BACKGROUND: This study aimed to develop a machine-learning model using self-report questionnaires to screen for clinically significant anxie … up was determined based on the Mini International Neuropsychiatric Interview Patient Health Survey. Supervised machine learning models were analyzed and validated using MATLAB2022.
RESULTS: The BAI showed an area under the curve (AUC) of 0.782 with the logistic regression classifier. The HADS showed an AUC of 0.784 with linear discriminant analysis. STAI-S and STAI-T exhibi …
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: Biliary atresia (BA) is a progressive neonatal cholestatic liver disease that requires timely diagnosis and intervention. Differentiating BA from other causes of neonatal cholestasis remains a significant clinical challenge.
METHODS: In this study, we retrospectively analyzed the clinical and biochemical data of 243 cholestatic neonates, comprising 61 with BA and 182 with non-BA. We utilized five supervised machine learning algorithms-logistic regression (LRM), decision tree (DET), multilayer perceptron (MLP), support vector machine (SVC), and random forest (RF)-to construct diagn…
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.
Cortisol levels provide valuable information regarding physiological stress and abnormalities associated with endocrine and mental health di … sol concentration in the range of 10-5000 nM, with a limit of detection of 1.61 nM. Simultaneously, supervised machine learning was applied to classify cortisol concentrations with low, normal, and high levels, thus providing a promising strategy for intelligent stress assessment.
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.
Recent landscape transformations resulting from the replacement of natural areas with anthropogenic uses have had an impact on the semi-arid region of Brazil. The objective of the research was to evaluate a land use and land cover classification model in the Caatinga biome, using machine learning techniques integrated with multiple environmental and climatic covariates. The area was segmented into six subunits, based on a combination of hydrographic regions and geomorphological domains. The random forest algorithm on the Google Earth Engine platform was used to process the supervised classific
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.
Accurate surface water monitoring across India's diverse landscapes is often hindered by the limitations of pixel-based classification and static indexing. This study introduces an object-based framework integrating DBSCAN clustering with supervised learning classification for automated water extraction using Sentinel-2 imagery. To ensure regional generalizability, the model was trained on a multi-site dataset spanning 20 distinct geographical locations across India. Out of 5 machine learning (ML)models, XGBoost outperformed other ML architectures, including Random Forest and state vector mach
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.
Prostate cancer exhibits complex transcriptional heterogeneity that underlies disease progression and therapeutic resistance. We developed a … erative tumor phenotypes. We curated a library of drug-like molecules and developed Prosta-Omics, a supervised machine learning tool trained to predict Topological Polar Surface Area (TPSA) from molecular SMILES using a Random Forest model. High-ranking compounds as predicted by Prosta-Omics were docked against a 3D model of ASPM revealing multiple candidates with strong bin …
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 number of accessible transcriptomic data is increasing rapidly due to advances in affordable sequencing technologies. There … t the testis-specific genes have a characteristic profile in the testis, which is predictable using supervised machine learning algorithms (XGBoost). Moreover, dimension reduction with an unsupervised machine learning algorithm (t-SNE) followed by clustering (DBSCAN) of the genes revealed potential regulatory motifs shared by genes in the same group. This approach links the …
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.
Carbon dioxide (CO2) can be transformed into valuable chemical building blocks, including C2-carboxylated 1,3-azoles, which have potential applications in pharmaceuticals, cosmetics, and pesticides. However, only a small fraction of the millions of available 1,3-azoles are carboxylated at the C2 position, highlighting significant opportunities for further research in the synthesis and application of these compounds. In this study, we utilized a supervised machine learning approach to predict reaction yields for a data set of amide-coupled C2-carboxylated 1,3-azoles. To facilitate molecular des…
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: Diagnosis of active Mycobacterium tuberculosis (Mtb) infection relies on clinical symptoms, imaging, and molecular testing, but these methods are often costly and slow. Consequently, there is an urgent need for a rapid and accessible diagnostic approach that can support early detection and reduce ongoing tuberculosis transmission.
METHODS: A discovery cohort of 3,829 individuals and an external validation cohort of 405 individuals were included. Six supervised machine learning models were trained using routine laboratory data, and model interpretability was assessed with SHapley…
СтатьяВалидационное 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.
Lipidomic alterations have been associated with various neurological diseases. Examining temporal changes in serum lipidomic profiles, irres … nd machine learning methods, identified 153 lipids with late-stage significant outcome differences. Supervised machine learning pinpointed 12 key lipids, forming a combinatory prognostic equation with high discriminatory power (AUC 94.7 %, sensitivity 89 %, specificity 92 %; p < 0.0001). Enriched functions of the identified lipids were related to sphingolipid signaling, glyc …
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
Precise drug delivery in the biliary tract remains challenging due to the dynamic physiological environment and lack of control in existing systems. Here we report a thermo- and pH-responsive semi-permeable catheter with unidirectional drug transport and integrated with machine learning-based environmental state recognition. Addressing the critical challenges of low local drug delivery efficiency and the difficulty of systems adapting to dynamic physiological environments in biliary tract diseases, the catheter adapts its swelling behavior and drug permeability in response to changes in temper
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.
