Breeding for Phytophthora fruit rot (PFR) resistance caused by the devastating pathogen Phytophthora capsici remains challenging in watermelon mainly due to phenotyping constraints. To overcome these bottlenecks, we developed and validated genomic selection models using an interspecific recombinant inbred line (RIL, F11) population derived from USVL531-MDR (resistant, Citrullus mucosospermus) × USVL677-PMS (susceptible, Citrullus lanatus) and a segregating F2 population (USVL531-MDR × 'Calhoun Grey'). Mature fruits from both populations were artificially inoculated under controlled conditions
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.
Designing fluorescent small molecules requires simultaneous control over optical responses, brightness, and physicochemical constraints across vast, underexplored chemical spaces. Conventional generate-score-screen approaches become impractical under such realistic design specifications, owing to their low search efficiency, unreliable generalizability of machine-learning predictions, and the prohibitive cost of quantum chemical calculations. Here, we present LUMOS, a data- and physics-driven framework for inverse design of fluorescent molecules. LUMOS couples the generator and predictor withi
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.
Multiple sequence alignment (MSA) is a foundational task in computational biology, underpinning protein structure prediction, evolutionary analysis, and domain annotation. Traditional MSA algorithms rely on pairwise amino acid substitution matrices derived from conserved protein families. While effective for aligning closely related sequences, these scoring schemes struggle in the low-identity "twilight zone". Here, we present a new approach for constructing MSAs leveraging amino acid embeddings generated by protein language models (PLMs), which capture rich evolutionary and contextual informa
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: This study aimed to develop an interpretable and clinically applicable machine learning prediction model to assess the risk of adverse outcomes within one year following acute ischaemic stroke, and to establish a corresponding web-based risk assessment tool.
METHODS: A retrospective cohort study included 585 patients with acute ischaemic stroke, randomly allocated into training (70%) and validation (30%) datasets. Recursive feature elimination (RFE) was employed to identify pivotal predictors. Ten machine learning algorithms were constructed and evaluated using area under the rece
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.
Cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) syndrome, as defined by the American Heart Association, encompasses interrelated metabolic, kidney, and cardiovascular disorders that mutually reinforce one another along a shared risk continuum. Its five-stage model, supported by the PREVENT risk equations, guides stage-specific prevention and treatment. Albuminuria, alongside eGFR, plays a central role not only as a marker of kidney damage but as an independent cardiovascular risk factor. Visceral adiposity and insulin resistance promote cardiovascular and kidney injury through interconnected inflammator
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.
Triple-negative breast cancer (TNBC) is an aggressive and therapeutically challenging subtype of breast cancer lacking estrogen, progesterone, and HER2 receptors. Sphingosine kinase 1 (SphK1), a key enzyme in the sphingosine-1-phosphate (S1P) signaling pathway, has been implicated in TNBC progression, metastasis, and chemoresistance. In this study, we employed a comprehensive computational and experimental approach to design and validate small interfering RNA (siRNA) molecules targeting SphK1 for therapeutic intervention. A panel of siRNAs was designed using multiple bioinformatic algorithms a
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: Colon adenocarcinoma (COAD) is the most common type of colon cancer, posing a significant threat to public health. In the tumor microenvironment (TME), T cells differentiate into terminally exhausted T cells (TEX), but the relationship between TEX and COAD has not been fully elucidated.
METHODS: To identify TEX-related signatures, we integrated transcriptomic data from TCGA and GEO databases (GSE103479, GSE17536). A prognostic model was constructed using GSVA, univariate Cox, LASSO, and random forest algorithms. The tumor immune microenvironment was characterized using CIBERSORTx
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.
Organic/inorganic interfaces perform critical functions in organic electronic devices, and their structure can affect device performance. In addition, interactions with the substrate can promote the growth of otherwise metastable thin-film structures by epitaxial templating. Predicting the structure of organic/inorganic interfaces by computer simulations can aid in the design of interfaces with desirable properties. We present Genarris Interfaces, a structure generator for organic/inorganic interfaces. Genarris Interfaces uses epitaxy matrices to impose commensurism with the substrate. Film st
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.
Blood-based biomarkers offer a promising "biochemical imaging" approach for acute ischemic stroke (AIS) management, providing objective and accessible tools to complement conventional neuroimaging. This narrative review synthesizes recent advances in biomarkers derived from multiple neurovascular unit (NVU) compartments, including glial fibrillary acidic protein (GFAP), S100 calcium-binding protein B (S100B), ubiquitin carboxy-terminal hydrolase L1 (UCH-L1), neuron-specific enolase (NSE), neurofilament light chain (NfL), matrix metalloproteinase-9 (MMP-9), Claudin-5, Occludin, brain-derived ne
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.
Chronic non-communicable diseases (NCDs), including cardiovascular disease, type 2 diabetes, obesity, and metabolic syndrome, account for more than 70% of global mortality and impose a disproportionate burden on low- and middle-income countries. Traditional, population-level dietary guidelines often fail to address population-level dietary guidelines often fail to account for the considerable inter-individual variability in metabolic responses to food. Personalized nutrition (PN), informed by genomics, metabolomics, gut microbiome composition, and behavioral factors, has emerged as an effectiv
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.
