Уникальные публикации PubMed, Europe PMC и Crossref, сохранённые в библиотеке. Одна статья учитывается один раз, даже если получена из нескольких источников. Личные исследования и документы команд не публикуются.
Идёт проверка счётчикаДоступно в поиске—
Публикации, уже подготовленные для быстрого поиска. Остальная библиотека подключается в фоне.
Переведено на русский—
Готовые переводы среди доступных в поиске публикаций. Автоматический медицинский перевод и проверка специалистом учитываются отдельно.
Полные тексты—
Найденные полные тексты среди доступных в поиске публикаций. Доступность определяется первоисточником и условиями использования.
Оригиналов на русском—
Русскоязычные оригиналы доступны без ожидания перевода. Ниже — языки остальных оригиналов; для них готовится медицинский перевод на русский.
Пополняем библиотеку по диагнозам—Проверяем состояние обновлений
Для каждого диагноза из справочника МКБ-10 ищем связанные публикации в научных базах и добавляем их в библиотеку. Числа ниже — диагнозы, а не статьи.
Если сбор прервался, тема требует повторной попытки. Уже сохранённые статьи остаются в библиотеке.
Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.
Результаты поиска
11405 публикаций
Поиск: 183 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 799 с найденным полным текстом
Ten marmosets (Callithrix jacchus) learned to discriminate between pairs of small grey objects differing only in shape or small plain plaques differing only in colour, in a Wisconsin General Test Apparatus. Each day, each animal was presented with three consecutive visual discrimination problems in the order shape-colour-shape or colour-shape-colour. After aceperone, an alpha-noradrenergic antagonist, animals were impaired at learning the first but not the subsequent tasks of each trio. These results suggest that the previously observed impairment [10] on the first of a pair of object discrimi
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.
The authenticity of Fritillaria is of critical importance given the widespread use of these bulbs in traditional medicine and commercial products. The prized Fritillaria cirrhosa is frequently adulterated with cheaper look-alike species. To address this, an integrated analytical strategy combining HRMS metabolomics with complementary machine learning algorithms was developed to discover chemical markers for species discrimination. OPLS-DA initially screened 60 candidate compounds from authenticated Fritillaria cirrhosa and Fritillaria ussuriensis bulbs. Subsequent feature selection using rando
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.
Remote sensing semantic segmentation must address both what the ground objects are within an image and where they are located. Consequently, segmentation models must ensure not only the semantic correctness of large-scale patches (low-frequency information) but also the precise localization of boundaries between patches (high-frequency information related to boundary components). However, most existing approaches rely heavily on discriminative learning, which excels at capturing low-frequency features, while overlooking its inherent limitations in learning high-frequency features for semantic
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.
This study presents a CNN-based deep learning framework to automate the accurate authentication of mericarp seeds from 15 commercially important medicinal Apiaceae species, which exhibit subtle morphological overlaps and face risks of toxic adulteration (e.g., hemlock contamination), threatening consumer safety and trade integrity. Six CNN models were evaluated, with DenseNet121 demonstrating superior performance in terms of accuracy, precision, recall, F1-score, and convergence stability, followed by MobileNetV2, InceptionV3, and VGG16. Confusion matrix analysis revealed that higher-resolutio
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: Differentiating sellar region germ cell tumors (GCTs) from Langerhans cell histiocytosis (LCH) is challenging due to highly similar MRI features, especially in tumor marker-negative patients. In this study, we aimed to develop and validate a radiomics model to distinguish tumor marker-negative sellar GCTs from LCH.
METHODS: This retrospective study enrolled a total of 93 patients diagnosed pathologically or by therapeutic diagnosis at our single institution between April 2012 and April 2024, including 40 cases of LCH and 53 cases of GCTs. Radiomics features extracted from multipar
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: Distinguishing major depressive disorder (MDD) from bipolar disorder (BD) is a crucial clinical challenge as effective treatment is quite different for each condition. In this study electroencephalography (EEG) was explored as an objective biomarker for distinguishing MDD from BD using an efficient machine learning algorithm (MLA) trained by a relatively large and balanced dataset.
METHODS: A 3 step MLA was applied: (1) a multi-step preprocessing method was used to improve the quality of the EEG signal, (2) symbolic transfer entropy (STE), an effective connectivity measure, was app
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.
OBJECTIVES: Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent neurodegenerative disorder and the most common form of dementia in the elderly. Certain genes have been identified as important clinical risk factors for AD, and technological advances in genomic research, such as genome-wide association studies (GWAS), allow for analysis of polymorphisms and have been widely applied to studies of AD. However, shortcomings of GWAS include sensitivity to sample size and hereditary deletions, which result in low classification and predictive accuracy. Therefore, this paper proposes a novel deep-learning
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.
Acute stress induces large-scale neural reorganization with relevance to stress-related psychopathology. Here, we applied a novel supervised machine learning method, combining the strengths of a priori theoretical insights with a data-driven approach, to identify which connectivity changes are most prominently associated with a state of acute stress and individual differences therein. Resting-state functional magnetic resonance imaging scans were taken from 334 healthy participants (79 females) before and after a formal stress induction. For each individual scan, mean time-series were extracte
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.
