BACKGROUND: Regulatory T cells (Tregs) contribute significantly to immune suppression and therapy resistance in isocitrate dehydrogenase (IDH)-wild-type glioblastoma (GBM), a highly aggressive brain tumor with poor prognosis.
METHODS: In this study, we developed an artificial intelligence (AI)-powered pathomics model to predict Treg infiltration and stratify prognosis in GBM patients undergoing radiotherapy. Using high-dimensional features extracted from hematoxylin and eosin-stained biopsies, we constructed a pathomics score (PS) via gradient boosting after feature selection with Minimum Red
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.
This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning model for early prediction of in-hospital mortality in critically ill patients with liver cirrhosis to optimize risk stratification and individualized clinical intervention. A total of 5358 cirrhotic ICU patients were retrospectively selected from the MIMIC-IV database and randomly divided into training and internal validation cohorts at a 7:3 ratio. Twelve machine learning algorithms were constructed and compared with the conventional SAPS II score. Model performance was evaluated via AUC-ROC, and SHAP analysis was use
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.
One of the best ways to analyze complex samples is ion-mobility-mass spectrometry (IM-MS). A crucial capability of IM-MS is the ability to c … es 26 adduct ion states and 23,636 curated molecular structures. Compared with state-of-the-art CCS prediction algorithms, FastCCS achieves a median relative error of 1.7% (R2 = 0.99). FastCCS could be used in mass spectrometry coupled with IMS systems to improve compound identification in complex biological and chemical matrices, which is open-access and available for …
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.
INTRODUCTION: The human gut microbiota significantly influences drug pharmacokinetics and pharmacodynamics, driving interindividual variability in efficacy and toxicity. As experimental characterization of microbiome-mediated metabolism remains resource-intensive, computational prediction has emerged as an auxiliary strategy for comprehensive ADMET profiling.
AREAS COVERED: Based on a structured literature search up to 2026, this review evaluates key computational resources: 10 databases, 6 predictive algorithms, 1 genome-scale metabolic reconstruction platform, and 3 microbiome-metabolome in
СтатьяОбзорПоиск 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.
Targeted genome mining to expand known families of natural products is a powerful strategy for discovering bioactive compounds, yet it remains a significant bioinformatics challenge. While tools exist for de novo biosynthetic gene cluster identification and large-scale unsupervised clustering, dedicated methods for the targeted, hypothesis-driven expansion of user-defined BGC families are lacking. Here, we present DiscERN (Discoverer of Evolutionarily Related Natural products), a user-friendly tool designed to address this gap. DiscERN leverages a multi-modal ensemble method that integrates fo
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.
Crystal violet (CV), a prohibited dye frequently misused in aquaculture, presents notable toxicological concerns and continues to threaten food safety. In this work, a fast and highly sensitive strategy was developed for the determination of CV residues in fish matrices by coupling surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) with a tailored machine learning approach. Silver nanocubes were employed as the SERS-active platform, offering abundant electromagnetic enhancement sites that amplify spectral signals. To achieve accurate quantification, three regression algorithms-Partial Least Squares (P
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.
Mimotopes selected by phage display have been used for antibody epitope mapping for nearly four decades, but residue-level recovery of functional epitopes has remained unreliable. This is not a problem of algorithms but of assumptions: mimotopes recapitulate native epitope recognition through compensatory interaction networks that preserve binding energetics, without conserving sequence or surface geometry. Predictors trained on sequence similarity or static interface geometry therefore miss the residues that drive recognition. We present a physics-based workflow that refines antibody-bound mi
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.
Postoperative delirium (POD) and acute kidney injury (AKI) are serious complications in older patients undergoing surgery, yet predictive model development is often constrained by single-center data limitations and privacy concerns that preclude centralized data sharing. To address these challenges, we retrospectively evaluated a simulated federated learning (FL) framework using multicenter datasets partitioned by hospital source, without sharing raw patient data across centers. A total of 7,216 non-cardiac, non-neurosurgical patients aged 65 years or older were included across five centers, w
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.
OBJECTIVE: To evaluate the effect of intraoperative local corticosteroid application on hearing, tinnitus, and dizziness outcomes after stapes surgery for otosclerosis, and to assess predictive modeling for treatment response.
STUDY DESIGN: Retrospective multicenter cohort study.
SETTING: Three tertiary referral hospitals.
METHODS: Two hundred primary stapedotomy patients were analyzed: Group 1 (n = 100) received topical triamcinolone acetonide (40 mg/mL) applied to the oval window/footplate; Group 2 (n = 100) underwent standard surgery without steroids. Preoperative and 3-month postoperati
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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.
Solute carrier (SLC) family genes govern transmembrane transport and cellular metabolism, yet their systematic roles from Helicobacter pylori infection to gastric cancer (GC) remain undefined. By integrating multiple GEO datasets with weighted gene co-expression network analysis, differential expression, and machine learning algorithms, we identified seven core SLC genes (SLC9A9, SLC43A2, SLC16A6, SLC7A14, SLC28A3, SLC4A11, SLC5A2) for H. pylori infection and nine (SLC1A3, SLC2A3, SLC15A3, SLC19A3, SLC2A12, SLC16A4, SLC25A4, SLC9A7, SLC28A3) for GC. Logistic regression models achieved high dia
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.
