This study investigated the fatty acid profile of Muli yak (Bos grunniens) milk and its relationship with compositional parameters across different parities. Milk samples from second-, third-, and fourth-parity yaks were analysed for protein, fat, vitamins, minerals, and 37 fatty acids using gas chromatography. Statistical analyses included ANOVA, correlation analysis, principal component analysis (PCA), machine learning algorithms, and molecular docking. Parity significantly affected 15 components (p < 0.05), with third-parity milk showing the highest eicosapentaenoic acid (EPA, C20:5n3) 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.
INTRODUCTION: Precision medicine emphasizes accurate patient stratification. However, existing molecular frameworks often fail to fully capt … mmune, mutational, and molecular features. Therapeutic sensitivity was assessed using computational prediction algorithms and validated via in vitro experiments. Finally, subtype-specific hub genes were identified through co-expression network analysis (WGCNA) and experimentally confirmed.
RESULTS: Three distinct immune subtypes were identified. Cluster II exhibited a …
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.
We have developed a scalable, smart subconjunctival micro-cylindrical implant system composed of polycaprolactone (PCL) and polyethylene glycol (PEG) for sustained delivery of basic fibroblast growth factor monoclonal antibody (FGFb mAb), a promising anti-fibrotic agent. This delivery platform allows precise prediction of drug release profiles through machine learning analysis based on key fabrication parameters, such as polymer composition, implant dimension, and drug content. Among the tested machine learning algorithms, LightGBM outperforms others in predicting drug release kinetics (R2 = 0
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.
The development of sensitive, cost-effective, and reliable biosensors for early prostate cancer screening remains a pressing challenge. Here, we report a machine learning-assisted dual-mode biosensing platform based on iron-doped carbon quantum dots (Fe0.45-CDs) coupled with sarcosine oxidase (SOX) for the ultrasensitive detection of sarcosine (Sar), an emerging biomarker for prostate cancer. The Fe0.45-CDs synthesized via a rapid microwave-assisted strategy possess unique structural and optical advantages, including abundant surface functional groups, strong blue fluorescence, and robust pero
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: Type 2 diabetes (T2D) and insulin resistance (IR) are major global health challenges. Volatile organic compounds (VOCs) in exhaled breath offer a non-invasive window into metabolic dysregulation. This study aimed to predict HOMA-IR using machine learning (ML) by integrating biochemical markers and VOC profiles in a male cohort. Methods: This cross-sectional study included 1258 male participants from the Taiwan MJ cohort. Four ML algorithms (Elastic Net, MARS, Random Forest, and XGBoost) were trained to predict HOMA-IR. Model performance was evaluated using R2, RMSE, and MAE. SHAP a
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.
OBJECTIVES: Kidney transplantation is the most effective treatment for end-stage renal failure, but transplant rejection remains a major challenge. The role of PANoptosis in rejection is not fully understood.
MATERIALS AND METHODS: We performed single-cell analysis of PANoptosis-related differentially expressed genes in kidney transplant rejection using data from the GEO database. We identified 7 core PANoptosis genes associated with rejection from 2 machine learning algorithms. We constructed a clinical predictive model, which we evaluated for efficacy and calibration. We predicted potential
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.
Developing single-atom nanozymes with stereoconfigurations is a new paradigm for biomimetic construction of next-generation natural enzyme alternatives and for achieving high enzyme-like selectivity and activity. This work developed a high-temperature pyrolysis tandem chemical vapor deposition technique to produce Cu SAzymes (Cu-B/N-C) with axial B coordination as laccase mimics, with Cu-BaxialN3-C as the core structure. Axial ligands modulate the d-band center of Cu SAzymes to identify the equilibrium point between the energy barriers of reactant adsorption and product desorption. Transformin
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.
Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic autoimmune disease contributing to global morbidity and disability. Despite its growing burden, causal links between lifestyle, dietary factors, and RA remain unclear. This study investigates causal links between lifestyle, dietary factors, and RA using Mendelian randomization (MR) and machine learning (ML). Two-sample MR analyzed 42 lifestyle and dietary exposures, while an RA risk prediction model was developed using nationally representative data and nine ML algorithms. Global Burden of Disease data assessed health inequalities and RA burden trends thr
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.
Osteoarthritis (OA) is characterized as a chronic degenerative disorder affecting the joints. A growing body of evidence indicates that acetylation may play a role in the disease's pathogenesis. However, the underlying molecular mechanisms remain largely undefined. The objective of this study was to explore potential biomarkers linked to acetylation in OA through a comprehensive bioinformatics analysis. We utilized datasets GSE55235, GSE55457, and GSE12021 from the Gene Expression Omnibus (GEO) to identify differentially expressed genes (DEGs) by employing the limma package, followed by functi
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.
Rehabilitation medicine is undergoing a significant transformation with the integration of precision-based approaches grounded in mathematical modeling. Traditional rehabilitation protocols, often generalized and uniform, fail to capture the diverse recovery patterns seen in patients with neurological and musculoskeletal injuries such as stroke, spinal cord injury, or traumatic brain injury. To address this variability, mathematical modeling can be used to predict functional recovery over time through a differential equation that incorporates therapy intensity, baseline function, individual re
Редакционная 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: While traditional pathology supports the diagnosis and staging of colorectal cancer (CRC), computational pathology provides novel prognostic insights. Mendelian randomization (MR) is effective in uncovering causal relationships in cancer research; however, studies that integrate MR with pathology to investigate gut microbiota (GM), immune cells, and CRC remain limited.
