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
1057 публикаций
Поиск: 106 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 485 с найденным полным текстом
BACKGROUND: Social distancing is a crucial intervention to slow down person-to-person transmission of COVID-19. However, social distancing has negative consequences, including increases in depression and anxiety. Digital interventions, such as text messaging, can provide accessible support on a population-wide scale. We developed text messages in English and Spanish to help individuals manage their depressive mood and anxiety during the COVID-19 pandemic.
OBJECTIVE: In a two-arm randomized controlled trial, we aim to examine the effect of our 60-day text messaging intervention. Additionally,
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: Through the integration of machine-learning approaches, we aim to assess the effect of ANA positivity and a triple-positive serological profile (RF + /ACPA + /ANA +) on disease activity and achieving sustained remission in a Colombian cohort of rheumatoid arthritis (RA) patients.
METHOD: This retrospective cohort study included adult RA patients and used clinical and serological data collected from an outpatient follow-up program. Machine learning models, including Support Vector Machines, Random Forest, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Adaptive Boosting (AdaBoost), and K-Near
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 investigated the antimicrobial resistance (AMR) profile of Salmonella enterica (n = 446) of poultry origin (n = 1020) collected from West Bengal, India. Salmonella Typhimurium (n = 328) were the most frequently isolated serovar and found resistant to tetracycline (72%), ampicillin (57%), and nalidixic acid (53%). Logistic regression revealed significantly higher odds of resistance in isolates from meat, liver, and cecum compared to cloacal swabs. Resistance was also more likely in isolates from broilers and from retail sources compared to other hosts and farms. To predict extended-s
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.
UNLABELLED: Microbiome studies have revealed gut microbiota's potential impact on complex diseases. However, many studies often focus on one disease per cohort. We developed a meta-analysis workflow for gut microbiome profiles and analyzed shotgun metagenomic data covering 11 diseases. Using interpretable machine learning and differential abundance analysis, our findings reinforce the generalization of binary classifiers for Crohn's disease (CD) and colorectal cancer (CRC) to hold-out cohorts and highlight the key microbes driving these classifications. We identified high microbial similarity
СтатьяМетаанализПоддержка 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 prognostic value of 18F-Fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography (FDG-PET/CT) at baseline or the predictive value of minimal residual disease (MRD) detection appear as potential tools to improve mantle cell lymphoma (MCL) patients' management. The LyMa-101, a phase 2 trial of the LYSA group (ClinicalTrials.gov:NCT02896582) reported induction therapy with obinutuzumab, a CD20 monoclonal antibody. Herein, we investigated the added prognostic value of radiomic features (RF) derived from FDG-PET/CT at diagnosis for MRD value prediction. FDG-PET/CT of 59 MCL patients
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.
Human Immunodeficiency Virus (HIV) is a retrovirus that weakens the immune system, increasing vulnerability to infections and cancers. HIV spreads primarily via sharing needles, from mother to child during childbirth or breastfeeding, or unprotected sexual intercourse. Therefore, early diagnosis and treatment are crucial to prevent the disease progression of HIV to AIDS, which is associated with higher mortality. This study introduces a machine learning-based framework for the classification of HIV infections crucial for preventing the disease's progression and transmission risk to improve lon
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: In the United States, underserved women face persistent healthcare disparities, making mammography screening and equity public health priorities.
PURPOSE: This retrospective observational study assessed how tailored messaging influenced mammogram scheduling and attendance, determined which message types were most effective, and explored differences across key demographic subgroups.
METHODS: We employed Precision Nudging using reinforcement learning and behavioral science to tailor email messages informed by the Capability, Opportunity-Behavior (COM-B) model. Messages were sent to
СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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 neuropsychiatric systemic lupus erythematosus (NPSLE), a severe disease that can damage the heart, liver, kidney, and other vital organs, often involves the central nervous system and even leads to death. Magnetic resonance spectroscopy (MRS) is a brain functional imaging technology that can detect the concentration of metabolites in organs and tissues non-invasively. However, the performance of early diagnosis of NPSLE through conventional MRS analysis is still unsatisfactory. In this paper, we propose a novel method based on genetic algorithm (GA) and multi-agent reinforcement learning (
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.
Artificial intelligence (AI) is transforming computer-aided drug design (CADD) by enabling more rapid, efficient, and data-driven approaches to drug discovery. This narrative review examines recent applications of AI, machine learning (ML), deep learning (DL), reinforcement learning (RL), natural language processing (NLP), and generative AI across major stages of the drug discovery pipeline. Literature published primarily between 2021 and 2026 was reviewed to describe advances in AI-assisted target identification, protein structure and protein- protein interaction prediction, virtual screening
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: Addiction is a multifaceted disorder driven by complex neurobiological and psychological mechanisms. The Addictions Neuroclinical Assessment (ANA) framework offers a dimensional mechanistic approach, focusing on three core domains: incentive salience, negative emotionality, and executive function. This study aimed to validate the ANA framework in relation to hazardous drinking using a machine learning approach, with the hypothesis that incentive salience and negative emotionality would be most strongly associated with drinking severity.