Cellular senescence (CS) plays a crucial role in various diseases, but its role in hepatocellular carcinoma (HCC) remains unclear. CS-related genes were clustered to identify subtypes. A risk score was constructed and validated in three independent cohorts. Associations with clinical characteristics, tumor immune microenvironment, mutation status, heterogeneity, and treatment efficacy were analyzed. Single-cell analysis was used to examine risk score distribution, and machine learning algorithms along with a nomogram were applied to assess prognostic value. Three CS subtypes were identified, w
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.
Liquid-liquid phase separation (LLPS) associates with immune infiltration in multiple diseases. Nonetheless, the role of LLPS-related genes (LLPS-RGs) in immune infiltration of ulcerative colitis (UC) is still elusive. We identified the hub LLPS-RGs (DE-LLPS-RGs) (HSPB3, SLC16A1, TRIM22, SRI, PLEKHG6, GBP1, PADI2) by machine learning algorithms. Hub genes were screened that displayed high prediction accuracy of UC patients. Both the microarray and scRNA-seq datasets showed a strong correlation with immune cell infiltration and cytokines, especially GBP1, TRIM22, SRI. And qRT-PCR analysis showe
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.
Traditional manual sorting has problems such as low efficiency, low automation level and increased costs, which are difficult to meet the sorting challenges brought by the rapid development of logistics industry. In addition, it is difficult for existing parcel box detection algorithms to strike a balance between identification efficiency, identification accuracy and deployment cost. In this paper, we propose a 3D localization algorithm for rectangular packaging boxes based on deep learning, and design a lightweight parcel box detection model, the Efficient Object detection Network (EODNet). L
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.
Ulcerative colitis (UC) is a chronic inflammatory bowel disease associated with disrupted lipid metabolism. This study aimed to uncover novel molecular subtypes and biomarkers by integrating sphingolipid metabolism-related genes (SMGs) with machine learning approaches. Using data from the GEO and GeneCards databases, 29 UC-related SMGs were identified. Consensus clustering was employed to define distinct molecular subtypes of UC, and a diagnostic model was developed through various machine learning algorithms. Further analyses-including functional enrichment, transcription factor prediction, s
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.
The digital revolution in cardiac ischemia has changed with ongoing applications of artificial intelligence (AI) to overcome the limitations of traditional diagnostic tools and risk scores. Recent advances in machine learning and deep learning (DL) have enabled convolutional neural networks to detect myocardial infarction with high accuracy, including subtle non-ST-elevation occlusion events that often elude human readers. AI-driven analyses of coronary CT angiography now automate plaque quantification and stenosis assessment, while DL-based fractional flow reserve computation reduces evaluati
СтатьяОбзорПолный 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.
Keratoconus (KC), a progressive corneal disorder, severely compromises vision and quality of life, underscoring the urgency for biomarker identification and therapeutic advancements. This study investigates oxidative stress-related molecular clusters in KC and develops a robust predictive framework. Comprehensive analysis of gene expression datasets revealed oxidative stress-specific hub genes through WGCNA and delineated immune microenvironment features. The most effective prediction model, selected via a comparative assessment of four machine learning algorithms, was validated using ROC curv
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.
Antimicrobial resistance (AMR) remains a critical global health threat, with significant impacts on individuals and healthcare systems, particularly in low-income countries. By 2019, AMR was responsible for >4.9 million fatalities globally, and projections suggest this could rise to 10 million annually by 2050 without effective interventions. Sub-Saharan Africa (SSA) faces considerable challenges in managing AMR due to insufficient surveillance systems, resulting in fragmented data. Technological advancements, notably artificial intelligence (AI), offer promising avenues to enhance AMR biosurv
СтатьяОбзорПоиск 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.
Air pollution is a significant global challenge with profound impacts on human health and the environment. Elevated concentrations of various air pollutants contribute to numerous premature deaths each year. In Europe, and particularly in Poland, air quality remains a critical concern due to pollutants such as particulate matter (PM), which pose serious risks to public health and ecological systems. Effective control of PM emissions and accurate forecasting of their concentrations are essential for improving air quality and supporting public health interventions. This paper presents four advan
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.
Infrared absorption spectroscopy and surface-enhanced Raman spectroscopy were integrated into three data fusion strategies-hybrid (concatenated spectra), mid-level (extracted features from both datasets) and high-level (fusion of predictions from both models)-to enhance the predictive accuracy for xylazine detection in illicit opioid samples. Three chemometric approaches-random forest, support vector machine, and k-nearest neighbor algorithms-were employed and optimized using a 5-fold cross-validation grid search for all fusion strategies. Validation results identified the random forest classi
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.
Globally, 8-13% of reproductive-age women experience PCOS, a complicated endocrine condition. This study investigates several methods for treating polycystic ovary syndrome (PCOS) as well as its causes, which include a complicated interplay between hereditary susceptibility, hormonal imbalances, insulin resistance, and lifestyle variables. An advanced graph-theory technique is used in the investigation of PCOS medication chemical structure prediction, with special focus on unique degree-based topological indices like the Banhatti and Zagreb indices. The efficacy of fifteen drugs, such as metfo
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