Skizofrénia: ki dolgozik rajta

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

• Minden célpont
• NMDA 9
• BDNF 0
• GLP-1 1
• mTOR 0
• AKT 0
• PI3K 0
• TNF 0
• ERK 0
• IL-6 0
• NLRP3 0
• PPAR 0
• NRF2 0
• AMPK 0
• IL-17 0
• IL-23 1
• MAPK 0
• MAPT 0
• BACE1 0
• BCL-2 0
• C9orf72 0
• CD20 0
• COX-2 0
• DMD 0
• EGFR 0
• FOXP3 0
• FTO 0
• HMGB1 0
• IDO1 0
• IL-1 0
• JAK 0
• MMP-9 0
• PCSK9 0
• PDE4 0
• SCN2A 0
• SGLT2 0
• SIRT1 0
• STAT3 0
• TFEB 0
• TREM2 0
• VEGF 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 8
• Organoids 4
• Mendelian Randomization Analysis 70
• CRISPR-Cas Systems 2
• Gene Expression Profiling 44
• Sequence Analysis, RNA 1
• Whole Genome Sequencing 3
• Exome Sequencing 4
• Proteomics 30
• Metabolomics 24
• Mass Spectrometry 7
• Flow Cytometry 1
• Immunohistochemistry 8
• Positron-Emission Tomography 30
• Magnetic Resonance Imaging 383
• Machine Learning 81
• Deep Learning 17
• Cohort Studies 169
• Genome-Wide Association Study 174

• Spatially localized fMRI metrics as predictive and highly distinct state-independent fingerprints.

  Imaging Neurosci (Camb), 2026. nov.

• Interleukin pathway genotype and the grandiosity dimension of psychosis: a machine learning gene set analysis with unsupervised anomaly detection controls.

  Front Immunol, 2026. okt.

• Reliable Bayesian Causal Inference for Externally Controlled Single-Arm Trials Under Transportability Violations.

  Stat Med, 2026. okt.

• Machine learning methods and schizophrenia spectrum disorders: a scoping review.

  BMJ Open, 2026. szept.

• Multimodal machine learning model integrating electroencephalography, heart rate variability and clinical measures for distinguishing major psychiatric disorders.

  J Affect Disord, 2026. szept.

• Predicting clozapine initiation among patients with schizophrenia via machine learning trained on electronic health record data.

  Schizophr Res, 2026. szept.

• Differential predictive performance of machine learning models for schizophrenia relapse prediction using behavioral versus physiological passive sensors: A systematic review and meta-analysis.

  Asian J Psychiatr, 2026. szept.

• Predictors of social and occupational functioning in help-seeking youths accessing an early intervention in psychosis programme: A real-world cohort study using machine learning algorithms.

  Schizophr Res, 2026. aug.

• Machine learning classification of schizophrenia and social anhedonia based on facial expressions.

  Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry, 2026. aug.

• Real-Time Precision Psychiatry for Schizophrenia: A Microfluidic Genotyping and Super-Learner Platform for Treatment Response Prediction.

  Schizophr Bull, 2026. aug.

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