m+Medelevator.RU
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Библиотека сейчас

От первоисточника до медицинского перевода

Подключаем обновления…
Собрано из открытых источников—

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 счётчика
Доступно 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.

Найти литературу по своему диагнозу →

Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.

Результаты поиска

10212 публикаций

Поиск: 136 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 890 с найденным полным текстом

Dual-contrastive learning for spatial domain identification in spatial transcriptomics with STAMGC.

Spatial transcriptomics (STs) have become a valuable approach for understanding the growth and development of organisms. Despite the recent emergence of numerous ST models, accurately identifying spatial domains remains challenging owing to the trade-off between preserving local details and reducing noise. Here, we introduce STAMGC, which is a dual-contrastive learning framework built upon graph convolutional networks. This model leverages regional and topological contrastive learning to jointly optimize the model, effectively reducing the noise in spatial domain identification and enhancing t

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42749488Открыть статью

Embodied Spatial Affordance: Spatial-Aware Affordance Learning for Embodied Navigation and Manipulation.

Embodied navigation and manipulation are fundamental capabilities for embodied agents operating in physical environments. A key challenge in this process is understanding the spatial context and the affordances of the environment, which involves recognizing how objects can be interacted with (object affordance) and identifying suitable locations for movement and object placement (free space affordance). While Vision-Language Models (VLMs) have shown promise in high-level task planning, their ability to translate reasoning into precise executable actions remains limited, particularly in image-b

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42241267Открыть статью

Unified representation learning for spatial multi-omics.

MOTIVATION: Integrating spatial multi-omics data is crucial for decoding tissue function, yet existing methods struggle with noise and cross-modal alignment. RESULTS: We introduce SpaAlign, a novel two-stage framework for the robust integration of multiple omics and histological data. At its core, a contrastive learning stage creates a unified semantic space, followed by a self-supervised clustering stage that enforces structural coherence. Our evaluations demonstrate its effectiveness in accurately delineating the capsule-cortex-medulla architecture in human lymph nodes and precisely identif

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42635533Открыть статью

Assessing spatial learning and memory in rodents.

Maneuvering safely through the environment is central to survival of almost all species. The ability to do this depends on learning and remembering locations. This capacity is encoded in the brain by two systems: one using cues outside the organism (distal cues), allocentric navigation, and one using self-movement, internal cues and nearby proximal cues, egocentric navigation. Allocentric navigation involves the hippocampus, entorhinal cortex, and surrounding structures; in humans this system encodes allocentric, semantic, and episodic memory. This form of memory is assessed in laboratory anim

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 25225309Открыть статью

Experience during suckling alters later spatial learning.

These experiments explore the role of preweaning experience in learning during the juvenile period. Pups that had been reared with many nipples available reached criterion on an 8-arm radial maze in a few trials; conversely, pups reared with only a few nipples required 3 times the number of trials to reach criterion (Experiment 1). Pups that had been reared with relatively few nipples available rarely nipple-shifted, while those that had been reared with a particularly high density of nipples shifted more frequently (Expt 2). A rearing procedure was devised that allowed precise experimental co

СтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 3338625Открыть статью

Spatial Network Connectivity and Spatial Reasoning Ability in Children with Nonverbal Learning Disability.

Nonverbal Learning Disability (NVLD) is characterized by deficits in visual-spatial, but not verbal, reasoning. Nevertheless, the functioning of the neural circuits supporting spatial processing have yet to be assessed in children with NVLD. We compared the resting state functional connectivity of a spatial brain network among children with NVLD, children with reading disorder (RD), and typically developing (TD) children. Seventy-five participants (7-15 years old) were included in the study (20 TD, 24 NVLD, and 31 RD). Group differences in global efficiency and functional connectivity among 12

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31953441Открыть статью

A deep learning representation and spatial Bayesian cell-type deconvolution for spatial transcriptomics.

