Three-dimensional excitation-emission matrix (EEM) fluorescence spectroscopy is widely used to characterize dissolved organic matter (DOM). In practice, parallel factor analysis (PARAFAC) often requires stringent quality control and extensive preprocessing, and data-driven machine-learning approaches are constrained by the limited size and sparsity of available EEM datasets. A unified, physically consistent framework is described for EEM decomposition, centered on dual normalization that decouples spectral shape from intensity and supports a stable inverse mapping across the evaluated data set
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.
Ancestry-informative SNPs are widely used for biogeographical ancestry inference, yet relatively few studies have explored strategies to maximize ancestry inference potential of existing AISNP panels. Here, we evaluated patterns of genetic differentiation among Asian populations and the utility of a single panel of 164 AISNPs for group-level regional ancestry inference using machine learning (ML) approaches. Genotype data from 2285 individuals representing 16 Asian populations were analyzed using conventional population genetic methods and six supervised ML algorithms. Population genetic analy
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.
Land use and land cover (LULC) are changing rapidly worldwide, with climate change making living conditions uncomfortable for humans while c … eration from 2001 to 2025 using Landsat satellite images (1 to 8). Random Forests classification, a supervised machine learning method, was used to delineate LULC patterns. Satellite-derived LULC data showed a significant decrease in forest cover, an increase in settlements, and a shift in agricultural crops from food crops to cash crops, specifically rubber, confirming chan …
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: Autologous breast reconstruction offers patients a durable and natural-appearing option after mastectomy. However, complication risks include flap loss, infection, and delayed wound healing. This study developed both traditional statistical and machine learning (ML) models to predict the risk of developing a 90-day postoperative complication after autologous reconstruction.
METHODS: Patient data were retrospectively collected for patients who underwent abdominal-based autologous breast reconstruction at Memorial Sloan Kettering Cancer Center (January 2015-September 2024). Multivar
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: HER2 is a key oncogenic gene in breast cancer, involved in tumor progression, metastasis, and therapeutic resistance. This study aimed to find new HER2 inhibitors using a hybrid of machine learning (ML) and structure-based virtual screening (VS), combined with molecular dynamics (MD) simulations on various scaffolds. Methods: Four supervised molecular fingerprint classification models were trained on a dataset of 10,000 validated compounds from ChEMBL. Random Forest was the top model for screening a large compound library. Selected compounds underwent molecular docking in the HER2
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.
Myocardial infarction (MI) is a major global health concern influenced by diverse risk factors. Despite growing evidence of oral-systemic connections, current MI models largely exclude oral health indicators, reflecting the longstanding separation between dental and medical paradigms. This study introduces a multidomain, interpretable machine learning framework that integrates detailed periodontal and oral hygiene variables, marking one of the first efforts to quantitatively incorporate these features into MI incidence identification. A population-based case-control dataset comprising 1,355 in
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.
Background: Lumbar disc herniation (LDH) recurrence remains a pressing clinical challenge, with limited predictive tools available to support early identification and personalized intervention. Predicting recurrence after lumbar disc herniation (LDH) remains clinically important but algorithmically difficult due to extreme class imbalance and low signal-to-noise ratio. Objective: This study proposes a hybrid machine learning framework that integrates supervised classifiers, unsupervised anomaly detection, and decision threshold tuning to predict LDH recurrence using routine clinical data. Meth
Поиск 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.
Human kynurenine 3-monooxygenase (hKMO) is a crucial enzyme in the kynurenine pathway (KP), which increases neurotoxicity by converting kynu … ights for lead optimization. The study is guided by three main objectives: (i) the development of a supervised machine learning (ML) model for a data set of hKMOis, (ii) chemical space networks (CSNs) analysis, and (iii) LQTA-QSAR (3D and 4D-QSAR) studies to generate interaction energy descriptors of Lennard-Jones (LJ) and Coulomb (C). To enhance accessibility, we present "p …
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.
Per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) are persistent synthetic chemicals, showing global presence in environment and human populations. Despite accumulating evidence implicating PFASs in liver toxicity, epidemiological data linking PFAS exposure to liver cancer risk remain limited, particularly regarding the underlying molecular mechanisms in humans. In this case-control study, we quantified concentrations of nine PFASs and performed nontargeted metabolomics in serum samples from 116 newly diagnosed liver cancer cases and 400 matched controls. Advanced supervised 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.
A wide range of biological, cognitive, affective, and behavioral risk factors have been studied in relation to posttraumatic stress disorder. Previous work has often isolated a single risk factor or a small number of risk factors, making it is difficult to know which may be the most important to study or target in interventions. We used a supervised machine learning technique, elastic net, to test the associations between posttraumatic stress symptoms (PTSS) and several self-reported risk factors at the full-scale, subscale, and item levels in a large online sample (N = 1,186) of individuals w…
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.
