The frequency of Duchenne muscular dystrophy/Becker muscular dystrophy and Pompe disease in children with isolated transaminase elevation: results from the observational VICTORIA study

IntroductionElevated transaminases and/or creatine phosphokinase can indicate underlying muscle disease. Therefore, this study aims to determine the frequency of Duchenne muscular dystrophy/Becker muscular dystrophy (DMD/BMD) in male children and Pompe disease (PD) in male and female children with isolated hypertransaminasemia.MethodsThis multi-center, prospective study enrolled patients aged 3–216 months with serum alanine transaminase (ALT) and/or aspartate transaminase (AST) levels >2× the upper limit of normal (ULN) for ≥3 months. Patients with a known history of liver or muscle disease or physical examination findings suggestive of liver disease were excluded. Patients were screened for creatinine phosphokinase (CPK) levels, and molecular genetic tests for DMD/BMD in male patients and enzyme analysis for PD in male and female patients with elevated CPK levels were performed. Genetic analyses confirmed PD. Demographic, clinical, and laboratory characteristics of the patients were analyzed.ResultsOverall, 589 patients [66.8% male, mean age of 63.4 months (standard deviation: 60.5)] were included. In total, 251 patients (188 male and 63 female) had CPK levels above the ULN. Of the patients assessed, 47% (85/182) of male patients were diagnosed with DMD/BMD and 1% (3/228) of male and female patients were diagnosed with PD. The median ALT, AST, and CPK levels were statistically significantly higher, and the questioned neurological symptoms and previously unnoticed examination findings were more common in DMD/BMD patients than those without DMD/BMD or PD (p < 0.001).DiscussionQuestioning neurological symptoms, conducting a complete physical examination, and testing for CPK levels in patients with isolated hypertransaminasemia will prevent costly and time-consuming investigations for liver diseases and will lead to the diagnosis of occult neuromuscular diseases. Trial RegistrationClinicaltrials.gov NCT04120168

AOSMA-MLP: A Novel Method for Hybrid Metaheuristics Artificial Neural Networks and a New Approach for Prediction of Geothermal Reservoir Temperature

To ascertain the optimal and most efficient reservoir temperature of a geothermal source, long-term field studies and analyses utilizing specialized devices are essential. Although these requirements increase project costs and induce delays, utilizing machine learning techniques based on hydrogeochemical data can minimize losses by accurately predicting reservoir temperatures. In recent years, applying hybrid methods to real-world challenges has become increasingly prevalent over traditional machine learning methodologies. This study introduces a novel machine learning approach, named AOSMA-MLP, integrating the adaptive opposition slime mould algorithm (AOSMA) and multilayer perceptron (MLP) techniques, specifically designed for predicting the reservoir temperature of geothermal resources. Additionally, this work compares the basic artificial neural network and widely recognized algorithms in the literature, such as the whale optimization algorithm, ant lion algorithm, and SMA, under equal conditions using various evaluation regression metrics. The results demonstrated that AOSMA-MLP outperforms basic MLP and other metaheuristic-based MLPs, with the AOSMA-trained MLP achieving the highest performance, indicated by an R2 value of 0.8514. The proposed AOSMA-MLP approach shows significant potential for yielding effective outcomes in various regression problems