MATERIALS AND METHODS: We analyzed whole-slide images from The Cancer Genome Atlas Colon Adenocarcinoma/Rectal Adenocarcinoma (TCGA-COAD/READ) datasets using ResNet-50 and CellProfiler to extract pathological featur
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.
Gastric carcinoma remains a major health burden with poor response to standard chemotherapy and a median overall survival of approximately one year. Glucocorticoid receptors (GRs) play a dual role in cancer by modulating inflammation, immune responses, and tumor progression, yet their prognostic relevance in gastric cancer remains unclear. To identify robust prognostic markers, we explored the role of glucocorticoid receptor-related genes in disease progression and immune modulation. Gene expression and clinical data of 448 patients from TCGA were used as the training cohort, while GSE54129 (n
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.
This study comprehensively investigates the role of glycolysis in acute myeloid leukemia (AML) pathogenesis. Elevated glycolysis correlated significantly with poor prognosis. Bioinformatics identified HIF1A and MIF as key regulators and revealed two robust molecular subtypes: a high-glycolysis subtype (C1) associated with increased malignant cell proportion, activated oncogenic pathways, genomic instability, and inferior survival, and a low-glycolysis subtype (C2). These subtypes exhibited distinct drug sensitivities (C1 sensitive to panobinostat, MK-2206, 17-AAG; C2 sensitive to venetoclax) a
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: Environmental pollutants, particularly from air pollution and tobacco smoke, have emerged as significant risk factors. Benzopyrene (BaP), a Group 1 carcinogen, is ubiquitously present in these pollutants, yet its molecular mechanisms in periodontitis remain largely unexplored. METHODS: We investigated these mechanisms through an integrated approach combining network toxicology, machine learning, and molecular docking analyses. Data from SwissTargetPrediction, CTD databases, and GEO datasets were analyzed to identify potential targets. Three machine learning algorithms (Support Vect
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.
AIM: The study aims to assess whether the application of machine learning (ML) for database analysis enhances the approach to oral diseases in the paediatric population.
MATERIALS: Dental caries affects 514 million children worldwide. Artificial intelligence (AI), particularly ML, has seen increased utilisation in medicine and dentistry, handling data beyond human capacity to discern patterns and make predictions. PubMed, Web of Science, Scopus, and Lilacs databases were searched. Topics covered include the impact of oral health on adolescents' quality of life, predictors of early childhood c
Систематический обзорСтатьяПоиск 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.
In addition to histological evaluation for nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD), a comprehensive analysis of the metabolic landscape is urgently needed to categorize patients into distinct subgroups for precise treatment. In this study, a total of 806 NAFLD and 267 normal liver samples were comprehensively analyzed. Alterations in 114 metabolic pathways were investigated and two distinct metabolic clusters were identified. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) analysis was utilized to decipher the metabolic activities within the microenvironment of NAFLD-derived liver cirrhosis. A refined
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.
OBJECTIVE: To investigate the value of multimodal MRI radiomics model in predicting Neoadjuvant chemotherapy (NAC) response in Nasopharyngeal carcinoma (NPC) and assess the performance differences between machine learning and deep learning models.
METHODS: 370 NPC patients were retrospectively enrolled, with 126 patients receiving additional Dynamic contrast-enhanced Magnetic Resonance Imaging (DCE-MRI). Radiomics features were extracted from T1WI, PDWI, CE-T1WI and DCE-MRI sequences. Feature selection was performed through Mutual Information Criterion (MIC), Least Absolute Shrinkage and Sele
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.
In silico methods for predicting the effects of multi-gene perturbations hold great promise for advancing functional genomics, computational drug discovery, and disease modeling. However, the development of these predictive algorithms for mammalian systems has been hampered by limited datasets and high experimental costs. In this study, we present a Bayesian active learning framework designed to discover pairwise host gene knockdowns that effectively inhibit viral proliferation in an in vitro HIV-1 infection model. Our method leverages a biological knowledge graph as side information and emplo
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: This study aims to identify senescence-related biomarkers for ST-elevation myocardial infarction (STEMI) prognosis.
METHODS: RNA expression data for STEMI samples and controls were obtained from the gene expression omnibus (GEO) database, and cellular senescence genes were acquired from CellAge database. Differential and overlap analyses were used to identify differentially expressed cellular senescence-related genes (DE-SRGs) in STEMI samples. Differentially expressed cellular senescence-related genes were further analyzed by plotting receiver operating characteristic (ROC) curve
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.
Using follow-up data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) database, we have collected information on 2572 subjects and used generalized linear model to investigate the association between urinary heavy metal levels and glaucoma risk. In addition, we have developed an individualized risk prediction model using machine learning algorithms and further interpreted the model results through feature importance analysis, local cumulative analysis, and interaction effects. In this study, we found significant association between logarithmically calculated arsenic (As) meta
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