Red blood cell distribution width (RDW)-derived indicators have increasingly been recognized as biomarkers reflecting systemic inflammation and hematological disorders. However, the prognostic value of these indicators in critically ill patients with pulmonary hypertension (PH), especially the dynamic implications of their temporal changes, remains insufficiently elucidated. A total of 990 adult patients diagnosed with PH in the intensive care unit (ICU) based on ICD-9/10 codes were enrolled from the MIMIC-IV database. The association between baseline levels of three key indicators and the 1-y
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.
Schizophrenia is a socially significant mental disorder resulting frequently in severe forms of disability. Diagnosis, choice of treatment tactics, and rehabilitation in clinical psychiatry are mainly based on the assessment of behavioral patterns, socio-demographic data, and other investigations such as clinical observations and neuropsychological testing including examination of patients by the psychiatrist, self-reports, and questionnaires. In many respects, these data are subjective and therefore a large number of works have appeared in recent years devoted to the search for objective char
СтатьяОбзорПоддержка 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.
BackgroundDementia disorders are affecting millions of people globally, characterized by memory loss, communication difficulties, and motor function decline. Accurate and early dementia detection is crucial for effective management and treatment. Gait analysis offers a non-invasive method for dementia detection by identifying subtle changes in walking patterns that often precede cognitive symptoms.ObjectiveThis study aims to evaluate the clinical utility of video-based gait analysis using the Timed Up and Go (TUG) test under single and dual-task conditions (TUGdt) for distinguishing individual
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.
OBJECTIVE: Lysosomes hold a pivotal role in the initiation and advancement of diverse diseases. Nevertheless, the specific biological functions of lysosomes in diabetic nephropathy (DN) remain undisclosed. This study seeks to uncover relevant lysosome-related molecular subtypes and biomarkers for DN through bioinformatics analysis.
METHODS: Four DN-related mRNA expression profiles (GSE1009, GSE30528, GSE96804, and GSE30122) were downloaded from GEO database, with GSE30122 as validation set. Meanwhile, lysosome-related genes (LRGs) were extracted from hLGDB and MSigDB. Limma and Venn analyses
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.
Previous research has shown that the formation of Neutrophil Extracellular Traps (NETs), mediated by neutrophils, leads to an increase in inflammatory cell response and cellular tissue damage during Abdominal Aortic Aneurysm (AAA). Building on this foundation, our primary objective is to identify and validate potential hub genes involved in NETs-mediated intrinsic cellular damage and the recruitment process of immune cells. We performed an analysis on the infiltration of immune cells within the AAA transcriptome dataset, employing CIBERSORT and ssGSEA algorithms (GSE183464). Next, the gene exp
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.
Ionic liquids (ILs) have gained attention in recent times as potentially effective absorbents for CO2 emissions owing to the number of their notable attributes, including reduced volatility, enhanced thermal consistency etc. Due to the number of challenges of thermodynamic models in forecasting CO2 solubility in ILs under a variety of operating conditions, machine learning (ML) approaches have been developed as a result of the necessity for an alternate solution. Nevertheless, there are currently quite a few of forecasting techniques available for evaluating the solubility of CO2, specifically
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: EBV is a widespread virus implicated in various diseases, including SLE. However, the specific genes and pathways altered in SLE patients with EBV infection remain unclear. We aimed to identify key genes and immune cells in SLE patients with EBV infection.
METHODS: The datasets of SLE (GSE50772 and GSE81622) and EBV infection (GSE85599 and GSE45918) were obtained from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Next, differential gene expression (DEGs) analyses were conducted to identify overlapping DEGs, and then enrichment analysis was performed. Machine learning was applied to
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Several studies indicate that smoking is one of the major risk factors for bladder cancer. Nicotine and its metabolites, the main components of tobacco, have been found to be strongly linked to the occurrence and progression of bladder cancer. However, the function of nicotine metabolism-related genes (NRGs) in bladder urothelial carcinoma (BLCA) are still unclear.
METHODS: NRGs were collected from MSigDB to identify the clusters associated with nicotine metabolism. Prognostic differentially expressed genes (DEGs) were filtered via differentially expression analysis and univariate
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.
OBJECTIVES: Cancer patients have worse outcomes from the COVID-19 infection and greater need for ventilator support and elevated mortality rates than the general population. However, previous artificial intelligence (AI) studies focused on patients without cancer to develop diagnosis and severity prediction models. Little is known about how the AI models perform in cancer patients. In this study, we aim to develop a computational framework for COVID-19 diagnosis and severity prediction particularly in a cancer population and further compare it head-to-head to a general population.
METHODS: We
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.
Bisphenol compounds are pervasive environmental contaminants linked to neuropsychiatric disorders, yet their molecular interactions with major depressive disorder (MDD) pathogenesis remain unclear. This study employed an integrative approach combining network toxicology, machine learning, single-cell analysis, molecular docking, molecular dynamics simulations, and animal experiments to systematically identify key targets and pathways through which bisphenols may contribute to MDD. Network analysis of 123 shared targets between bisphenols and MDD revealed enrichment in corticosteroid responses,
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.
