This study aimed to explore the boundaries between PDD and related disorders and to develop classificatory algorithms for what is currently called Pervasive Developmental Disorder Not Otherwise Specified (PDDNOS). Data collected by means of a standard coding system for the DSM-IV field trial for autistic disorder were used. Information on diagnostic criteria for autistic disorder as listed in ICD-10 and DSM-IV was compared between subjects functioning at least in the mildly retarded range and clinically classified as autistic disorder (n = 205), PDDNOS (n = 80) and other non-PDD disorders (n =
Клиническое исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
INTRODUCTION: Preventive strategies are essential for reducing the incidence of osteoporosis and its consequences. However, simple algorithms that predict an individual's future risk of fractures are scarce. The purpose of the study was to define a clinical decision aid that enables physicians to project an individual's life-time fracture risk and therefore institute preventive therapies.
METHODS: A predictor equation for bone loss was developed using bone mineral density (BMD), age, years since menopause, and weight. This was applied to normal and osteoporotic women, ages 40-80 years (n = 11
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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: Endovascular thrombectomy (EVT) has improved outcomes in patients with acute ischemic stroke due to large vessel occlusion; however, a substantial proportion of patients still experience poor functional outcomes despite successful recanalization. Growing evidence suggests that postprocedural cerebral hemodynamics are closely associated with recovery after EVT. This study aimed to develop an interpretable machine learning model integrating transcranial Doppler (TCD)-derived hemodynamic parameters and clinical features to predict 3-month functional outcomes after EVT.
METHODS: This
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: Early identification of acute respiratory distress syndrome (ARDS) in severe community-acquired pneumonia (SCAP) are crucial for reducing morbidity and mortality. This study focuses on developing an optimal prediction model based on clinical data and biomarkers to detect the risk of SCAP-associated ARDS in adult ICU patients.
METHODS: This investigation, utilizing the MIMIC-IV database, enrolled 3807 patients with SCAP and randomly allocated them into a training set (n = 2664) for model development and a testing set (n = 1143) as an internal validation cohort to assess the model'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.
BACKGROUND: Traditional risk models for macrovascular complications in type 2 diabetes (T2DM) rely on physiological and biochemical indicators, which may lack long-term follow-up data and thus potentially overlook key variables.
METHODS: A retrospective cohort study was conducted on 4,186 T2DM patients from the Diabetes Health Management Platform in Hotan, Xinjiang, covering the period from 2015 to 2023. Eight machine learning (ML) algorithms were used, with an 8:2 random split into training (n=3,348) and validation (n=838) sets. Performance was evaluated using the area under the receiver ope
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: Angina with no obstructive coronary artery disease (ANOCA) affects millions and is frequently under-recognised because diagnostic pathways and risk tools predominantly target obstructive coronary artery disease (CAD). This protocol describes shared methods for two machine-learning (ML) studies: (1) differentiating ANOCA from stable angina with obstructive CAD and (2) predicting long-term mortality among patients with ANOCA and obstructive CAD.
METHODS AND ANALYSIS: We will develop and cross-site validate ML classification models using a multicentre retrospective cohort drawn fro
Протокол клинического исследованияСтатьяПоиск 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: Lymphovascular invasion (LVI) is a key determinant of recurrence and survival in lung adenocarcinoma (LUAD), but preoperative identification remains challenging. We developed and validated a CT-based intratumoral heterogeneity (ITH) score for LVI prediction, prognostic stratification, and exploratory radiogenomic interpretation.
METHODS: We retrospectively included 1322 patients from three institutions and one public dataset. The discovery cohort was divided into training (n = 590) and internal validation (n = 253) sets; an independent cohort (n = 362) was used for external valida
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПолный 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.
Radiation oncology has proven an early adopter of machine learning (ML) and deep learning (DL) owing to its image-centered workflow and data richness. DL auto-segmentation of normal structures is already guideline-endorsed, with self-configuring nnU-Net delivering near-state-of-the-art accuracy and widely adopted. In this review, we explore advances in ML algorithms in processing and interpreting imaging-based data beyond normal tissue auto-segmentation with applications upstream and downstream of this task, highlighting training data volume and best-in-class architectures. Applications discus
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.
Breeding for Phytophthora fruit rot (PFR) resistance caused by the devastating pathogen Phytophthora capsici remains challenging in watermelon mainly due to phenotyping constraints. To overcome these bottlenecks, we developed and validated genomic selection models using an interspecific recombinant inbred line (RIL, F11) population derived from USVL531-MDR (resistant, Citrullus mucosospermus) × USVL677-PMS (susceptible, Citrullus lanatus) and a segregating F2 population (USVL531-MDR × 'Calhoun Grey'). Mature fruits from both populations were artificially inoculated under controlled conditions
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.
Designing fluorescent small molecules requires simultaneous control over optical responses, brightness, and physicochemical constraints across vast, underexplored chemical spaces. Conventional generate-score-screen approaches become impractical under such realistic design specifications, owing to their low search efficiency, unreliable generalizability of machine-learning predictions, and the prohibitive cost of quantum chemical calculations. Here, we present LUMOS, a data- and physics-driven framework for inverse design of fluorescent molecules. LUMOS couples the generator and predictor withi
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.
