Endometriózis: ki dolgozik rajta

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

• Minden célpont
• VEGF 0
• CTNNB1 0
• PPAR 0
• PI3K 0
• TP53 0
• AKT 0
• NLRP3 0
• TNF 0
• IL-6 0
• MMP-9 0
• NRF2 0
• AMPK 0
• ERK 0
• HIF-1 0
• JAK 0
• mTOR 0
• PTEN 0
• SIRT1 0
• TLR4 0
• HSP90 0
• MAPK 0
• STAT3 0
• BRCA1 0
• COX-2 0
• CXCR4 0
• EGFR 0
• ESR1 0
• HMGB1 0
• IL-1 0
• PD-1 0
• PKM2 0
• STING 0
• YAP 0
• BAP1 0
• BCL-2 0
• BDNF 0
• BRCA2 0
• CCR5 0
• CGRP 1
• CSF1R 0
• FAK 0
• FGFR 0
• FOXP3 0
• G6PD 0
• GPX4 0
• JNK 0
• KRAS 1
• LAG-3 0
• MDM2 0
• MYC 0
• PARP 0
• PD-L1 0
• PDGFR 0
• PRMT5 0
• SGLT2 0
• TIGIT 0
• TREM2 0
• VHL 0

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

Ebben a nézetben még nincs kutatócsoport.

Leállított, visszavont és felfüggesztett vizsgálatok, a szponzor által a regiszterben megadott okkal, szó szerint idézve.

• Visszavonták

  SIRT-1 Antagonism for Endometrial Receptivity

  NCT04184323· Wake Forest University Health Sciences· Frissítve: 2021. nov. 17.

  “Lack of funding”A regiszter szövege, változtatás nélkül. Forrás

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

• SIRT-1 Antagonism for Endometrial Receptivity

  NCT04184323· Wake Forest University Health Sciences· Forrás

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

• Single-Cell Analysis 21
• Organoids 13
• Mendelian Randomization Analysis 29
• CRISPR-Cas Systems 1
• Gene Expression Profiling 44
• Sequence Analysis, RNA 6
• Exome Sequencing 2
• Proteomics 12
• Metabolomics 7
• Mass Spectrometry 2
• Flow Cytometry 7
• Immunohistochemistry 18
• Liquid Biopsy 1
• Xenograft Model Antitumor Assays 1
• Positron-Emission Tomography 3
• Magnetic Resonance Imaging 53
• Machine Learning 31
• Deep Learning 4
• Cohort Studies 47
• Genome-Wide Association Study 34

• Artificial intelligence for women's reproductive health: A scoping review of global diagnostic trends, methodological gaps, and a translational research agenda for low-resource settings.

  PLoS One, 2026. szept.

• Phenotypic analysis of human and murine endometrial organoids using a machine learning approach.

  Reproduction, 2026. szept.

• Unpaired multi-modal multi-label learning for detecting endometriosis signs.

  Artif Intell Med, 2026. aug.

• Multimodal analysis reveals asynchronous aging dynamics between endometriosis-associated ovarian cancer and endometriosis patients.

  BMC Med, 2026. júl.

• Uterine microbiome signatures associated with endometriosis.

  BMC Biol, 2026. jún.

• Deciphering immune-inflammatory dysregulation in the endometriotic microenvironment: insights from single-cell omics and artificial intelligence.

  Front Immunol, 2026. jún.

• Interpretable machine learning for endometriosis classification: a rule-based approach.

  BMC Med Inform Decis Mak, 2026. jún.

• Machine learning models for non-invasive endometriosis triage using a laparoscopically and histologically verified cohort.

  Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol, 2026. jún.

• MicroRNAs in endometriosis: bioinformatics resources, machine learning strategies, and multi-omics perspectives.

  J Transl Med, 2026. máj.

• Bioinformatics and machine learning-driven discovery of candidate tissue diagnostic markers for endometriosis with experimental verification.

  Front Endocrinol (Lausanne), 2026. máj.

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