MOTIVATION: Efforts to address health disparities are often limited by the lack of robust computational tools for inferring genetic ancestry by calculating an individual's genetic similarity to continental groups. We have already shown that a preferred alternative to self-described race is using ancestry-informative markers (AIMs) that can be classified into ancestral components and used to estimate their similarity to those of known populations to identify continental groups. However, real-world genomic data can present challenges, including limited availability of germline DNA, a small numbe
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: Speech and language impairments, though often used interchangeably, are two very distinct types of challenges. A speech impairme … models (LLMs) with the ability to respond to human prompts to generate texts using Supervised and Unsupervised Machine Learning (ML) Algorithms. This article explores the current role and future perspectives of ChatGPT AI Tool for Speech-Impaired Assistance.
METHODS: A cumulative search strategy using databases of PubMed, Google Scholar, Scopus and grey literature was condu …
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.
Background: Developmental dysplasia of the hip (DDH), if not treated, can lead to osteoarthritis and disability. Ultrasound (US) is a primary screening method for the detection of DDH, but its interpretation remains highly operator-dependent. We propose a supervised machine learning (ML) image segmentation model for the automated recognition of anatomical structures in hip US images. Methods: We conducted a retrospective observational analysis based on a dataset of 10,767 hip US images from 311 patients. All images were annotated for eight key structures according to the Graf method and split …
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.
OBJECTIVE: This study utilized a data-driven Bayesian model to automatically identify distinct latent disease factors represented by overlapping glucose metabolism patterns from 18F-Fluorodeoxyglucose PET (18F-FDG PET) to analyze heterogeneity among patients with TLE.
METHODS: We employed unsupervised machine learning to estimate latent disease factors from 18F-FDG PET scans, representing whole-brain glucose metabolism patterns in seventy patients with TLE. We estimated the extent to which multiple distinct factors were expressed within each participant and analyzed their relevance to epileps…
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.
Hepatoblastoma is the most common primary liver malignancy in children, with metabolic reprogramming playing a critical role in its progression due to the liver's intrinsic metabolic functions. Enhanced glycolysis, glutaminolysis, and fatty acid synthesis have been implicated in hepatoblastoma cell proliferation and survival. In this study, we screened for altered overexpression of metabolic enzymes in hepatoblastoma tumors at tissue and single-cell levels, establishing and validating a hepatoblastoma tumor expression metabolic score using machine learning. Starting from the Mammalian Metaboli
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.
OBJECTIVE: Since the COVID-19 pandemic began in early 2020, SARS-CoV2 has claimed more than six million lives world-wide, with over 510 mill … omes of 84 COVID-19 positive University of Virginia hospital patients. We utilized supervised and unsupervised machine learning and metabolic modeling approaches to identify key metabolic drivers that are predictive of COVID-19 disease severity. Using metabolic pathway enrichment analysis, we explored potential metabolic mechanisms that link these markers to disease progress …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Study designNarrative review.ObjectivesArtificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have emerged as disruptive technologies with the potential to drastically affect clinical decision making in spine surgery. AI can enhance the delivery of spine care in several arenas: (1) preoperative patient workup, patient selection, and outcome prediction; (2) quality and reproducibility of spine research; (3) perioperative surgical assistance and data tracking optimization; and (4) intraoperative surgical performance. The purpose of this narrative review is to concisely assemble, analyze, and dis
Поиск 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: Neurodegenerative Diseases (NDs) are age-dependent and include Alzheimer's disease (AD), Parkinson's disease (PD), progressive s … ing acceleration at a system level. Methods: AD, PD, PSP, FTD, and aging markers were identified by supervised machine learning methods. The aging acceleration differential networks were constructed based on the aging score. Both the enrichment analysis and sensitivity analysis were carried out to investigate both common and specific mechanisms among different ND types in th …
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.
Peritoneal dialysis (PD) offers specific advantages over hemodialysis, enabling increased autonomy of patients with end-stage renal disease, but PD-related complications need to be detected in a timely manner. Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy could provide rapid and essential insights into the patients' risk profiles via molecular fingerprinting of PD effluent, an abundant waste material that is rich in biological information. In this study, we measured FTIR spectroscopic profiles in PD effluent from patients taking part in a randomized controlled trial of alanyl-glutamine additi
СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка 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.
Complete recanalization after a single retrieval maneuver is an interventional goal in acute ischemic stroke and an independent factor for g … he first-pass mTICI 3, recanalization fell from 51 to 13%. The regression models and decision tree (supervised machine learning) results concurred: carotid tortuosity was the main constraint on efficacy, reducing the likelihood of mTICI 3 after one pass to 30%. BGC positioning was relevant only in carotid arteries without elongation: BGCs located in the distal internal carot …
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.
MedElevator
Войти в исследования