Identification of peptide immunogens in a pathogen proteome can help to develop diagnostic kits, therapeutics, and preventive vaccines. Traditional methods for identifying such peptides are often laborious, time-consuming, and resource intensive, resulting in limited efficiency and scalability. Given the extensive size and diversity of viral proteomes, the use of state-of-the-art computational tools has become essential for identifying immunogenic fragments. This study presents MHCmet, a deep learning tool for identifying such peptide fragments that bind human MHC class I receptors. The key in
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: Automated cerebrospinal fluid (CSF) biomarker assays have largely replaced manual immunoassays for measuring amyloid pathology in CSF. We refitted and validated the ABIDE model, predicting progression from mild cognitive impairment (MCI) to dementia, with CSF measurements from the automated Elecsys platform.
METHODS: We included 2413 MCI participants (998 [41%] amyloid-positive) from seven observational cohorts. Elecsys was used in 958 (40%) participants. The parameters of the previous ABIDE Cox model were re-estimated. Model discrimination and calibration were evaluated with le
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.
Nonlinear kernels improve the accuracy of genomic prediction while preserving the inferential framework of quantitative genetics. Improving the predictive accuracy of genomic prediction (GP) for complex genetic architectures involving non-additive effects and genotype-by-environment interactions (GEI) requires alternative approaches beyond conventional linear models such as Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP). In this study, we evaluated grain yield, protein content, and oil content in the SoyNAM population, comprising 1,379 genotypes evaluated across six environments, to compare f
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.
Colloid transport in porous media exhibits pronounced variability under varying solution chemistry, hydrodynamic conditions, and pore structural characteristics. Conventional advection-dispersion models typically treat transport parameters as constants, which limits their predictive capability across variable environmental conditions. This study develops a physics-informed machine learning (ML) framework to parameterize and predict colloid transport under varying environmental conditions by deriving explicit expressions for key transport parameters. Built on 98 column-scale experimental record
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.
Synthetic traits, wavelength ratios selected by co-heritability, raised multi-trait genomic predictive ability for leaf nitrogen and specific leaf area in sorghum by up to 17% over single-trait models. Genomic prediction (GP) is an essential tool in plant breeding as it can accelerate cultivar development by predicting the performance of unphenotyped lines. When using single-trait GP models, the precision of prediction is constrained by the heritability of the target trait. Multi-trait genomic prediction can be used to improve accuracy but requires identifying secondary traits with high herita
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.
OBJECTIVE: To investigate the ability of artificial intelligence-enabled electrocardiogram (AI-ECG) atrial fibrillation (AF) prediction model output and delta age, defined as AI-estimated age minus chronological age, to predict adverse vascular outcomes in patients with migraine.
BACKGROUND: Migraine, especially migraine with aura, is associated with an increased risk of cardiovascular events. Using normal sinus rhythm ECG, our institution has developed AI-ECG models that predict the probability of AF and estimate patients' age, and from that, delta age (estimated age minus actual age) has be
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.
This study developed and evaluated a laboratory-scale hybrid sensor-vision machine learning framework for monitoring and predicting mahewu fermentation dynamics using synchronized physicochemical sensing and surface-image analysis. White- and yellow-maize mahewu were fermented under controlled processing conditions while pH, electrical conductivity (EC), and temperature were recorded and surface images were captured under fixed LED illumination. Images were segmented and converted into color, texture, edge, and morphology descriptors, then aligned with sensor records and raw laboratory total 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.
ABSTRACT: With the gradual emergence of population issues and the increasing incidence of infertility, the role of assisted reproductive technology (ART) is becoming increasingly important. Accurately, objectively, and comprehensively assessing the blastocyst formation rate and predicting delivery outcomes are urgent problems to be solved. This study retrospectively analyzed the clinical data of patients who underwent ART at Renmin Hospital, Hubei University of Medicine, from June 2017 to January 2020. A regression model for the blastocyst formation rate was established through regression anal
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.
Breast cancer is a heterogeneous disease characterized by substantial molecular diversity and variable treatment outcomes across patients. Despite advances in targeted and systemic therapies, anticipating individual benefit remains a major clinical challenge. In this context, Artificial Intelligence (AI) can support precision oncology by integrating high-dimensional molecular profiles with clinical and pharmacological information. Here, we present B.R.E.A.S.T. (Breast canceR Enhanced AI-Supported Therapy), an interpretable machine learning framework designed to predict therapy outcome from tum
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: Major adverse kidney events within 30 days (MAKE30) are associated with poor outcomes in patients with sepsis-associated acute kidney injury (SA-AKI). This study aimed to develop and validate a nomogram-based prediction model for MAKE30 in SA-AKI patients.
METHODS: Clinical and laboratory data were collected from SA-AKI patients admitted to eight tertiary Grade-A hospitals in Shanghai between January 2021 and October 2022, forming the development cohort. External validation was performed using data from SA-AKI patients treated at Ruijin Hospital between January 2017 and December 2
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
OBJECTIVE: To systematically assess risk prediction models for Parastomal Hernia after colorectal cancer surgery. METHODS: We searched databases until October 2025 for studies developing or validating Parastomal Hernia prediction models. Study quality was evaluated using the PROBAST tool. Model performance measures were pooled via meta-analysis, while predictors were summarized qualitatively using narrative synthesis. RESULTS: Seven retrospective studies were included. Four studies contributed to the internal validation pool, yielding a high pooled discrimination (AUC = 0.910). Two studies con
Систематический обзорСтатьяМетаанализПолный 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.