Multiple sequence alignment (MSA) is a foundational task in computational biology, underpinning protein structure prediction, evolutionary analysis, and domain annotation. Traditional MSA algorithms rely on pairwise amino acid substitution matrices derived from conserved protein families. While effective for aligning closely related sequences, these scoring schemes struggle in the low-identity "twilight zone". Here, we present a new approach for constructing MSAs leveraging amino acid embeddings generated by protein language models (PLMs), which capture rich evolutionary and contextual informa
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 aimed to develop an interpretable and clinically applicable machine learning prediction model to assess the risk of adverse outcomes within one year following acute ischaemic stroke, and to establish a corresponding web-based risk assessment tool.
METHODS: A retrospective cohort study included 585 patients with acute ischaemic stroke, randomly allocated into training (70%) and validation (30%) datasets. Recursive feature elimination (RFE) was employed to identify pivotal predictors. Ten machine learning algorithms were constructed and evaluated using area under the rece
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.
Cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) syndrome, as defined by the American Heart Association, encompasses interrelated metabolic, kidney, and cardiovascular disorders that mutually reinforce one another along a shared risk continuum. Its five-stage model, supported by the PREVENT risk equations, guides stage-specific prevention and treatment. Albuminuria, alongside eGFR, plays a central role not only as a marker of kidney damage but as an independent cardiovascular risk factor. Visceral adiposity and insulin resistance promote cardiovascular and kidney injury through interconnected inflammator
СтатьяОбзорПоиск 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.
Triple-negative breast cancer (TNBC) is an aggressive and therapeutically challenging subtype of breast cancer lacking estrogen, progesterone, and HER2 receptors. Sphingosine kinase 1 (SphK1), a key enzyme in the sphingosine-1-phosphate (S1P) signaling pathway, has been implicated in TNBC progression, metastasis, and chemoresistance. In this study, we employed a comprehensive computational and experimental approach to design and validate small interfering RNA (siRNA) molecules targeting SphK1 for therapeutic intervention. A panel of siRNAs was designed using multiple bioinformatic algorithms 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: Colon adenocarcinoma (COAD) is the most common type of colon cancer, posing a significant threat to public health. In the tumor microenvironment (TME), T cells differentiate into terminally exhausted T cells (TEX), but the relationship between TEX and COAD has not been fully elucidated.
METHODS: To identify TEX-related signatures, we integrated transcriptomic data from TCGA and GEO databases (GSE103479, GSE17536). A prognostic model was constructed using GSVA, univariate Cox, LASSO, and random forest algorithms. The tumor immune microenvironment was characterized using CIBERSORTx
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.
Organic/inorganic interfaces perform critical functions in organic electronic devices, and their structure can affect device performance. In … the structure of organic/inorganic interfaces, to generate initial populations for other structure prediction algorithms, and to generate data sets for training machine learning models.
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.
Blood-based biomarkers offer a promising "biochemical imaging" approach for acute ischemic stroke (AIS) management, providing objective and accessible tools to complement conventional neuroimaging. This narrative review synthesizes recent advances in biomarkers derived from multiple neurovascular unit (NVU) compartments, including glial fibrillary acidic protein (GFAP), S100 calcium-binding protein B (S100B), ubiquitin carboxy-terminal hydrolase L1 (UCH-L1), neuron-specific enolase (NSE), neurofilament light chain (NfL), matrix metalloproteinase-9 (MMP-9), Claudin-5, Occludin, brain-derived ne
СтатьяОбзорПоиск 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.
Chronic non-communicable diseases (NCDs), including cardiovascular disease, type 2 diabetes, obesity, and metabolic syndrome, account for more than 70% of global mortality and impose a disproportionate burden on low- and middle-income countries. Traditional, population-level dietary guidelines often fail to address population-level dietary guidelines often fail to account for the considerable inter-individual variability in metabolic responses to food. Personalized nutrition (PN), informed by genomics, metabolomics, gut microbiome composition, and behavioral factors, has emerged as an effectiv
СтатьяОбзорПоиск 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 systematically evaluated the hepatotoxic potential of common microplastic monomers using ADMETlab 3.0, identifying styrene (PubChem ID: 7501) as exhibiting significant hepatic toxicity. Comprehensive analysis of the CTD (Comparative Toxicogenomics Database) revealed a strong association between styrene exposure and NAFLD (Non-alcoholic fatty liver disease). We integrated target prediction data from CTD, STITCH and SwissTargetPrediction databases yielding 558 candidate targets, which were cross-referenced with 2018 NAFLD related genes from GeneCards and OMIM to identify 158 overlappi
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/OBJECTIVES: The consistency of pituitary adenoma (PA) significantly impacts surgical difficulty and the extent of resection. Machine learning (ML) and radiomics have emerged as quantitative tools to predict tumor firmness from MRI-derived features. This systematic review and meta-analysis aimed to synthesize the diagnostic performance of ML-based models for preoperative prediction of PA consistency.
METHODS: PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science were searched through September 2025. Studies developing or validating ML or deep learning (DL) models for predicting PA consistency
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.
MedElevator
Войти в исследования