BACKGROUND: Spatial transcriptomics provides unprecedented insights into gene expression in the spatial context of tissues; however, some mainstream techniques lack quantitative analysis of uncertainty. METHODS: In this study, we propose a computational framework-Spatial Deconvolution via Deep Gaussian Processes (SDDGP)-that integrates deep Gaussian processes with Bayesian inference for spatially aware deconvolution of spatial transcriptomics data. The framework consists of three tightly coupled components. A multi-layer deep Gaussian process (DGP) captures nonlinear spatial dependencies in c

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42504247Открыть статью

The Influence of Spatial Location and Object Shape on Learning and Re-Learning Spatial Tasks in Dopamine Transporter-Deficient Rats.

Background: The role of dopamine in brain functions has been well established, and dopamine imbalances can cause problems in working memory and spatial learning. The dopamine transporter (DAT) plays a significant role in dopamine regulation. Rats with a knockout of the dopamine transporter gene (DAT-KO), the model of attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), are characterized by hyperdopaminergia and spatial memory impairments. Methods: Rats were trained to manipulate objects and recognize their spatial location and shape using RedBox apparatus. They needed to move a distant object to r

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42651667Открыть статью

Impaired spatial learning after hypergravity exposure in rats.

Most astronauts experience spatial disorientation after exposure to weightlessness, indicating that constant gravity is utilized as a stable external reference during spatial cognition. We attempted to elucidate the role of constant gravity in spatial learning using a radial arm maze test on rats housed in a hypergravity environment (HG) produced by a centrifuge device. Male Wistar rats were kept in 2G linear acceleration for 2 weeks before the spatial learning task, which lasted for 10 days. The control rats were placed close to the centrifuge device but not exposed to hypergravity. Spatial l

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 15561505Открыть статью

Riemannian metric learning for alignment of spatial multiomics.

MOTIVATION: Recent spatial technologies measure the transcriptome, epigenome, proteome, metabolome, and other modalities from thousands of cells across a tissue. Most assays typically profile only one modality from a tissue slice, raising the question of how to align spatial data from heterogeneous feature spaces. While multiple approaches have been developed for multi-modal integration of single-cell datasets, few existing techniques perform spatial alignment across arbitrary modalities incorporating both spatial and feature information. RESULTS: We introduce Manifold Gromov-Wasserstein (MGW

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42412825Открыть статью

Cholinergic modulation of spatial learning, memory and navigation.

Spatial learning, including encoding and retrieval of spatial memories as well as holding spatial information in working memory generally serving navigation under a broad range of circumstances, relies on a network of structures. While central to this network are medial temporal lobe structures with a widely appreciated crucial function of the hippocampus, neocortical areas such as the posterior parietal cortex and the retrosplenial cortex also play essential roles. Since the hippocampus receives its main subcortical input from the medial septum of the basal forebrain (BF) cholinergic system,

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 30055067Открыть статью

Learning Patient-Specific Spatial Biomarker Dynamics via Operator Learning for Alzheimer's Disease Progression.

Alzheimer's disease (AD) is a complex, multifactorial neurodegenerative disorder with substantial heterogeneity in progression and treatment response. Despite recent therapeutic advances, predictive models capable of accurately forecasting individualized disease trajectories remain limited. Here, we present a machine learning-based operator learning framework for personalized modeling of AD progression, integrating longitudinal multimodal imaging, biomarker, and clinical data. Unlike conventional models with prespecified dynamics, our approach directly learns patient-specific disease operators

СтатьяПрепринтПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40740514Открыть статью

Learning patient-specific spatial biomarker dynamics via operator learning for Alzheimer's disease progression.

Alzheimer's disease (AD) is a complex, multifactorial neurodegenerative disorder with substantial heterogeneity in progression and treatment response. Despite recent therapeutic advances, predictive models capable of accurately forecasting individualized future biomarker states remain limited. Here, we present a machine learning-based operator learning framework for personalized modeling of AD progression, integrating longitudinal multimodal imaging, biomarker, and clinical data. Unlike conventional models with prespecified dynamics, our approach directly learns patient-specific disease operat

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42082519Открыть статью

Spatial learning and memory in the tortoise (Geochelone carbonaria).

