Rapid advances in genome sequencing and gene expression microarray technologies are providing unprecedented opportunities to identify specific genes involved in complex biological processes, such as development, signal transduction, and disease. The vast amount of data generated by these technologies has presented new challenges in bioinformatics. To help organize and interpret microarray data, new and efficient computational methods are needed to: (1) distinguish accurately between different biological or clinical categories (e.g., malignant vs. benign), and (2) identify specific genes that p
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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.
Amyloidosis diseases are characterized by protein misfolding, which forms insoluble beta-sheet fibrils progressively deposited in tissues. Deposition in the form of amyloid aggregates can occur in various organs, damaging their structure and function. The hallmark of amyloidosis is aberrant interactions leading to protein aggregation and proteotoxicity. Accordingly, amyloidosis-related samples represent a valuable source of information to generate new knowledge useful for diagnostic, prognostic, and therapeutic purposes. In this scenario, we outline the path to apply computational methods and
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.
Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is considered a risk factor for severe COVID-19, but the mechanism remains unknown. This study used bioinformatics to help define the relationship between these diseases. The GSE147507 (COVID-19), GSE126848 (NAFLD), and GSE63067 (NAFLD-2) datasets were screened using the Gene Expression Omnibus. Common differentially expressed genes were then identified using a Venn diagram. Gene ontology analysis and KEGG pathway enrichment were performed on the differentially expressed genes. A protein-protein interaction network was also constructed using the STRING
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: Patients with non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) may be more susceptible to coronavirus disease 2019 (COVID-19) and even more likely to suffer from severe COVID-19. Whether there is a common molecular pathological basis for COVID-19 and NAFLD remains to be identified. The present study aimed to elucidate the transcriptional alterations shared by COVID-19 and NAFLD and to identify potential compounds targeting both diseases.
METHODS: Differentially expressed genes (DEGs) for COVID-19 and NAFLD were extracted from the GSE147507 and GSE89632 datasets, and common DEGs were iden
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.
External root resorption (ERR) is a silent destructive phenomenon detrimental to dental health. ERR may have multiple etiologies such as infection, inflammation, traumatic injuries, pressure, mechanical stimulations, neoplastic conditions, systemic disorders, or idiopathic causes. Often, if undiagnosed and untreated, ERR can lead to the loss of the tooth or multiple teeth. Traditionally, clinicians have relied on radiographs and cone beam computed tomography (CBCT) images for the diagnosis of ERR; however, these techniques are not often precise or definitive and may require exposure of patient
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.
Rett syndrome (RTT) is a rare disease but still one of the most abundant causes for intellectual disability in females. Typical symptoms are onset at month 6-18 after normal pre- and postnatal development, loss of acquired skills and severe intellectual disability. The type and severity of symptoms are individually highly different. A single mutation in one gene, coding for methyl-CpG-binding protein 2 (MECP2), is responsible for the disease. The most important action of MECP2 is regulating epigenetic imprinting and chromatin condensation, but MECP2 influences many different biological pathway
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.
The human interactome is instrumental in the systems-level study of the cell and the contextualization of disease-associated gene perturbations. However, reference organismal interactomes do not capture the cell-type-specific context in which proteins and modules preferentially act. Here, we introduce SCINET, a computational framework that reconstructs an ensemble of cell-type-specific interactomes by integrating a global, context-independent reference interactome with a single-cell gene-expression profile. SCINET addresses technical challenges of single-cell data by robustly imputing, transfo
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 expression of health on the human face, like beauty or emotions, is an important biological display. Previous findings of left-right functional asymmetry in facial attractiveness and the linkage of attractiveness and health in evolutionary biology notions have prompted the present study. A total of 38 pairs of left-left and right-right facial composites were viewed by 24 subjects on a computer screen, and the task was to decide which member of the pair looked healthier or there was no difference. The results revealed a significant interaction between face side and sex of face. Right-right
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.
OBJECTIVES: Incorporation of genetic factors in psychosocial/perioperative models for predicting chronic postsurgical pain (CPSP) is key for personalization of analgesia. However, single variant associations with CPSP have small effect sizes, making polygenic risk assessment important. Unfortunately, pediatric CPSP studies are not sufficiently powered for unbiased genome wide association (GWAS). We previously leveraged systems biology to identify candidate genes associated with CPSP. The goal of this study was to use systems biology prioritized gene enrichment to generate polygenic risk scores
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.
Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive brain stimulation technique used to modulate neural activity, with applications in clinical treatment, diagnostics, and neuroscientific research. TMS targeting the human primary motor cortex (M1) is well studied, aided by experimental readouts from the cerebral cortex, the spinal cord, and activated muscle targets. One key readout is a series of pulses that descend the spinal cord following TMS, called DI-waves. These reflect the output of M1 to the spinal cord and are influenced by TMS parameters such as orientation, strength, and wave
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: Reentrant arrhythmias are life-threatening cardiac events that are difficult to study due to limited experimental control over the complex circuit dynamics. We present a real-time coupled cardiac system that allows in real-time dynamic manipulation of reentrant pathways in vitro using physiologically relevant simulations.
