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
5586 публикаций
Поиск: 207 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3111 с найденным полным текстом
IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence2026eng
Multimodal Large Language Models (MLLMs) excel at understanding generic visual content, such as landscapes, objects, and events, thanks to extensive datasets and advanced training regimes. However, their effectiveness in medical applications remains limited due to the inherent discrepancies between data and tasks in medical scenarios and those in the general domain. Existing medical MLLMs face the following critical deficiencies: 1) inadequate coverage of medical knowledge beyond imaging; 2) elevated propensity for hallucinations due to suboptimal data curation; and 3) limited reasoning capaci
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.
Drosophila melanogaster repeatome, comprising roughly 20% of the genome, is characterized by a large fraction of active TE families counterbalanced by efficient purifying selection. Consequently, many TE families persist at low copy numbers and are frequently population specific. Hybridization and horizontal transfer provide new families, which can spread through natural populations within decades. These dynamics, together with years of independent curation efforts, left the D. melanogaster mobilome distributed across several, partly redundant, libraries. Prompted by submissions of population-
СтатьяПрепринтПолный 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: Arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC) is an inherited disease characterized by ventricular arrhythmias and progressive ventricular dysfunction. Genetic testing is recommended, and a pathogenic variant in an ARVC-associated gene is a major criterion for diagnosis according to the 2010 Task Force Criteria. As incorrect attribution of a gene to ARVC can contribute to misdiagnosis, we assembled an international multidisciplinary ARVC Clinical Genome Resource Gene Curation Expert Panel to reappraise all reported ARVC genes.
METHODS: Following a comprehensive literature
Клиническое исследованиеСтатьяПоддержка 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.
MOTIVATION: We've developed a highly curated bacterial virulence factor (VF) library in PATRIC (Pathosystems Resource Integration Center, www.patricbrc.org) to support infectious disease research. Although several VF databases are available, there is still a need to incorporate new knowledge found in published experimental evidence and integrate these data with other information known for these specific VF genes, including genomic and other omics data. This integration supports the identification of VFs, comparative studies and hypothesis generation, which facilitates the understanding of viru
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 Ebola virus disease outbreak in west Africa has prompted significant progress in responding to the clinical needs of patients affected by emerging infectious disease outbreaks. Among the noteworthy successes of vaccine trials, and the commendable efforts to implement clinical treatment trials during Ebola outbreaks, we should also focus on strengthening the collection and curation of epidemiological and observational data that can improve the conception and design of clinical research.
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.
The National Heart, Lung, and Blood Institute convened a working group in January 2015 to explore issues related to an integrated data network for congenital heart disease research. The overall goal was to develop a common vision for how the rapidly increasing volumes of data captured across numerous sources can be managed, integrated, and analyzed to improve care and outcomes. This report summarizes the current landscape of congenital heart disease data, data integration methodologies used across other fields, key considerations for data integration models in congenital heart disease, and the
Consensus Development Conference, NIHСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Postoperative complication rates are often assessed through administrative data, although this method has proven to be imprecise. Recently, new developments in natural language processing have shown promise in detecting specific phenotypes from free medical text. Using the clinical challenge of extracting four specific and frequently undercoded postoperative complications (pneumonia, urinary tract infection, sepsis, and septic shock), it was hypothesized that natural language processing would capture postoperative complications on a par with human-level curation from electronic hea
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.
Gene-based therapies are being developed for retinal diseases, including RS1-related X-linked retinoschisis. Therefore it is essential to determine which variants are pathogenic and which are benign when enrolling patients. The Clinical Genome Resource (ClinGen) X-Linked Inherited Retinal Diseases (XLRD) Variant Curation Expert Panel (VCEP) brings together clinician scientists, molecular biologists, and geneticists to apply their expertise and review the clinical, genetic, population, and functional evidence for variants. American College of Medical Genetics (ACMG) guidelines have been modifie
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.
ECOD (Evolutionary Classification Of protein Domains) is a comprehensive and up-to-date protein structure classification database. The majority of new structures released from the PDB (Protein Data Bank) each week already have close homologs in the ECOD hierarchy and thus can be reliably partitioned into domains and classified by software without manual intervention. However, those proteins that lack confidently detectable homologs require careful analysis by experts. Although many bioinformatics resources rely on expert curation to some degree, specific examples of how this curation occurs an
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Most new genomes lack annotation, automated methods are error-prone, and few genomes are ever manually curated due to time and cost. Protein structure predictions may offer a new route to assess and improve gene models without requiring experimental data. Here, we explore whether scores from protein structure prediction can aid in scoring gene model quality. We chose three species (Fusarium graminearum, Toxoplasma gondii, and Aspergillus fumigatus) from the VEuPathDB database that have collectively undergone more than 1000 manual curation events. We modelled translations of the gene models 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.
OBJECTIVE: To identify candidate genes and genetic variants for preeclampsia using a bioinformatic approach to extract and organize genes and variants from the published literature.