A single tortoise (Geochelone carbonaria) was trained in an eight-arm radial maze, with the apparatus and general procedures modeled on those used to demonstrate spatial learning in rats. The tortoise learned to perform reliably above chance, preferentially choosing baited arms, rather than returning to arms previously visited on a trial. Test sessions that examined control by olfactory cues revealed that they did not affect performance. No systematic, stereotyped response patterns were evident. In spite of differences in brain structure, the tortoise showed spatial learning abilities comparab

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 18085925Открыть статью

Spatial learning impairment in a murine model of AIDS.

Mice infected with an immunosuppressive murine leukemia virus (MuLV) mixture, LP-BM5, displayed profound and selective deficits in spatial learning in a modified Morris water maze. These deficits appeared before the appearance of gross neurological impairment or histopathological changes in the central nervous system. Thus, LP-BM5-infected mice displayed deficits in several aspects of trained performance compared to controls. Furthermore, a failure to exhibit any evidence of task acquisition in this maze was observed almost twice as frequently (P less than 0.0005) in infected mice as in uninfe

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 1644264Открыть статью

SOFisher: reinforcement learning-guided experiment designs for spatial omics.

Spatial omics technologies enable the precise detection of proteins and RNAs at high spatial resolution. Designing spatial omics experiments requires careful consideration of "what" targets to measure and "where" to position the field of views (FOVs). Current FOV sampling strategies often involve acquiring densely sampled FOVs and stitching them together, which is time-consuming, resource-intensive, and sometimes impossible. To optimize FOV sampling strategies, we propose SOFisher, a reinforcement learning-based framework that harnesses the knowledge gained from the sequence of previously samp

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42185268Открыть статью

Spatial biomarker discovery via interpretable semantic learning in histopathology.

Spatial biomarkers are critical for precision oncology but remain challenging to systematically discover due to the complexity of whole-slide images. We present PathPrism, an interpretable AI framework for spatial biomarker discovery and virtual experimentation. Unlike black-box models, PathPrism encodes tissue architecture into pathologically informed spatial features, enabling transparent modeling of prognosis, molecular alterations, and therapy response. Applied to 7,000 patients with colorectal cancer across 11 cohorts, PathPrism uncovered hundreds of biomarkers predictive of survival, MSI

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42276049Открыть статью

Spatial Learning in Naturalistic Search With Simulated Vision Loss.

PURPOSE: In everyday life, we learn to find relevant objects in complex three-dimensional environments. This spatial learning is even more important under conditions of visual impairment. Yet, little is known about how spatial learning and impaired vision interact to shape search behavior in complex naturalistic settings. Here we assessed how spatial learning is used to mitigate the consequences of acute (simulated) central and peripheral vision loss for navigating an everyday three-dimensional environment. METHODS: Seventy-five participants were assigned to one of three simulated vision cond

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41979401Открыть статью

Refining Muscle Morphometry Through Machine Learning and Spatial Analysis.

AIMS: Muscle morphology provides important information in differentiating disease aetiology, but its measurement remains challenging because of the lack of an efficient and objective method. This study aimed to quantitatively refine the morphological features of muscle fibres in neuromuscular diseases using machine learning. METHODS: In this retrospective study, we analysed muscle biopsy specimens on haematoxylin and eosin-staining. Machine learning-based software was developed to segment muscle fibre contours and perform automated muscle morphometry and subsequent graph theory-based spatial

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40125691Открыть статью

Reward-Based Spatial Learning in Teens With Bulimia Nervosa.

OBJECTIVE: To assess the functioning of mesolimbic and fronto-striatal areas involved in reward-based spatial learning in teenaged girls with bulimia nervosa (BN) that might be involved in the development and maintenance of maladaptive behaviors characteristic of the disorder. METHOD: We compared functional magnetic resonance imaging blood oxygen level-dependent response in 27 adolescent girls with BN to that of 27 healthy, age-matched control participants during a reward-based learning task that required learning to use extra-maze cues to navigate a virtual 8-arm radial maze to find hidden r

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 27806864Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты