Artritis (RA) с использованием баз данных биоинформатики, а также в выявлении потенциальных биомаркеров для ранней диагностики. Мы извлекли стеноскопические данные о пациентах MS, SLE и RA из об
СтатьяПолный текст найденМашинный 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.
This study proposes a feature extraction scheme that fuses accelerometric (ACC) and electromyographic (EMG) data to improve shoulder movement identification in individuals with transhumeral amputation, in whom the clinical need for intuitive control strategies enabling reliable activation of full-arm prostheses is underinvestigated. A novel spatiotemporal warping feature extraction architecture was employed to realize EMG and ACC information fusion at the feature level. EMG and ACC data were collected from six participants with intact limbs and four participants with transhumeral amputation us
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.
The objective of this research is to propose a methodology to analyse breast thermograms in order to detect breast abnormalities, including cancer. This research work mainly target to segmented ROI that show significant increase in temperature as compared to the neighbouring areas and contralateral sides in breast thermograms. The captured frontal thermograms from each patient is initially smoothed using a Gaussian filter with a standard deviation σ = 1.4 to reduce noise. Region of interest is segmented using bifurcation points obtained by identifying curve that passes through infra-mammary fo
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.
СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ: В ходе испытаний на множественные склерозы (МС) наиболее часто используется шкала, расширяемая по статусу неевростатусной инвалидности (EDSS). Тем не менее, оценки EDS ⩾4.5 , основываются главным образом на амбулировании и могут не отражать соответствующие модели инвалидности в других функциональных областях. ЦЕЛЬ: Цель заключалась в том, чтобы определить, каким образом оценки, отнесенные к одной и той же категории, могут отражать различные формы инвалидности. Методы: Мы проанализировали 13,103 ОЦЕНКИ 1636 Люди со вторичным прогрессивным MS, с суда EXPAND. Комплект данны
СтатьяПолный текст найденМашинный 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.
Conduct disorder (CD) is a psychiatric disorder in either childhood or adolescence and is characterized by aggressive and antisocial behavior. Although CD has been shown to be associated with structural abnormalities by structural magnetic resonance imaging (sMRI), the classification ability of these structural abnormalities' spatial patterns remains unclear. The aim of the present study was to characterize these different spatial patterns, which may eventually serve as potential reliable imaging biomarkers in the classification of CD from healthy controls (HCs). High-resolution 3D sMRI was ac
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: Gait deviations are common in youth with Cerebral Palsy (CP), with the change in gait pattern during growth/development being influenced by a variety of individual and treatment factors. The goal of this study is to use Machine Learning (ML) to evaluate the relationship between youth and treatment-related factors to predict changes in gait kinematics.
METHODS: Kinematic gait data acquired from instrumented gait analysis (IGA) were collected from ambulatory youth with spastic CP (GMFCS I-III) during sequential visits. Twenty Gradient Boosting Regressor (GBR) models were trained to
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: The combination of functional magnetic resonance imaging (fMRI) of the brain with multivariate pattern analysis (MVPA) has been proposed as a possible diagnostic tool. Goal of this investigation was to identify potential functional connectivity (FC) differences in the salience network (SN) and default mode network (DMN) between fibromyalgia syndrome (FMS), rheumatoid arthritis (RA), and controls (HC) and to evaluate the diagnostic applicability of derived pattern classification approaches.
MATERIALS AND METHODS: The resting period during an fMRI examination was retro
СтатьяПоддержка исследования: вне 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.
BACKGROUND: Accumulated evidence has illuminated the topological infrastructure of major depressive disorder (MDD). However, the changes of topological properties of anatomical brain networks in remitted major depressive disorder patients (rMDD) remain an open question. The present study provides an exploratory examination of pattern changes among current major depressive disorder patients (cMDD), rMDD patients and healthy controls (HC) by means of a pattern recognition analysis.
METHODS: Twenty-eight cMDD patients (age range: 22-54, mean age: 39.57), 15 rMDD patients (age range: 23-53, mean
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.
BACKGROUND: Thrombosis in rotary blood pumps arises from complex flow conditions that remain difficult to translate into reliable and interpretable risk predictions using existing computational models. This limitation reflects an incomplete understanding of how specific flow features contribute to thrombus initiation and growth. This study introduces an feature-based supervised machine learning framework for spatial assessment of activation-based thrombogenic risk based directly on computational fluid dynamics-derived flow features.