Diabetic nephropathy (DN) is a leading cause of chronic kidney disease. Salvianolic acid A (SAA) has shown promising therapeutic potential against DN, yet its underlying mechanisms and precise molecular targets remain incompletely elucidated. Potential targets of SAA were predicted using SwissTargetPrediction and SuperPred, with its drug-like properties evaluated by ADMET analysis. Diabetic nephropathy (DN)-related targets were collected from GEO, CTD, and GeneCards databases. Shared targets underwent GO and KEGG enrichment analyses. Core targets were identified through topological analysis 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.
Diabetic foot ulcer (DFU) is a severe diabetes complication affecting 15–25% of patients and frequently causing lower extremity amputations. While ubiquitination regulates diverse cellular functions, ubiquitination-related genes (URGs) in DFU pathogenesis remain unexplored. We analyzed single-cell RNA sequencing data from 29 samples (19 controls, 10 DFU) and bulk RNA sequencing from 60 samples (25 controls, 35 DFU). Using 1,610 URGs from GeneCards database, we performed single-cell analysis, pseudotime analysis, and cell communication studies. Four machine learning algorithms identified diagno
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: Our study aims to develop an interpretable artificial intelligence (AI) model for detecting depressive symptoms using actigraphy, integrating statistically significant features into machine learning models to enhance accuracy and explainability.
METHODS: We analyzed actigraphy data from 3304 participants over a one-week period, classifying them into a depressive symptom group and a non-depressive symptom group. Six machine learning models, including CatBoost (CB) and XGBoost (XGB), were trained using absolute activity indicators based on three-hour intervals, relative activity i
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.
Extended-spectrum β-lactamase-producing Escherichia coli poses a global public health threat. Here, we performed a hospital-based study that reinforced the necessity for rapid antimicrobial resistance (AMR) and virulence gene mapping of clinical E. coli isolates. Whole-genome sequencing of 18 sepsis-causing E. coli strains was performed to identify multidrug resistance (MDR) and virulence factor genes and to correlate these with antibiotic use in patients with sepsis. We identified various global and emerging MDR sequence types, utilizing a supervised machine learning approach to elucidate the
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.
OBJECTIVE: This study evaluates the value self-reported free-text symptom descriptions for supporting diagnostic decisions in osteoarthritis (OA), fibromyalgia (FM) and immune-mediated rheumatic diseases (imRD) using natural language processing (NLP) and machine learning (ML).
METHODS: Free-text descriptions from 8454 patients were processed using a word-weighting method (TF-IDF vectorization) that reflects how relevant each word is across the dataset, and then classified with support vector machine (SVM) models. OA and FM models were optimized for specificity and the imRD model for sensitivi
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: Accurately distinguishing benign from malignant adrenal lesions remains a clinical challenge, especially in oncology patients with indeterminate imaging findings. This study aimed to develop and interpret machine learning (ML) models for classifying adrenal lesions based on 18 F-FDG PET/CT imaging and clinical parameters.
METHODS: A retrospective cohort of 255 patients undergoing 18 F-FDG PET/CT was analyzed. Imaging features-including adrenal SUVmax, SUVpeak, tumor diameter, CT attenuation, and tumor-to-liver SUVmax ratio (T/L SUVmax)-along with clinical variables were extracted.
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: Despite the availability of established surgical and chemotherapy options, the treatment of bladder cancer (BCa) patients remains challenging. While immunotherapy has emerged as a promising approach, its benefits are limited to a subset of patients. The exploration of additional targets to enhance the efficacy of immunotherapy is a valuable research direction.
METHOD: High endothelial venules (HEV) ssGSEA analysis was conducted using BEST. Through the utilization of R packages Limma, Seurat, SingleR, and Harmony, analyses were performed on spatial transcriptomics, bulk RNA-sequenc
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.
Parkinson's disease (PD) is the second most prevalent neurodegenerative disorder, and it remains incurable. Currently there is no definitive biomarker for detecting PD, measuring its severity, or monitoring of treatments. Recently, oculomotor fixation abnormalities have emerged as a sensitive biomarker to discriminate Parkinsonian patterns from a control population, even at early stages. For oculomotor analysis, current experimental setups use invasive and restrictive capture protocols that limit the transfer in clinical routine. Alternatively, computational approaches to support the PD diagno
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.
Gait ataxia is one of the most common and impactful consequences of cerebellar dysfunction. Purkinje cells, the sole output neurons of the cerebellar cortex, are often involved in the underlying pathology, but their specific functions during locomotor control in health and disease remain obfuscated. We aimed to describe the effect of gradual adult-onset Purkinje cell degeneration on gaiting patterns in mice, and to determine whether two different mechanisms that both lead to Purkinje cell degeneration cause different patterns in the development of gait ataxia. Using the ErasmusLadder together
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.
Today, the evaluation of large-scale examinations is mostly carried out using optical marking systems. Although these systems provide fast and accurate scoring, they often overlook behavioral patterns on answer sheets. Features such as blank responses, double markings, repetitive patterns, and response diversity can support a more comprehensive assessment of exam security and student behavior. This study aims to predict students' risk levels from optical marking data using machine learning. The target variable consists of expert-defined five-level risk labels. Since all features were categoric
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