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
5344 публикаций
Поиск: 789 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1392 с найденным полным текстом
This study presents a novel integrative approach for the analysis of high-dimensional gene expression data, leveraging the complementary strengths of unsupervised clustering and supervised classification. Using K-means clustering, the data set is stratified into three distinct clusters, revealing intrinsic biological patterns and relationships. The resulting cluster assignments are subsequently used as pseudolabels to train machine learning models, including support vector machines, random forest, and a stacking ensemble classifier. To validate and enhance the robustness of clustering, complem
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.
We present OocystMeter, a machine learning-based software developed to automate the segmentation of malaria oocysts from images of mosquito midguts stained with mercurochrome. Existing bioimage analysis tools, including machine learning-based ones, often struggle with the unique staining patterns, complex midgut backgrounds, and variable morphology of oocysts, making the determination of oocyst size and numbers cumbersome. To overcome these challenges, we curated a high-quality dataset comprised of 11,178 Plasmodium falciparum oocysts in Anopheles gambiae midguts annotated by expert parasitolo
СтатьяПрепринтПоиск 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: Colon adenocarcinoma (COAD) remains a leading cause of cancer-related mortality worldwide. Although tumor deposits (TDs) are established prognostic indicators, their molecular characteristics and potential for improving risk stratification remain unexplored.
METHODS: We performed an integrative analysis of transcriptomic and clinical data from TCGA and GEO databases to identify TD-associated molecular signatures. A hybrid ML framework combining random survival forest and stepwise Cox regression was developed to construct a risk stratification model. Model performance was validated
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.
Peripheral nerve stimulation can help restore limb movement after paralysis and enable advanced rehabilitation technologies; however, current extraneural interfaces are typically limited by low fascicle selectivity and laborious functional evaluation. This study has developed an extraneural peripheral nerve interface with high fascicle selectivity, and an AI-facilitated video analysis pipeline for assessing limb movement during neuromodulation. This was achieved by deploying temporal interference stimulation (TIS) in a high-density nerve cuff electrode and by using machine learning algorithms
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.
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disease with neurogenic fiber tangles caused by amyloid-β protein plaques and tau protein hyperphosphorylation as the pathological manifestations. This study was based on multi-omics to investigate the mechanisms and immune characterization of AD.
MATERIAL AND METHODS: Based on bulk RNA-seq (GSE122063 and GSE97760), we screened potential biomarkers for AD by differential expression analysis and machine learning algorithms. Then, we analyzed the expression characteristics and immune functions of the above biomarkers by scRNA-seq (si
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.
The extent of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs), along with immunomodulatory ligands, tumor-mutational burden and other biomarkers, has been demonstrated to be a marker of response to immune-checkpoint therapy in several cancers. Pathologists have therefore started to devise standardized visual approaches to quantify TILs for therapy prediction. However, despite successful standardization efforts visual TIL estimation is slow, with limited precision and lacks the ability to evaluate more complex properties such as TIL distribution patterns. Therefore, computational image analysis approache
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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: Depressive disorders are among the most common psychiatric conditions worldwide and frequently remain undetected or misinterpreted. Scalable computational tools may help characterize depressive-symptom patterns in large health datasets, but their clinical use requires realistic validation and calibration.
OBJECTIVE: We evaluated machine-learning models for classifying PHQ-9 depressive-symptom status in NHANES and compared performance in a curated high-confidence corpus and the full analytic population.
METHODS: This cross-sectional analysis included 37,959 NHANES participants wit
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: As the COVID-19 pandemic evolves, challenges in frontline work continue to impose a significant psychological impact on nurses. However, there is a lack of data on how nurses fared compared to other health care workers in the Asia-Pacific region.
OBJECTIVE: This study aims to investigate (1) the psychological outcome characteristics of nurses in different Asia-Pacific countries and (2) psychological differences between nurses, doctors, and nonmedical health care workers.
METHODS: Exploratory data analysis and visualization were conducted on the data collected through surveys. A m
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/Objectives: B-cell maturation antigen (BCMA)-directed immunotherapies, including chimeric antigen receptor T-cell (CAR-T) therapies and bispecific antibodies (BsAbs), have improved clinical outcomes in multiple myeloma. However, cytokine release syndrome (CRS) remains a major safety concern, and comparative real-world evidence across BCMA-directed agents remains limited. This study aimed to evaluate and compare CRS reporting patterns associated with BCMA-targeted CAR-T and BsAb therapies using the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) data and to identify predictors of CRS repo
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.
High-throughput analysis of EEG data has significantly contributed to understanding neural dynamics in Alzheimer's disease diagnosis. However, the complexity and high dimensionality of EEG signals pose challenges for traditional classification methods, which often fail to capture intricate patterns. To address this, we propose a hybrid approach integrating Topological Deep Learning (TDL) with machine learning models-including Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Neural Networks (NN), and Logistic Regression (LR)-for Alzheimer's disease classification. By leveraging TDL, our metho
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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.