METHODS: Semantic data-mining and natural language processing were used to identify articles from the published literature meeting criteria for potential association with preeclampsia. Articles were manually reviewed by trained curators. Cluster analysis was used to aggregate the extracted genes into gene sets associated with preeclampsia or severe preeclampsia, early or late preeclampsia, maternal or fetal tissue
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
MOTIVATION: Perineural invasion (PNI) is an important pathological phenotype associated with poor prognosis in multiple malignancies. The primary detection method is visual inspection of whole slide images (WSIs), which is labor-intensive, time-consuming, subjective, and prone to high inter-observer variability. Developing reliable, accurate deep learning models for PNI detection is constrained by the lack of pixel-level annotated WSIs.
RESULTS: We evaluated four backbone architectures and two different approaches to improve PNI detection in a multi-organ dataset of colon, prostate, and pancr
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.
OBJECTIVE: OsteoDIP aims to collect and provide, in a simple searchable format, curated high throughput RNA expression data related to osteoarthritis.
DESIGN: Datasets are collected annually by searching "osteoarthritis gene expression profile" in PubMed. Only publications containing patient data and a list of differentially expressed genes are considered. From 2020, the search has expanded to include non-coding RNAs. Moreover, a search in GEO for "osteoarthritis" datasets has been performed using 'Homo sapiens' and 'Expression profiling by array' filters. Annotations for genes linked to oste
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.
MOTIVATION: Knowledge-guided learning offers effective and robust model training strategies in data-scarce settings by incorporating established domain knowledge, thereby enhancing generalization, robustness, and interpretability. By contrast, conventional deep learning approaches rely purely on data-driven learning, which can limit robust model interpretability, particularly in high-dimensional settings with limited size samples. In computational biology, knowledge-guided learning has primarily leveraged network- and structural-based knowledge, leading to biologically interpretable representa
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: The United Nations recently made a call to address the challenges of an estimated 300 million persons worldwide living with a rare disease through the collection, analysis, and dissemination of disaggregated data. Epidemiologic Information (EI) regarding prevalence and incidence data of rare diseases is sparse and current paradigms of identifying, extracting, and curating EI rely upon time-intensive, error-prone manual processes. With these limitations, a clear understanding of the variation in epidemiology and outcomes for rare disease patients is hampered. This challenges the pub
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаResearch Support, N.I.H., IntramuralПолный 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.
Reports an error in "Defining and assessing adverse events and harmful effects in psychotherapy study protocols: A systematic review" by Rahel Klatte, Bernhard Strauss, Christoph Flückiger, Francesca Färber and Jenny Rosendahl (Psychotherapy, 2023[Mar], Vol 60[1], 130-148). Psychotherapy Study Protocols: A Systematic Review" by Klatte et al. (2022) In the article "Defining and Assessing Adverse Events and Harmful Effects in Psychotherapy Study Protocols: A Systematic Review" by Rahel Klatte, Bernhard Strauss, Christoph Flückiger, Francesca Färber, and Jenny Rosendahl (Psychotherapy, 2022, Vol.
Опубликованное исправлениеПолный 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 Mars Sample Return Planning Group 2 (MSPG2) was tasked with identifying the steps that encompass all the curation activities that would happen within the MSR Sample Receiving Facility (SRF) and any anticipated curation-related requirements. An area of specific interest is the necessary analytical instrumentation. The SRF would be a Biosafety Level-4 facility where the returned MSR flight hardware would be opened, the sample tubes accessed, and the martian sample material extracted from the tubes. Characterization of the essential attributes of each sample would be required to provide enoug
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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: Tuberculosis (TB) is the leading cause of infectious disease mortality worldwide. Numerous host blood-based gene expression signatures have been proposed in the literature as alternative tools for diagnosing TB infection. However, the generalizability of these signatures to different patient contexts is not well-characterized. There is a pressing need for a well-curated database of TB gene expression studies for the systematic assessment of existing and newly developed TB gene signatures.
RESULTS: We built curatedTBData, a manually-curated database of 49 human TB transcriptomic st
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.
T cells develop from circulating precursor cells, which enter the thymus and migrate through specialized subcompartments that support their maturation and selection1. In humans, this process starts in early fetal development and is highly active until thymic involution in adolescence. To map the microanatomical underpinnings of this process in pre- and early postnatal stages, we established a quantitative morphological framework for the thymus-the Cortico-Medullary Axis-and used it to perform a spatially resolved analysis. Here, by applying this framework to a curated multimodal single-cell at
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.
Deleterious germline RUNX1 variants lead to familial platelet disorder with myeloid malignancies (FPDMM), an autosomal dominant disorder characterized by thrombocytopenia, qualitative platelet defects, and an increased risk of hematologic malignancies. Interpretation of variants of uncertain significance (VUSs) remains a major barrier to precision medicine for affected individuals and families, particularly because many RUNX1 variants are private. To address this challenge, we developed a comprehensive pipeline of well-established in vitro functional assays, including transactivation reporter
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.