METHODS: We analysed two independent dataset
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.
MXene/biomacromolecule composites have rapidly emerged as a versatile class of hybrids that couple the electrical and photothermal functionalities of MXenes with the mechanical reinforcement and bio-derived processability of natural macromolecules. This review establishes a unified framework for the field by classifying the architectures reported into four representative categories, namely membranes or films, papers, gels, and nonwoven structures, and by systematically comparing their fabrication strategies, including vacuum-assisted assembly, solution casting, printing, electrospinning, and g
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.
Optical Chemical Structure Recognition (OCSR) is critical for converting 2D molecular diagrams from printed literature into machine-readable formats. While Vision-Language Models have shown promise in end-to-end OCR tasks, their direct application to OCSR remains challenging, and direct full-parameter supervised fine-tuning often fails. In this work, we adapt DeepSeek-OCR-2 (Wei et al., 2025; 2026) for molecular optical recognition by formulating the task as image-conditioned SMILES generation. To overcome training instabilities, we propose a two-stage progressive supervised fine-tuning strate
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.
Quadruped robots have attracted increasing attention because they can traverse uneven terrain, support field deployment, and perform tasks that are difficult for wheeled or tracked platforms. Recent advances in artificial intelligence (AI) have further expanded their capabilities from manually designed gait control toward learning-based locomotion, perception-aware adaptation, dynamic motion skills, autonomous recovery, manipulation, energy-aware operation, fault diagnosis, and human-robot interaction. However, the literature on AI-driven quadruped robotics is distributed across diverse techni
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.
Conventional aptamer discovery by systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX) is often constrained by limited library capacity, PCR bias, and multi-round screening. The recent convergence of artificial intelligence with aptamer development is driving a paradigm shift from empirical screening toward rational, data-driven design. This Review presents a timely and comprehensive overview of AI integration across the entire aptamer development pipeline, with a particular emphasis on advances reported in 2024-2026. We begin by discussing bioinformatics databases and computation
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.
Previously, we reported a dual combination based on 4-hydroxycoumarin and dodecanedioic acid that could synergistically bind to human serum albumin (HSA). However, optimizing this combination remains challenging and could often be guided by empirical selection and extensive experimental screening, which may limit the chemical diversity and suboptimal affinity. In this study, we established a systematic artificial intelligence framework that integrates computational optimization with wet-lab synthesis and experimental validation, enabling improvement of the dual combination while preserving the
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.
Schedule deviation continues to plague complex information system projects, with empirical surveys reporting that over 70% of such projects suffer meaningful overruns and average delays exceeding one-quarter of the originally planned duration. Conventional schedule management tools-earned value analysis, critical path computation, and linear regression-rest on assumptions of stable task environments and independent activity progression, assumptions that rarely hold when hundreds of interdependent tasks compete for shared resources under volatile requirements. More recent machine-learning predi
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.
The long-term integrity of wellbores in enhanced oil recovery and enhanced gas recovery is critically dependent on the mechanical resilience of the cement sheath against tensile subsurface loads. This study developed a series of mix designs for ductile well cements using American Petroleum Institute Class H cement, silica flour, and fly ash and reinforced with polyethylene fibers to address the inherent brittleness of traditional oil well cements. The mechanical behavior and microstructural evolution of the composites were evaluated under normal/ambient and carbonation (10% CO2) curing conditi
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.
This study introduces a novel methodology for estimating and analysing coastal cliff degradation, using machine learning and remote sensing data. Degradation refers to both natural abrasive processes and damage to coastal reinforcement structures caused by natural events. We utilized orthophotos and LiDAR data in green and near-infrared wavelengths to identify zones impacted by storms and extreme weather events that initiated mass movement processes. Our approach included change detection analysis to estimate eroded areas. Next, by applying Random Forest classifier within Google Earth Engine,
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 success of brain-machine interfaces (BMI) is enabled by the remarkable ability of the brain to incorporate the artificial neuroprosthetic 'tool' into its own cognitive space and use it as an extension of the user's body. Unlike other tools, neuroprosthetics create a shared space that seamlessly spans the user's internal goal representation of the world and the external physical environment enabling a much deeper human-tool symbiosis. A key factor in the transformation of 'simple tools' into 'intelligent tools' is the concept of co-adaptation where the tool becomes functionally involved in
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.
BACKGROUND: diabetices foot ulcer (DFU) are serious complications. It is crucial to detect and diagnose DFU early in order to provide timely treatment, improve patient quality of life, and avoid the social and economic consequences. Machine learning techniques can help identify risk factors associated with DFU development.
OBJECTIVE: The aim of this study was to establish correlations between clinical and biochemical risk factors of DFU through local foot examinations based on the construction of predictive models using automated machine learning techniques.
METHODS: The input dataset consis
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.