Sürü zekâsında yeni bir yaklaşım: Kuş sürüsü algoritması

Matematiksel programlama olarak da bilinen optimizasyon, bir amaç (değerlendirme) fonksiyonuna göre bir problemde belirli aralıktaki sayısal değerlerin en uygununu seçen işlemler topluluğudur. Optimizasyon problemleri için birçok algoritma önerilmiştir. Bu algoritmaların çoğu sistemin modeli ve amaç fonksiyonu için matematiksel modellere ihtiyaç duymaktadır. Sürü zekâsına dayalı algoritmalar, büyük boyutlu optimizasyon problemleri için, kabul edilebilir sürede optimum ya da optimuma yakın çözümler verebilen algoritmalardır. Matematiksel modelin çıkarılamadığı durumlarda kabul edilebilir sürede sonuç elde edebilmek amacıyla genel amaçlı sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılır. Genel amaçlı sezgisel optimizasyon algoritmaları, biyoloji tabanlı, fizik tabanlı, sürü tabanlı, sosyal tabanlı, müzik tabanlı, kimya tabanlı, spor tabanlı ve matematik tabanlı olmak üzere sekiz farklı grupta değerlendirilmektedir. Sürü zekâsı tabanlı optimizasyon algoritmaları kuş, balık, kedi ve arı gibi canlı sürülerinin hareketlerinin incelenmesiyle geliştirilmiştir. Bu çalışmada, sürü zekâsı optimizasyon algoritmalarının en güncellerinden biri olan kuş sürüsü optimizasyon algoritması ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu algoritmanın performansı, farklı boyutlardaki tek modlu ve çok modlu kalite testi fonksiyonları kullanılarak test edilmiştir. Yapılan deneylerde, optimuma yakınsama eğilimi ve elde edilen sonuç değerleri, performans ölçütü olarak kullanılmıştır. İnceleme sonuçları karşılaştırmalı tablolar aracılığıyla sunulmuş ve yorumlanmıştır. Bu algoritma ile hem tek modlu hem de çok modlu kalite testi fonksiyonlarında diğer sürü zekâsı algoritmalarından çok daha iyi sonuçlar elde edildiği için, algoritmanın ileride birçok problemde etkili olarak kullanılacağı beklenmektedir.Matematiksel programlama olarak da bilinen optimizasyon, bir amaç (değerlendirme) fonksiyonuna göre bir problemde belirli aralıktaki sayısal değerlerin en uygununu seçen işlemler topluluğudur. Optimizasyon problemleri için birçok algoritma önerilmiştir. Bu algoritmaların çoğu sistemin modeli ve amaç fonksiyonu için matematiksel modellere ihtiyaç duymaktadır. Sürü zekâsına dayalı algoritmalar, büyük boyutlu optimizasyon problemleri için, kabul edilebilir sürede optimum ya da optimuma yakın çözümler verebilen algoritmalardır. Matematiksel modelin çıkarılamadığı durumlarda kabul edilebilir sürede sonuç elde edebilmek amacıyla genel amaçlı sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılır. Genel amaçlı sezgisel optimizasyon algoritmaları, biyoloji tabanlı, fizik tabanlı, sürü tabanlı, sosyal tabanlı, müzik tabanlı, kimya tabanlı, spor tabanlı ve matematik tabanlı olmak üzere sekiz farklı grupta değerlendirilmektedir. Sürü zekâsı tabanlı optimizasyon algoritmaları kuş, balık, kedi ve arı gibi canlı sürülerinin hareketlerinin incelenmesiyle geliştirilmiştir. Bu çalışmada, sürü zekâsı optimizasyon algoritmalarının en güncellerinden biri olan kuş sürüsü optimizasyon algoritması ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu algoritmanın performansı, farklı boyutlardaki tek modlu ve çok modlu kalite testi fonksiyonları kullanılarak test edilmiştir. Yapılan deneylerde, optimuma yakınsama eğilimi ve elde edilen sonuç değerleri, performans ölçütü olarak kullanılmıştır. İnceleme sonuçları karşılaştırmalı tablolar aracılığıyla sunulmuş ve yorumlanmıştır. Bu algoritma ile hem tek modlu hem de çok modlu kalite testi fonksiyonlarında diğer sürü zekâsı algoritmalarından çok daha iyi sonuçlar elde edildiği için, algoritmanın ileride birçok problemde etkili olarak kullanılacağı beklenmektedir

Bird swarm algorithms with chaotic mapping

Swarm intelligence based optimization methods have been proposed by observing the movements of alive swarms such as bees, birds, cats, and fish in order to obtain a global solution in a reasonable time when mathematical models cannot be formed. However, many swarm intelligence algorithms suffer premature convergence and they may stumble in local optima. Bird swarm algorithm (BSA) is one of the most recent swarm-based methods that suffers the same problems in some situations. In order to obtain a faster convergence with high accuracy from the swarm based optimization algorithms, different methods have been utilized for balancing the exploitation and exploration. In this paper, chaos has been integrated into the standard BSA, for the first time, in order to enhance the global convergence feature by preventing premature convergence and stumbling in the local solutions. Furthermore, a new research area has been introduced for chaotic dynamics. The standard BSA and the chaotic BSAs proposed in this paper have been tested on unimodal and multimodal unconstrained benchmark functions, and on constrained real-life engineering design problems. Generally, the obtained results from the proposed novel chaotic BSAs with an appropriate chaotic map can outperform the standard BSA on benchmark functions and engineering design problems. The proposed chaotic BSAs are expected to be used effectively in many complex problems in future by integrating enhanced multi-dimensional chaotic maps, time-continuous chaotic systems, and hybrid multi-dimensional maps.WOS:0005132751000182-s2.0-8506427301