Accurately predicting protein-ligand binding affinities is a central task in rational drug design, as it directly influences hit discovery, lead optimization, and compound prioritization. Traditional approaches often suffer from limited accuracy, high computational cost, or dependence on heuristic scoring functions. Recent advances in machine learning (ML) have introduced new paradigms for the binding affinity prediction. In this review, we survey the latest developments in ML-based predictions of protein-ligand binding affinities across various directions, including structure-based approaches
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.
Shape measurements are crucial for evolutionary and developmental biology; however, they present difficulties in the objective and automatic quantification of arbitrary shapes. Conventional approaches are based on anatomically prominent landmarks, which require manual annotations by experts. Here, we develop a machine-learning approach by presenting morphological regulated variational AutoEncoder (Morpho-VAE), an image-based deep learning framework, to conduct landmark-free shape analysis. The proposed architecture combines the unsupervised and supervised learning models to reduce dimensionali
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.
INTRODUCTION: Cervical cancer is a malignancy associated with human immunodeficiency virus, characterized by abnormal cervical cell mutations. Machine learning techniques offer valuable support for early detection and prediction of cervical cancer, potentially lowering screening and treatment costs. This study specifically targeted women living with human immunodeficiency virus, aiming to identify the most significant predictors of cervical cancer and to determine the most effective supervised machine learning model for its prediction within this population. METHODS: This study employed a mult…
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: Machine learning is applied to characterize the risk and predict outcomes in multi-dimensional data. The prediction of radiographic progression in axial spondyloarthritis (axSpA) remains limited. Hence, we tested the feasibility of supervised machine learning algorithms to predict radiographic progression in axSpA.
METHODS: This is a retrospective and hospital-based study. Clinical and laboratory data obtained from two independent axSpA groups were used as training and testing datasets. Radiographic progression over 2 years was assessed using the modified Stoke Ankylosing Spondy…
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: Understanding cellular metabolism often involves an accurate estimation of metabolic fluxes-the rates at which metabolites are converted in biochemical pathways. Flux Variability Analysis (FVA) is the gold standard for computing reaction flux intervals. However, its reliance on linear programming makes it computationally intensive, often requiring hours or days for large cohorts on complex genome-scale metabolic network models.
METHODS: To address this limitation, we propose mFLIP, a machine learning-based framework for predicting flux intervals across metabolic pathways. The mode
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: Gouty arthritis (GA) is a common inflammatory disease characterized by severe pain and hyperuricemia (HUA). To date, the interac … aging (fMRI) examinations and completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale. We utilized supervised machine learning (ML) models based on whole-brain functional connectivity of resting-state fMRI (rs-fMRI) to distinguish GA patients from HC and exported the significantly neuroanatomical regions as functional connectivity matrices features. Meanwhile, task-state fM …
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: Boosting accuracy in automatically discriminating patients with Alzheimer's disease (AD) and normal controls (NC), based on multi … e±SD=77±0.88 years) using leave-one-out cross-validation.
RESULTS: Results indicate superiority of supervised machine learning techniques over unsupervised ones in diagnosing AD and withal, predominance of RBF kernel over lineal one. Accuracies of 83.3%, 83.3%, 90% and 91.7% are achieved in classification by K-mean, FCM, linear SVM and SVM with radial based function (RBF) r …
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 rapid spread of acute respiratory infections (ARIs) poses a major challenge to global public health, yet current surveillance systems relying on sentinel hospitals and laboratory testing often lack timeliness and precision. In this study, we present an integrated framework combining wastewater-based epidemiology (WBE) with machine learning to establish a fever prevalence-based early warning model for ARIs. Using wastewater data on paracetamol and ibuprofen consumption (n = 603) from Dalian, Beijing, Guangzhou, and other cities, we evaluated statistical, unsupervised, and supervised learnin
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 study aimed to develop and validate the Emergency Department Dementia Algorithm (EDDA) to detect dementia among older adults (65+) and support clinical decision-making in the emergency department (ED).
METHODS: In a multisite retrospective study of 759,665 ED visits, electronic health record data from Yale New Haven Health (2014-2022) were used to train three supervised and semi-unsupervised positive-unlabeled machine learning models (XGBoost, Random Forest, LASSO). A separate test set of 400 ED encounters underwent adjudicated chart review for validation.
RESULTS: EDDA ach
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.
MedElevator
Войти в исследования