This study systematically evaluated the hepatotoxic potential of common microplastic monomers using ADMETlab 3.0, identifying styrene (PubChem ID: 7501) as exhibiting significant hepatic toxicity. Comprehensive analysis of the CTD (Comparative Toxicogenomics Database) revealed a strong association between styrene exposure and NAFLD (Non-alcoholic fatty liver disease). We integrated target prediction data from CTD, STITCH and SwissTargetPrediction databases yielding 558 candidate targets, which were cross-referenced with 2018 NAFLD related genes from GeneCards and OMIM to identify 158 overlappi
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/OBJECTIVES: The consistency of pituitary adenoma (PA) significantly impacts surgical difficulty and the extent of resection. Machine learning (ML) and radiomics have emerged as quantitative tools to predict tumor firmness from MRI-derived features. This systematic review and meta-analysis aimed to synthesize the diagnostic performance of ML-based models for preoperative prediction of PA consistency.
METHODS: PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science were searched through September 2025. Studies developing or validating ML or deep learning (DL) models for predicting PA consistency
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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.
In low-Earth-orbit (LEO) satellite constellation remote sensing for surface maritime target detection, the inherent characteristics of discontinuous detection epochs, non-uniform temporal intervals, and clutter contamination invariably cause conventional data association algorithms to suffer from validation gate degradation, covariance divergence, and combinatorial explosion. To circumvent these limitations, this paper proposes a multi-target, time-adaptive fast association method tailored for discontinuous sparse observations. Within the joint probabilistic data association (JPDA) framework,
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.
OBJECTIVE: This study compared the performance of different machine learning models in predicting in-hospital mortality in patients hospitalized for heart failure.
METHODS: Demographic and clinical data of 229 patients were retrospectively reviewed for this study. The variables included age, sex, hypertension, diabetes, coronary artery disease, peripheral artery disease, chronic kidney failure, Charlson comorbidity index, and length of hospital stay. In-hospital mortality ("in-hospital death") was defined as the dependent variable. The machine learning methods used included logistic regressio
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 amount of biologic data produced by biomedical research has increased significantly in both volume and complexity in recent years. Advances in computational power have increasingly enabled the use of machine learning (ML) to analyze and predict patterns from large-scale, complex biologic datasets. In nonhuman primate (NHP) infectious disease models, such high-dimensional datasets containing a large number of features are often obtained by next-generation sequencing-based multiomics and immunologic analyses. As a result, ML is particularly valuable for effective analysis and predictive mode
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.
The drug development pipeline remains extraordinarily complex, costly, and time-intensive, typically requiring 10-15years and $2-3 billion per approved drug. This review presents a translational perspective on how artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are renovating pharmaceutical R&D across the entire value chain while maintaining rigorous safety and efficacy standards. In drug discovery, deep learning platforms enable virtual screening of billion-compounds, reducing target identification from years to months while improving hit rates by 30-50%. Preclinical development benefi
СтатьяОбзорПолный 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.
One of the most common natural disasters is flooding, which has the potential to seriously harm environments and infrastructure. Flood susceptibility mapping (FSM) is the main way to manage flood risk. It measures how likely a region is to flood in a quantitative way. The purpose of this study was to develop state-of-the-art ensemble machine learning (ML) models for flood prediction and to identify the most suitable approach for accurate flood susceptibility mapping. This study leverages diverse datasets, including elevation, slope, aspect, plan curvature, topographic wetness index, stream pow
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.
Hepatocellular carcinoma (HCC) exhibits substantial interpatient heterogeneity, leading to markedly variable outcomes and survival even among patients with similar stages and imaging phenotypes. Mainstream staging systems remain suboptimal, whereas pathology-dependent factors and high-cost genomic assays are neither scalable nor timely for clinical decision-making. Existing algorithms provide coarse risk stratification or static binary predictions, failing to capture the time-varying risk of death. We developed and externally validated TEMPO-HCC, a multimodal deep survival model with hierarchi
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: Splice-altering variants (SAVs), particularly those outside canonical splice sites, are an underappreciated contributor to inherited cardiovascular diseases. In arrhythmogenic cardiomyopathy (ACM), these variants frequently remain classified as of uncertain significance (VUS) due to limited predictive power and lack of transcript-level evidence, constraining genetic yield and clinical management. Our study aimed to determine the functional impact of SAVs in ACM genes and refine their classification using ACMG/AMP and ClinGen SVI criteria.
METHODS: SAVs identified in 200 ACM proban
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.
INTRODUCTION: Preeclampsia (PE) is a serious complication of pregnancy for which reliable early predictive biomarkers are currently lacking. Cell-free RNA (cfRNA) has emerged as a promising non-invasive approach that may enhance clinical management and facilitate earlier diagnosis.
METHODS: To investigate PE, we applied single‑cell RNA sequencing (scRNA‑seq) to placental tissues, enabling the identification of differentially expressed genes. Integration of weighted gene co‑expression network analysis (WGCNA) with cfRNA profiles from PE patients revealed two gene modules that showed significan
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.