Multi-stage framework using transformer models, feature fusion and ensemble learning for enhancing eye disease classification
本研究提出了一种多阶段框架（MST-EDS）用于眼病分类，结合Transformer模型和集成学习，显著提高了分类准确性，达到97.163%。该方法为眼病的早期诊断提供了新的思路。
Cracking the code: predicting tumor microenvironment enabled chemoresistance with machine learning in the human tumoroid models
本研究探讨了高等级浆液性输卵管卵巢癌的肿瘤微环境对化疗敏感性的影响，利用机器学习分析不同细胞组成的肿瘤体对药物反应的差异，揭示了细胞多样性在治疗结果预测中的重要性。
Stacking ensemble learning models diagnose pulmonary infections using host transcriptome data from metatranscriptomics
本研究利用转录组数据和堆叠集成学习模型，开发了一种快速且经济的肺部感染诊断方法，显示出高准确性，能够及时识别感染状态和类型。
Integrated molecular and clinical characterization of pulmonary large cell neuroendocrine carcinoma
本文研究了肺大细胞神经内分泌癌的分子特征和临床表现，发现其具有显著的分子异质性和独特的免疫基因组特征，为未来的靶向治疗提供了基础。
Induced somatic mutation accumulation during skeletal muscle regeneration reduces muscle strength
本研究揭示了基因组不稳定性在老化肌肉再生中的作用，表明积累的体细胞突变可能影响肌肉功能，进而影响老化表型。
Integrating miRNA profiling and machine learning for improved prostate cancer diagnosis
本研究探讨了miRNA生物标志物与机器学习结合在前列腺癌诊断中的应用，显示出较高的准确性和生物学相关性，具有重要的临床和商业潜力。
Machine learning-based construction of Immunogenic cell death-related score for improving prognosis and personalized treatment in glioma
本研究开发了免疫细胞死亡相关评分（ICDS），用于评估胶质瘤患者的预后和药物反应。通过多种实验方法验证了ICDS的有效性，发现SERPINH1在胶质瘤中异常高表达，促进肿瘤细胞增殖和迁移。
Training data composition determines machine learning generalization and biological rule discovery
本文研究了训练数据集的组成如何影响机器学习模型的泛化能力和生物规则发现，强调了在免疫治疗设计中的重要性。
Profiling disease experience in patients living with brain aneurysms by analyzing multimodal clinical data and quality of life measures
本研究分析了111名脑动脉瘤患者的心理和身体健康，发现心理健康对生活质量的影响更为显著。与德国标准人群相比，患者的生活质量评分较低，强调了在康复评估中优先考虑心理健康的重要性。
Micro-computed tomography to visualize preserved vascular architecture in decellularized human vaginal tissue: explorative study
本研究使用微计算机断层扫描技术评估去细胞化人类阴道组织的血管架构，发现尽管小血管显著减少，但大血管结构得以保留，为临床应用提供了重要数据支持。
A dataset of primary nasopharyngeal carcinoma MRI with multi-modalities segmentation
本文介绍了首个全面的鼻咽癌MRI数据集，包含277名患者的多模态成像数据，旨在促进早期诊断和机器学习算法的发展。
Real time machine learning prediction of next generation sequencing test results in live clinical settings
文章介绍了Heme-STAMP测试在临床中的应用，利用机器学习模型实时预测基因测试结果，显示出与专家相当的预测能力，强调了其在血液肿瘤诊断中的重要性。
Emerging implications of N6-methyladenosine in prostate cancer progression and treatment
文章探讨了N6-methyladenosine在前列腺癌进展和治疗中的重要性，强调其作为新兴治疗靶点的潜力，并回顾了相关的调控机制和技术。
Abundance-biased codon diversification prevents recombination in AAV production and ensures robust in vivo expression of functional FRET sensors
文章介绍了一种新的ABCD方法，解决了在AAV生产中因重复序列引起的重组问题，从而提升了FRET传感器的功能性，扩展了其在活体成像和基因操作中的应用潜力。
Current practices in the study of biomolecular condensates: a community comment
文章讨论了生物分子凝聚体的研究进展，强调其在细胞功能和疾病（如癌症和神经退行性疾病）中的重要性。