Asztma: ki dolgozik rajta

Intézményenként egy kártya. Szűrhetsz célpontra, országra, vagy csak az EU-13 (Horizon Europe felzárkózó) országok intézményeire.

• Minden célpont
• NLRP3 0
• IL-4 0
• MAPK 0
• PI3K 0
• TSLP 2
• STAT3 0
• AKT 0
• IL-13 0
• mTOR 0
• NRF2 0
• TNF 0
• GLP-1 0
• IL-17 0
• JAK 1
• TLR4 0
• PPAR 0
• HIF-1 0
• IL-6 0
• JNK 0
• AMPK 0
• ERK 0
• CD40 0
• COX-2 0
• HMGB1 0
• IL-1 1
• MMP-9 0
• STING 0
• EGFR 0
• SIRT1 0
• TP53 0
• YAP 0
• CTNNB1 0
• GPX4 0
• METTL3 0
• PD-1 0
• PDE4 0
• PTEN 0
• VEGF 0
• CCR5 0
• CFTR 0
• PD-L1 0
• PKM2 0
• ALK 1
• BDNF 0
• CD19 0
• CD38 0
• CXCR4 0
• FGFR 0
• FTO 0
• GIP 0
• HDAC 0
• IGF1R 0
• IL-23 0
• KIT 0
• MYC 0
• PCSK9 0
• SGLT2 0
• STK11 0
• ACE2 0
• APOE 0

Az EU-13 szűrő, nem rangsor: csak szűkíti a listát.

Ebben a nézetben még nincs kutatócsoport.

Vizsgálatok, amelyek regiszteradata szerint az egyéni résztvevői adatokat (IPD) megosztják.

Ebben a nézetben egy vizsgálat sem jelzi, hogy megosztaná a résztvevői adatokat.

Publikációk erről a betegségről egy MeSH-módszerkifejezés szerint, például szekvenálási vagy képalkotó módszerre.

• Single-Cell Analysis 18
• Organoids 2
• Mendelian Randomization Analysis 79
• Gene Expression Profiling 73
• Sequence Analysis, RNA 7
• Whole Genome Sequencing 1
• Exome Sequencing 2
• Proteomics 26
• Metabolomics 47
• Mass Spectrometry 16
• Flow Cytometry 18
• Immunohistochemistry 12
• Liquid Biopsy 1
• Xenograft Model Antitumor Assays 1
• Positron-Emission Tomography 1
• Magnetic Resonance Imaging 12
• Machine Learning 67
• Deep Learning 10
• Cohort Studies 248
• Genome-Wide Association Study 99

• Hybrid deep learning and YAMNet features for asthma diagnosis from respiratory sounds.

  Sci Rep, 2026. ápr.

• Explainable artificial intelligence-driven ensemble learning for asthma risk prediction using machine and deep learning.

  J Int Med Res, 2026. ápr.

• A Robust Deep Learning Approach for COPD Automated Detection.

  Sensors (Basel), 2026. ápr.

• Accurate Asthma-COPD Overlap Classification via Deep Transfer Learning in Medical Image Segmentation.

  Int J Chron Obstruct Pulmon Dis, 2026. ápr.

• Deep learning and statistical methods identify novel asthma risk variants in Europeans.

  J Allergy Clin Immunol, 2026. ápr.

• Identification of Comorbidities in Obstructive Sleep Apnea Using Diverse Data and a One-Dimensional Convolutional Neural Network.

  Sensors (Basel), 2026. febr.

• Generating Lung Ventilation Images with Virtual Non-contrast Images from Dual-Energy CT Scans Using Multi-task Conditional Generative Adversarial Networks.

  J Imaging Inform Med, 2026. jan.

• Automated lung sound detection via Bi-GRU-modified SqueezeNet architecture with new stock well feature set.

  Comput Biol Chem, 2025. dec.

• Deep Learning-Driven Early Diagnosis of Respiratory Diseases using CNN-RNN Fusion on Lung Sound Data.

  Sci Rep, 2025. nov.

• Deep Learning Reconstruction for 129Xe Diffusion-Weighted MRI Enables Use of Natural Abundant Xenon and Improved Image Acceleration.

  Magn Reson Med, 2025. nov.

Megmutatjuk, a betegség mely célpontjait említi az absztrakt, és onnan a rajtuk dolgozókhoz jutsz.