BACKGROUND: Anorexia nervosa (AN) is frequently accompanied by metabolic disturbances and immune dysregulation, yet its peripheral molecular mechanisms and therapeutic targets remain poorly understood. This study integrates multi-omics analyses with experimental validation to investigate causal relationships between circulating metabolites and immune features in AN.
METHODS: Two-sample Mendelian randomization (MR) analyses based on two independent cohorts were conducted to screen metabolism- and immune-related factors associated with AN. Differential expression analysis combined with machine
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: Prosthetic joint infection (PJI) following total knee arthroplasty remains a serious complication. Although two-stage revision is considered the gold standard, predictors of failure remain unclear. This study aimed to identify factors associated with failure after two-stage revision for knee PJI using conventional statistics with exploratory machine-learning validation.
METHODS: A retrospective review was conducted on 154 patients who underwent two-stage revision for knee PJI between 2018 and 2022 at a high-volume arthroplasty center. All patients completed a minimum 24-month foll
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.
Colorectal cancer (CRC) is a significant global health burden characterized by prolonged asymptomatic progression and high mortality. CRC curability improves with early-stage detection, and removing precancerous adenomas allows for prevention, emphasizing the significance of screening. This prospective study, conducted between 2024 and 2025 with 100 randomly recruited participants, investigates eNose-based analysis of volatile organic compounds (VOCs) in biological matrices for CRC diagnosis using both unsupervised and supervised machine learning (ML) techniques. After detailed medical examina
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.
Cutaneous melanoma, a malignancy of melanocytes, presents a significant challenge due to its aggressive nature and rising global incidence. Despite advancements in treatment, the variability in patient responses underscores the need for further research into novel therapeutic targets, including the role of programmed cell death pathways such as necroptosis. The melanoma datasets used for analysis, GSE215120, GSE19234, GSE22153 and GSE65904, were downloaded from the GEO database. The melanoma data from TCGA were downloaded from the UCSC website. Using single-cell sequencing, we assess the heter
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: Myopic maculopathy (MM) is the most serious and irreversible complication of pathologic myopia, which is a major cause of visual impairment and blindness. Clinic proposed limited number of factors related to MM. To explore additional features strongly related with MM from optic disc region, we employ a machine learning based radiomics analysis method, which could explore and quantify more hidden or imperceptible MM-related features to the naked eyes and contribute to a more comprehensive understanding of MM and therefore may assist to distinguish the high-risk population in an earl
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: Early detection of knee osteoarthritis is crucial for improving patient outcomes. While conventional imaging methods often fail to detect early changes and require specialized expertise for interpretation, this study aimed to investigate the use of frontal plane kinematic data during step-up (SU) and step-down (SD) tests to classify and predict early osteoarthritis (EOA) using machine-learning techniques.
METHODS: Forty-three recreational table tennis players (eighty-six legs: 42 with EOA and 44 without EOA) underwent SU and SD tests. Frontal plane kinematics was analyzed using two
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.
PURPOSE: Ventilator-associated pneumonia (VAP) remains one of the most serious hospital-acquired infections in the intensive care unit (ICU), with high morbidity and mortality. Early identification of patients at risk for developing VAP could enable timely diagnostics and intervention. However, current clinical tools are limited in their ability to detect early physiologic signals preceding VAP onset. We aimed to build supervised machine learning models to predict short term onset of VAP.
METHODS: We analyzed electronic health record data from a prospective observational cohort of ICU patient
СтатьяПрепринтПоиск 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: Chikungunya fever (CHIKF) and dengue fever are mosquito-borne viral diseases. These infections often circulate in the same regions at the same time. Early symptoms can look very similar between the two diseases. This overlap makes early and accurate diagnosis difficult. Many endemic clinics do not have easy access to molecular tests such as RT-PCR [1, 2]. Clinicians therefore need other practical tools for early decision-making. In this study, we aimed to develop an interpretable machine learning model. The model uses routine clinical signs and standard laboratory results. We also
СтатьяНаблюдательное 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.
BACKGROUND: Diabetic nephropathy (DN), a major complication of type 2 diabetes mellitus (DM), is driven by complex mechanisms involving mitochondrial dysfunction, senescence, and chronic inflammation. Despite therapeutic advances, interventions specifically targeting mitochondrial dysfunction, senescence, and inflammation remain elusive.
METHODS: An integrative analysis was performed on bulk RNA-seq data from DN and normal kidney samples to identify differentially expressed genes (DEGs) associated with the disease. Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) was utilized to reveal ge
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: Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS), particularly perfluorooctanoic acid (PFOA) and perfluorooctane sulfonate (PFOS), are synthetic chemicals known for their widespread use and environmental persistence. These compounds have been increasingly linked to hepatotoxicity and the development of hepatocellular carcinoma (HCC). However, the molecular mechanisms by which PFAS contribute to HCC remain underexplored.
METHODS: This study employs a multi-omics approach that combines network toxicology, integrated machine learning, single-cell RNA sequencing, spatial transcriptomics, ex
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.