METHODS: We designed a closed-feedback loop system that couples a cultured cardiac monolayer with a two-dimensional computational simulation of cardiac tissue. The simulation, based on GPU-accelerated models (e.g., cellular automata), predicts wave propagation in
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
MicroRNAs (miRNAs) play crucial roles in cancer progression, invasion, and response to treatment, particularly in regulating anticancer drug resistance and sensitivity. Identifying potential human miRNA-drug associations (MDAs) that manifest as resistance or sensitivity relationships offers valuable insights for cancer treatment and drug development. With the growing availability of biological data, computational methods have emerged as powerful tools to complement experimental approaches. However, limited attention has been paid to computational prediction of MDAs. Furthermore, existing appro
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.
The exploration of associations between circular RNAs (circRNAs) and diseases contributes to a deeper understanding of the pathogenesis of diseases. Many computational methods have been proposed for circRNA-disease associations identification. However, these methods still exhibit some limitations such as ignoring the effect of noise. In this paper, we proposed a new knowledge graph attribute mining attention network (KAATCDA) to predict circRNA-disease associations based on knowledge graph attribute network (KGA) and attribute mining attention network (AMA). Firstly, KGA is used to learn the f
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 AND OBJECTIVE: Prostate cancer causes >400,000 deaths annually worldwide, being the fifth leading cause of cancer-related death in men. However, accurate prediction of prostate cancer metastasis based on mutations remains a challenge.
METHODS: We proposed a novel neural network constructed with phenotype-related core pathways, called NN-PCP, to accurately predict prostate cancer metastasis. NN-PCP comprises three main modules: IORA-driven modules, IGSEA-driven modules, and a hierarchy with two differential layers. IORA-driven modules are constructed using highly variable genes 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.
PURPOSE: To develop a computational model that addresses limitations in current ocular irritation assessment methods, particularly regarding long-term effects, and recovery patterns following chemical exposure or trauma to the cornea.
METHODS: V-Cornea is an agent-based computer simulation implemented in CompuCell3D that models corneal epithelial homeostasis and injury response. The model incorporates biologically-inspired rules governing cell behaviors (proliferation, differentiation, death) and key signaling pathways including Epidermal Growth Factor (EGF), translating cell-level behaviors
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Picornavirales is a hyperdiverse order of viruses that infect assorted hosts, including arthropods. Members of this group contain a positive-sense, single-stranded RNA genome with a polyadenylated tail. As such, they are often sequenced as "bycatch" in RNA-seq experiments targeting other organisms. We developed a simple-to-follow bioinformatic pipeline to assemble and annotate genomes of the order Picornavirales using publicly available insect metatranscriptome data sets. Using our pipeline, 40 novel viruses were discovered, including putative new members of the families Dicistroviridae, Iflav
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.
Reducing reliance on pesticides is an important global challenge. With increasing constraints on their use, in recent years there has been a declining trend in pesticide use for arable crops in the UK. But with increasing disease pressures and global demand for food, there is a greater need for effective measures of pest and disease control. These circumstances highlight the need for widespread adoption of sustainable alternative control measures. Integrated Pest Management (IPM) is one such solution, comprising a set of management strategies which focus on the long-term prevention, detection
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.
Multiplex panel tests identify many individual pathogens at once, using a set of component tests. In some panels the number of components can be large. If the panel is detecting causative pathogens for a single syndrome or disease then we might estimate the burden of that disease by combining the results of the panel, for example determining the prevalence of pneumococcal pneumonia as caused by many individual pneumococcal serotypes. When we are dealing with multiplex test panels with many components, test error in the individual components of a panel, even when present at very low levels, can
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Translational biology posits a strong bi-directional link between clinical phenotypes and a patient's biological profile. By leveraging this bi-directional link, we can efficiently deconvolute pre-existing clinical information into biological profiles. However, traditional computational tools are limited in their ability to resolve this link because of the relatively small sizes of paired clinical-biological datasets for training and the high dimensionality/sparsity of tabular clinical data. Here, we use state-of-the-art foundation models (FMs) for electronic health record (EHR) data to genera
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
The performance of a model in machine learning problems highly depends on the dataset and training algorithms. Choosing the right training algorithm can change the tale of a model. While some algorithms have a great performance in some datasets, they may fall into trouble in other datasets. Moreover, by adjusting hyperparameters of an algorithm, which controls the training processes, the performance can be improved. This study contributes a method to tune hyperparameters of machine learning algorithms using Grey Wolf Optimization (GWO) and Genetic algorithm (GA) metaheuristics. Also, 11 differ
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.
MedElevator
Войти в исследования