Herein, a machine learning-assisted Cu-MOF/OPD/RB triple-emission ratiometric fluorescence sensing platform has been developed for the highly sensitive and selective detection of glutathione (GSH). The bifunctional Cu-MOF serves as the core, exhibiting intrinsic blue fluorescence at 450 nm and peroxidase-like activity to catalyze the oxidation of o-phenylenediamine (OPD) into fluorescent DAP (545 nm) in the presence of H2O2. Rhodamine B (RB) is further introduced to provide red emission at 580 nm. DAP quenches the fluorescence of the Cu-MOF through an inner filter effect (IFE) while simultaneo
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.
Errorless learning is an instructional strategy used widely with individuals with intellectual and developmental disabilities. The present systematic review aims to update the literature on the application of 'within-stimulus' errorless procedures. The protocol was registered with PROSPERO (CRD42018118385). Twenty-eight articles including 283 participants met the operationally defined inclusion criteria. In the majority of cases, the errorless learning procedures evaluated led to improvements in acquiring discrimination skills. Most of the reviewed studies evaluated stimulus fading. Results ar
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
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: Accurate preoperative evaluation of myometrial invasion (MI) is essential for treatment decisions in endometrial cancer (EC). However, the diagnostic accuracy of commonly utilized magnetic resonance imaging (MRI) techniques for this assessment exhibits considerable variability. This study aims to enhance preoperative discrimination of absence or presence of MI by developing and validating a multimodal deep learning radiomics (MDLR) model based on MRI.
METHODS: During March 2010 and February 2023, 1139 EC patients (age 54.771 ± 8.465 years; range 24-89 years) from five independent c
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка 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.
Frequency-dependent impedance spectroscopy in combination with machine learning offers a powerful strategy for discriminating among gas species using mutually interacting semiconductor metal oxide (SMO) gas sensors. In this study, 0.3 at% platinum-loaded SnO2 sensing materials were employed to breath-based disease detection, with a focus on machine learning-assisted discrimination of mixtures of acetone (0.5-2.5 ppm) and ethanol (0.5-2.5 ppm) under both dry and humid environments (80% relative humidity). Data features derived from the real, imaginary, and magnitude components of complex impeda
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: Primary Sjögren's syndrome (pSS) is a chronic systemic autoimmune disorder. However, current diagnostic methods remain limited, necessitating the exploration of non-invasive diagnostic markers with higher specificity.
METHODS: This study integrated two GEO expression datasets to identify differentially expressed genes (DEGs) specific to pSS (distinct from SLE) and applied LASSO, XGBoost, RF, and SVM-RFE algorithms to screen candidate genes. Correlation and interaction network analyses were performed, followed by construction and validation of a diagnostic nomogram. The model's dif
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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.
Seasonal outbreaks of respiratory viral infections remain a global concern, with increasing morbidity and mortality rates recorded annually. Timely and false responses contribute to the widespread of respiratory pathogenic diseases owing to similar symptoms at an early stage and subclinical infection. The prevention of emerging novel viruses and variants is also a big challenge. Reliable point-of-care diagnostic assays for early infection diagnosis play a critical role in the response to threats of epidemics or pandemics. We developed a facile method for specifically identifying different viru
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.
While there is a strong focus on the negative consequences of maternal immune activation (MIA) on developing brains, very little attention is directed towards potential advantages of early life challenges. In this study, we utilized a polyinosine-polycytidylic acid (poly(I:C)) MIA model to test visual pairwise discrimination (PD) and reversal learning (RL) in mice using touchscreen technology. Significant sex differences emerged in that MIA reduced the latency for males to make a correct choice in the PD task while females reached criterion sooner, made fewer errors, and utilized fewer correct
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Porcini mushrooms have high culinary and commercial value, but species-dependent differences in their flavor-related chemical composition and rapid authentication remain insufficiently characterized. In this study, four wild porcini mushroom species, Boletus bainiugan, Butyriboletus roseoflavus, Lanmaoa asiatica, and Rugiboletus extremiorientalis, were investigated using an integrated analytical strategy combining GC-MS, LC-MS/MS, Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), chemometrics, deep learning, and SHAP-based model interpretation. In this workflow, GC-MS and LC-MS/MS were used as 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.
Herein, by formamide self-condensation, an innovative Fe-Cu dual-atom nanozyme (FeCu-N-C) is presented, engineered with adjacent metal sites within a nitrogen-doped carbon scaffold, that exhibits synergistically enhanced peroxidase-, oxidase-, and laccase-like activities. This multienzymatic performance far exceeds that of single-atom Fe-N-C and Cu-N-C controls. Density functional theory (DFT) calculations reveal that the proximity of Cu sites induces an upshift in the Fe d-band center from -1.52 eV to -0.88 eV, optimizing substrate adsorption and providing a mechanistic rationale for the obse
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: Metabolically dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is the most prevalent liver disease worldwide and is increasing in parallel with metabolic syndrome and obesity. In this exploratory, cross-sectional study, we analysed metabolic changes in the blood and urine of patients with early-stage MASLD (fibrosis grades 0, 1, and 2) to identify metabolites associated with disease presence and the prevalent fibrosis stage and to develop machine learning models for case discrimination and fibrosis-stage stratification.
METHODS: Fifty-one metabolites, including17 urinary org
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.
Dengue infection remains a major global health burden, ranging from asymptomatic infection to life-threatening severe dengue, which is characterized by increased vascular permeability and leakage of plasma from the intravascular compartment into the extravascular space. Plasma leakage during the critical phase of dengue illness, which follows the febrile phase, is a major contributor to disease severity and adverse clinical outcomes. Risk stratification remains challenging because clinical warning signs and routine laboratory abnormalities may become apparent only after vascular leakage has be
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.