Latvian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)

eucalyptus pellita/krūts vēzis

Saite tiek saglabāta starpliktuvē
RakstiKlīniskie pētījumiPatenti
5 rezultātiem
To develop and validate an interpretable and repeatable machine learning model approach to predict molecular subtypes of breast cancer from clinical metainformation together with mammography and MRI images.We retrospectively assessed 363 breast cancer cases

Metabolic Effects of a Eucalyptus Bark Lipophilic Extract on Triple Negative Breast Cancer and Non-Tumor Breast Epithelial Cells

Rakstu tulkošanu var veikt tikai reģistrēti lietotāji
Ielogoties Reģistrēties
In this work, untargeted metabolomics was used to unveil the impact of a Eucalyptus (E. nitens) lipophilic outer bark extract on the metabolism of triple negative breast cancer (TNBC) and non-tumour breast cells. Integrative analysis of culture medium, intracellular polar metabolites and cellular

White box radial basis function classifiers with component selection for clinical prediction models.

Rakstu tulkošanu var veikt tikai reģistrēti lietotāji
Ielogoties Reģistrēties
OBJECTIVE To propose a new flexible and sparse classifier that results in interpretable decision support systems. METHODS Support vector machines (SVMs) for classification are very powerful methods to obtain classifiers for complex problems. Although the performance of these methods is consistently
Background: Lung and breast cancers are common in the world and represent major public health problems. Systemic chemotherapy is an effective way to prolong survival but it is associated with side effects. Plants are used as traditional treatments for many types of cancers, mostly in

White learning methodology: A case study of cancer-related disease factors analysis in real-time PACS environment

Rakstu tulkošanu var veikt tikai reģistrēti lietotāji
Ielogoties Reģistrēties
Background and objective: Bayesian network is a probabilistic model of which the prediction accuracy may not be one of the highest in the machine learning family. Deep learning (DL) on the other hand possess of higher predictive power
Pievienojieties mūsu
facebook lapai

Vispilnīgākā ārstniecības augu datu bāze, kuru atbalsta zinātne

  • Darbojas 55 valodās
  • Zāļu ārstniecības līdzekļi, kurus atbalsta zinātne
  • Garšaugu atpazīšana pēc attēla
  • Interaktīva GPS karte - atzīmējiet garšaugus atrašanās vietā (drīzumā)
  • Lasiet zinātniskās publikācijas, kas saistītas ar jūsu meklēšanu
  • Meklēt ārstniecības augus pēc to iedarbības
  • Organizējiet savas intereses un sekojiet līdzi jaunumiem, klīniskajiem izmēģinājumiem un patentiem

Ierakstiet simptomu vai slimību un izlasiet par garšaugiem, kas varētu palīdzēt, ierakstiet zāli un redziet slimības un simptomus, pret kuriem tā tiek lietota.
* Visa informācija ir balstīta uz publicētiem zinātniskiem pētījumiem

Google Play badgeApp Store badge