Artificial intelligence (AI) has become a revolutionary influence in the field of ophthalmology, providing unparalleled capabilities in data analysis and pattern recognition. This narrative review delves into the crucial role that AI plays, particularly in the context of anterior segment diseases with a genetic basis. Corneal dystrophies (CDs) exhibit significant genetic diversity, manifested by irregular substance deposition in the cornea. AI-driven diagnostic tools exhibit promising accuracy in the identification and classification of corneal diseases. Importantly, chat generative pre-traine
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.
Sepsis is a condition resulting from the uncontrolled immune response to infection, leading to widespread inflammatory damage and potentially fatal organ dysfunction. Currently, there is a lack of specific prevention and treatment strategies for sepsis across different age groups. Programmed Cell Death (PCD) can regulate the enrichment of effector immune cells or regulatory immune cells, providing a new perspective for immunotherapy. Within the framework of computational biology and machine learning strategies, and against the backdrop of global multicenter sepsis cohort data, this study aims
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: Repaired Tetralogy of Fallot (rTOF), a complex congenital heart disease, exhibits substantial clinical heterogeneity. Accurate prediction of disease progression and tailored patient management remain elusive. We aimed to categorize rTOF patients into distinct phenotypes based on clinical variables and variables obtained from cardiac magnetic resonance (CMR) imaging.
METHODS: A retrospective observational cohort study of rTOF patients with at least two CMR assessments between 2005 and 2022 was performed. From patient records, clinical variables, CMR measurements, and electrocardiogr
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.
With the advancement of modern medicine and engineering, breast deformation analysis has become increasingly important in the fields such as cosmetic surgery, reconstructive surgery, sports biomechanics, and health-related research. The morphological changes in breast tissue not only affect an individual's aesthetic appearance and mental well-being but are also closely linked to breast health. Finite Element Method (FEM) and Machine Learning (ML) are two advanced technologies that exhibit significant potential in breast deformation analysis. FEM plays a crucial role in modeling the mechanical
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.
Investigating the temporal dynamics of gene expression is crucial for understanding gene regulation across various biological processes. Using the Fluorescent Timer protein, the Timer-of-cell-kinetics-and-activity system enables analysis of transcriptional dynamics at the single-cell level. However, the complexity of Timer fluorescence data has limited its broader application. Here, we introduce an integrative approach combining molecular biology and machine learning to elucidate Foxp3 transcriptional dynamics through flow cytometric Timer analysis. We have developed a convolutional neural net
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.
Group functional connectivity magnetic resonance imaging (fcMRI) studies have documented reliable changes in human functional brain maturity over development. Here we show that support vector machine-based multivariate pattern analysis extracts sufficient information from fcMRI data to make accurate predictions about individuals' brain maturity across development. The use of only 5 minutes of resting-state fcMRI data from 238 scans of typically developing volunteers (ages 7 to 30 years) allowed prediction of individual brain maturity as a functional connectivity maturation index. The resultant
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.
STUDY DESIGN: Retrospective image analysis study.
OBJECTIVE: To propose a novel classification system for adolescent idiopathic scoliosis (AIS) curvature using unsupervised machine learning and evaluate its reliability and clinical implications.
SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Existing AIS classification systems, such as King and Lenke, have limitations in accurately describing curve variations, particularly long C-shaped curves or curves with distinct characteristics. Unsupervised machine learning offers an opportunity to refine classification and enhance clinical decision-making.
MATERIALS AN
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: Early miscarriage (EM) remains a significant reproductive health challenge, with current serum hormone biomarkers (β-hCG, progesterone, estradiol) showing inconsistent predictive value across studies. To address these limitations, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques are increasingly applied to integrate complex biomarker data and improve the early prediction of EM.
METHODS: This retrospective cohort study analyzed 17,926 singleton pregnancies (1,918 EM vs. 16,008 live births) from Chongqing (2017-2023), China, to establish optimal hormonal predictors
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: Post-treatment Lyme disease syndrome (PTLDS) and rheumatoid arthritis (RA) are both characterized by chronic inflammation and immune dysregulation; however, whether they share underlying molecular immune mechanisms remains unclear.
METHODS: Peripheral blood mononuclear cell (PBMC) transcriptomic datasets from the GEO database were analyzed to identify common differentially expressed genes (DEGs) between PTLDS and RA. Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment analyses were subsequently performed. Feature genes were screened using least absolut
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: Knee pain affects 22.9% of individuals aged 40 years and over globally and is associated with body function, activity, environmental, and personal factors described in the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) model. Most prior studies examined isolated risk factors using conventional regression.
OBJECTIVE: This study aimed to examine self-reported knee pain in community-dwelling older adults by combining machine learning and partial-correlation network analysis with smartphone-based physical performance measurement.
METHODS: This cross-sectiona
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.