BACKGROUND: Major Depressive Disorder (MDD) and Bipolar Disorder (BD) exhibit overlapping depressive symptoms, complicating their differentiation in clinical practice. Traditional neuroimaging studies have focused on specific regions of interest, but few have employed whole-brain analyses like regional homogeneity (ReHo). This study aims to differentiate MDD from BD by identifying key brain regions with abnormal ReHo and using advanced machine learning techniques to improve diagnostic accuracy.
METHODS: A total of 63 BD patients, 65 MDD patients, and 70 healthy controls were recruited from th
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: Obstructive type of urination requires accurate and timely diagnosis to prevent complications and improve the quality of life of patients. Traditional diagnostic methods such as uroflowmetry, although they remain the standard, have their limitations. In this context, videography of urine stream followed by image analysis is a more cost-effective and promising approach that allows for a more detailed picture of urination, accessible not only to urologists, but also to patients.
AIM: To establish the possibility of recognizing and classifying graphs of the urination using neural n
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
Understanding patients' survival probability as well as the factors affecting it constitute a significant concern for researchers and practitioners, in particular for patients with severe chronic illnesses such as congestive heart failure (CHF). CHF is a clinical syndrome characterized by comorbidities and adverse medical events. Risk stratification to identify patients most likely to die shortly after hospital discharge can improve the quality of care by better allocating organizational resources and personalized interventions. Probability assessment improves clinical decision-making, contrib
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.
Neuromuscular dysfunction during the sit-to-walk (STW) task in Parkinson's disease (PD) remains poorly understood. We aimed to analyze surface electromyography (sEMG) signals across STW phases using explainable machine learning (ML) and deep learning approaches in PD. Individuals with PD (n = 101) and healthy controls (n = 50) performed a standardized STW task while sEMG signals were recorded bilaterally from eight lower-limb muscles. These signals were preprocessed and segmented into three phases in the STW task. Feature-based ML models were compared with convolutional neural networks (CNN) 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.
Chronic pain is exacerbated by maladaptive cognition such as pain catastrophizing (PC). Biomarkers of PC mechanisms may aid precision medicine for chronic pain. Here, we investigate EEG biomarkers using mass univariate and multivariate (machine learning) approaches. We test theoretical notions that PC results from a combination of augmented aversive-value encoding ("magnification") and persistent expectations of pain ("rumination"). Healthy individuals with high or low levels of PC underwent an experimental pain model involving nociceptive laser stimuli preceded by cues predicting forthcoming
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.
Background: Characteristic circuitry in superficial layers of neocortex has been repeatedly shown to carry out lateral inhibition: excitatory-inhibitory interactions within a specific anatomical design. Methods: We provide simulation and formal analyses of the emergent operations of this circuitry. Results: Derived directly from anatomical circuit layout and physiological activation patterns, we show that this circuit carries out two distinct effective procedures on its inputs: categorization, and component analysis; moreover, we show that each procedure's emergence is dependent on a single bi
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.
Ischemic stroke (IS) significantly impacts patients' health and quality of life, with the roles of autophagy and autophagy-related genes in IS still not fully understood. In this study, IS datasets were retrieved from the GEO database. Autophagy-related genes(ARGs) were identified and screened for differential expression. A prediction model was constructed using machine learning algorithm. WGCNA was employed to analyze differential regulation modules among different clusters of stroke patients. The analysis results were validated using single-cell sequencing data. Finally, autophagy hub genes
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.
BACKGROUND AND PURPOSE: Bladder cancer (BC) exhibits pronounced tumor heterogeneity, which poses a persistent clinical challenge for accurate prognostic prediction and monitoring. This study aims to develop and validate an interpretable machine learning model that leverages radiomics features to predict BC outcomes, while also investigating associated genetic signatures and their relationship with tumor immunity. METHODS: RNA-seq data were acquired from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and the Gene Expression Omnibus (GEO). Clinicopathological parameters and radiomics features for bladder cancer
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.
PURPOSE: To design a non-patient-specific system to detect the electrical onset of seizures in patients with temporal lobe epilepsy.
METHODS: We used EEG data from 29 seizures of 18 temporal lobe epilepsy patients who underwent multiday video-scalp EEG monitoring as part of their presurgical evaluations. We segmented each data set into preictal and ictal phases, and identified spectral entropy, spectral energy, and signal energy as useful features for discriminating normal and seizure conditions. The performance of five different classifiers was analyzed using these features to design an auto
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.
OBJECTIVES: This study aims to analyze temporal trends in the age- and sex-specific burdens of varicella zoster virus (VZV), including incidence, prevalence, mortality, and disability-adjusted life years (DALYs) in China from 1990 to 2021, and to predict the burden of varicella zoster in China for 2030 by comparing the trends with the global burden of the disease.
METHODS: Data from the Global Burden of Disease database (1990-2021) were used to analyze the characteristics of varicella zoster virus (VZV) burden in China and globally, including trends in incidence, prevalence, mortality, and di
СтатьяСравнительное 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.
MedElevator
Войти в исследования