This study aimed to develop and validate a clinical prediction model for the success of the focused ultrasound ablation system (FUAS) in treating adenomyosis. A retrospective analysis was conducted on 250 patients from Qingdao Women and Children's Hospital (2019-2022). Patients were categorized into success (n = 108) or failure (n = 142) groups based on a post-treatment lesion ablation rate greater than 80%. The dataset was split into training (70%) and validation (30%) sets. The multivariable analysis identified age (OR = 1.10, P = 0.014), depth of adenomyosis (OR = 1.03, P = 0.036), and uter
СтатьяВалидационное 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.
Renal insufficiency (RI) patients have an increased risk of venous thromboembolism (VTE), but validated risk assessment models tailored to this population are scarce. We conducted this study to provide a personalized VTE risk assessment for patients with RI. A total of 698 patients with RI hospitalized at the First Affiliated Hospital of Kunming Medical University from January 2022 to December 2023 were included in the study, including 142 with VTE and 556 without. Multiple imputation techniques and the Synthetic Minority Oversampling Technique were used to address the missing data and class i
СтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND: Anesthesiologists vary in their desired balance between clinical workload, compensation, and personal time. Interventions that allow clinicians to individualize their work commitments have been associated with improved employee satisfaction. However, such flexibility relies on knowing when clinical responsibilities are likely to end on a given day. Without accurate predictions of when they expect to finish, clinicians cannot reliably individualize their scheduling decisions.
METHODS: We performed a retrospective observational study of daily times at which the final patient left th
СтатьяНаблюдательное 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.
BACKGROUND: Tumor-Specific Peptides (TSPs) and Tumor-associated Overexpressed Proteins (TOPs) are promising biomarkers for cancer diagnosis and monitoring. TSPs arise from somatic mutations unique to tumor cells. Their detection in plasma through mass spectrometry-based proteomics provides a non-invasive alternative to traditional biopsy-based diagnostics. We developed a machine learning workflow to classify tumor versus tumor-free samples using synthetic proteomic features.
METHODS: A synthetic (in silico) dataset was generated, parameterized using curated proteogenomic resources (CAPD, CPTA
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.
Cardiorespiratory fitness is a strong predictor of health and mortality. However, its gold-standard assessment, peak oxygen uptake via cardiopulmonary exercise testing, is not always feasible in clinical practice. This study aimed to (1) develop exercise-based cardiorespiratory fitness prediction models for people with vestibular hypofunction and (2) evaluate the applicability of existing models to this population. Fifty-four adults with unilateral or bilateral vestibular hypofunction (56% women) completed maximal cardiopulmonary exercise testing for peak oxygen uptake determination. Cardiores
Клиническое исследованиеСтатьяПолный 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: At present, the clinical diagnosis of obsessive-compulsive disorder (OCD) is primarily based on interviews with patients by experienced psychiatrists, which is inherently limited by its subjectivity. Therefore, there is a pressing clinical need to identify objective biomarkers of OCD. Although the combination of EEG and data-driven method based on machine learning offers promise for identifying objective neurophysiological biomarkers, current researches either rely on only small sample sizes, lack interpretability, use only one single dataset which cannot validate model generalizab
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 diagnosis of clinically significant portal hypertension is crucial for prognosis and treatment guidance in patients with compensated advanced chronic liver disease (ACLD). Spleen stiffness measurement (SSM) might improve the non-invasive diagnosis of clinically significant portal hypertension, but previous studies have reported heterogeneous SSM cutoffs. We aimed to evaluate the accuracy of SSM and SSM-based algorithms in this setting.
METHODS: In this systematic review and individual patient data meta-analysis, we searched PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, and the Cochr
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: The differential diagnosis of regular wide QRS complex tachycardia (RWQRST) remains the subject of numerous publications, all of which aim at diagnosis during the acute phase. Although an accurate diagnosis is necessary to make long-term decisions, it often leads to invasive testing.
METHODS: Criteria with high positive predictive values (PPVs) for diagnosis can be obtained by analyzing the electrocardiogram (ECG) data during RWQRST and comparing them with these data at baseline. By assigning points to these criteria, a scoring algorithm to accurately diagnose numerous patients ca
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.
Given the high incidence of deep vein thrombosis/pulmonary embolism (DVT/PE) (300,000 to 600,000 per year in the U.S.) and the 30 percent mortality rate associated with undiagnosed PE, diagnostic evaluation is very important. One of the tools used to evaluate for DVT and PE is D-dimer testing. A negative D-dimer test, along with a low Wells clinical probability score, can safely rule out DVT/PE without the need for additional imaging. This approach can reduce cost; however, D-dimer testing is not indicated in all patients. D-dimers can be elevated in patients without DVT/PE, like the elderly.
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