METHODS: A logistic regression model combined with a structu
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.
Artificial Intelligence is a rapidly expanding field within computer science that encompasses the emulation of human intelligence by machines. Machine learning and deep learning - two primary data-driven pattern analysis approaches under the umbrella of artificial intelligence - has created considerable interest in the last few decades. The evolution of technology has resulted in a substantial amount of artificial intelligence research on ophthalmic and neurodegenerative disease diagnosis using retinal images. Various artificial intelligence-based techniques have been used for diagnostic purpo
СтатьяОбзорПоддержка 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.
Population affinity estimation is a core component of forensic anthropology, particularly in cases where DNA, dental records, and fingerprint evidence are unavailable. Although cranial morphology has been extensively investigated, direct comparative studies of pelvic morphology among Asian populations remain scarce. This study quantified pelvic morphometric differences between contemporary Indonesian and Japanese adults and evaluated the feasibility of population affinity classification using measurements derived from computed tomography (CT). CT scans of 185 Indonesian and 236 Japanese adults
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.
Many lifestyle factors, such as nutritional imbalance leading to obesity, metabolic disorders, and nutritional deficiency, have been identified as potential risk factors for male infertility. The aim of this study was to evaluate the relationship between semen parameters and anthropometric, metabolic and nutritional parameters. Relationship was first assessed individually, then after the application of a previously constructed and validated machine learning score that allows their combination. Anthropometric, metabolic, antioxidant, micronutrient, and sperm parameters from 75 men suffering fro
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: Height growth is a critical prognostic indicator in children with precocious puberty receiving gonadotropin-releasing hormone agonist (GnRHa) treatment, yet it requires continuous monitoring and remains difficult to predict prospectively. We aimed to identify height growth trajectories in children with precocious puberty receiving GnRHa treatment and develop explainable prediction models using machine learning.
METHODS: This longitudinal study included 1,561 children with precocious puberty who received GnRHa treatment at a children's hospital in Hunan Province. Trajectory modeling w
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.
Differentiating bipolar disorder (BD) from major depressive disorder (MDD) remains a critical unmet need in psychiatry due to overlapping clinical presentations and the absence of reliable biological markers. In this study, we assessed the capacity of multivariate machine learning models to accurately differentiate BD from MDD with melancholic features using plasma proteomic profiles obtained via Proximity Extension Assay (PEA) technology. A total of 67 participants were included (23 BD, 20 MDD, and 24 HC), and plasma protein expression was assessed using the Olink Target 96 Neurology panel. D
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.
Vitiligo is an autoimmune pigmentary disorder characterized by progressive melanocyte loss and unpredictable activity. Objective of disease activity remains challenging, particularly in lesions with subtle clinical changes Cellular-resolution full-field optical coherence tomography (CRFF-OCT) enables non-invasive, high-resolution, histology-like visualization of skin microstructure. This study evaluated the feasibility of integrating CRFF-OCT with machine learning-assisted quantitative analysis for imaging-based characterization of active and stable vitiligo lesions. Fifty patients with non-se
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.
PURPOSE: To investigate the impact of the following three methodological pitfalls on model generalizability: (a) violation of the independence assumption, (b) model evaluation with an inappropriate performance indicator or baseline for comparison, and (c) batch effect.
MATERIALS AND METHODS: The authors used retrospective CT, histopathologic analysis, and radiography datasets to develop machine learning models with and without the three methodological pitfalls to quantitatively illustrate their effect on model performance and generalizability. F1 score was used to measure performance, and dif
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.
BACKGROUND: Identifying novel biomarkers for sepsis is essential for improving patient outcomes. Cuproptosis, a recently discovered form of cell death associated with various diseases, has an unclear relationship with sepsis. This study aimed to elucidate the expression patterns of cuproptosis-related genes(CRGs) in sepsis, identifying potential biomarkers and therapeutic targets.
METHODS: We investigated the expression patterns of cuproptosis-related genes in sepsis and performed consensus clustering. A diagnostic model for sepsis was constructed using weighted gene co-expression network ana
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