• 高血压患者中，血压自主调节和神经炎症的性别特异性下丘脑PVN转录组特征

  本研究通过转录组测序和心血管评估，揭示高血压大鼠下丘脑室旁核中性别特异性分子机制：雄性以交感神经增强和炎症相关基因上调为特征，雌性则通过心率增加和抗炎通路激活维持血压稳定，两性均存在神经炎症基因变化。为性别导向治疗提供新依据。

  来源：Biology of Sex Differences

  时间：2026-02-23

• 基于表面增强拉曼光谱与深度学习模型对早期喉癌血清成分进行多变量特征分析：一种高效筛查新策略

  为解决早期喉癌因缺乏特异性症状而易漏诊、传统筛查方法有创或灵敏度不足的临床难题，研究人员结合表面增强拉曼光谱(SERS)与一维卷积神经网络(1D-CNN)等深度学习模型，对早期喉癌、声带息肉及健康人群血清进行分析。研究表明，融合注意力机制的CNN-Attention模型在患者水平准确率达89.33%，显著优于传统机器学习模型，为早期喉癌提供了一种高效、准确的无创筛查新方法。

  来源：Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy

  时间：2026-02-23

• taf7l的激活通过增强条件反射效应促进了感觉神经的再生

  本研究利用九个基因背景不同的Collaborative Cross小鼠品系，筛选出促进周围神经轴突再生的关键转录因子Taf7l。通过体外Matrigel实验和基因表达谱分析发现，Taf7l在预处理性神经损伤后显著上调，其敲低减少轴突长度27%，过表达则增强再生。该研究首次揭示Taf7l在周围神经再生中的作用，为治疗提供新靶点。

  来源：Neuroscience Letters

  时间：2026-02-23

• 气凝胶支架：革新脑组织工程与体外神经科学的三维仿生平台

  本文综述了三维气凝胶支架在脑组织工程与体外神经科学研究中的应用前景。该研究通过创新的引发式化学气相沉积（iCVD）技术，构建了具有超低密度、中空纤维结构的仿生支架，成功模拟了大脑微环境的生理架构。研究表明，该支架不仅能支持小胶质细胞和星形胶质细胞的长期三维共培养，还实现了细胞间可溶性因子的高效扩散与通讯。尤为重要的是，在脂多糖（LPS）刺激下，共培养体系中的星形胶质细胞展现出对小胶质细胞的保护性调节作用，有效降低了促炎因子IL6和IL1β的表达。这一平台为构建更精准、可靠的人源化脑疾病模型和减少动物实验提供了重要工具。

  来源：Chem & Bio Engineering

  时间：2026-02-23

• 几何对比多视图立体视觉与共可见性传播

  多视图立体视觉框架融合几何引导对比学习强化弱纹理区分，跨视图注意力引导抑制边界错误传播，深度误差感知优化成本聚合，显著提升复杂场景重建精度与效率。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-23

• 新型萘醌[2,3-d]噻唑衍生物的合成及其生物学评价：作为强效的17β-HSD10抑制剂

  本研究设计合成了naphthoquinone[2,3-d] thiazole衍生物，发现化合物14具有强效17β-HSD10抑制活性（IC50=6.33 μM），可改善APP/PS1小鼠认知功能，恢复线粒体功能（降低ROS 24%，提升ATP 76%），抑制CDK5/p25和Tau磷酸化，减少Aβ沉积达三分之二，证实其为多靶点神经保护剂。

  来源：Bioorganic Chemistry

  时间：2026-02-23

• 婴儿面部识别能力的早期神经机制：一项揭示4月龄前大脑面孔选择性的频率标记EEG研究

  本研究通过改进刺激集设计，利用频率标记EEG技术，首次在2-4月龄婴儿中捕捉到对快速呈现面孔的神经选择性反应。这不仅揭示了婴儿视觉系统早期复杂认知处理的能力，也为理解神经选择性何时及如何出现、以及其与视觉能力发展的关系提供了关键证据。

  来源：Infancy

  时间：2026-02-23

• 基于ANN-GA与RSM模型优化提取的灰白蜡蘑酚类物质评价及其多生物活性研究

  本研究为探索更具潜力的天然多功能生物活性物质来源，通过响应面方法学（RSM）和人工神经网络-遗传算法（ANN-GA）优化提取参数，系统评价了真菌灰白蜡蘑（Lepista glaucocana）提取物的抗氧化、抗胆碱酯酶及体外抗增殖活性。结果表明，ANN-GA优化提取物的抗氧化活性显著优于RSM提取物，对乙酰胆碱酯酶（AChE）和丁酰胆碱酯酶（BChE）的抑制作用更强，并对多种癌细胞表现出剂量依赖性细胞毒性。这证实了ANN-GA作为一种高效的优化工具，并揭示了灰白蜡蘑作为天然多功能生物活性化合物来源的巨大潜力。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-02-23

• 基于图的 radicals 结构树表示方法在零样本汉字识别中的应用

  零样本中文字符识别中，本文提出基于图结构的偏旁结构树表示（GRSTR）方法，通过构建自上而下的有向偏旁结构树增强结构感知，设计方向感知位置编码解决位置模糊问题，结合图神经网络（GNN）实现字符的 canonical 表示，并在四个基准数据集上验证其有效性。

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-02-23

• 在混合领域环境中，利用协作学习和对比学习技术提升医学图像分割的效果

  半监督医学图像分割面临数据稀缺和领域偏移挑战，本文提出混合域多模型协作分割框架MDCS，通过领域特征对齐模块DFAD减少跨域特征差异，动态协作一致性机制DCC优化伪标签权重，区域差异正则化模块RDR提升预测一致性。实验验证MDCS在四个多域医学数据集上显著优于现有方法。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-23

• 多语言能力与老龄化：国家层面的模式可能无法支持个体层面的因果关系论断

  多语言主义与健康衰老的关系研究存在设计缺陷，可能混淆国家层面的多语言环境与跨国专业网络参与。作者指出生命期望差异主要源于医疗系统、营养和教育水平等社会因素，而非语言使用本身。研究未区分精英型跨国多语言者与普通居民，且全球多语言国家中存在健康老龄化与低水平医疗的矛盾案例。

  来源：Brain and Language

  时间：2026-02-23

• 在基底外侧杏仁核中选择性上调脂肪酸结合蛋白5（FABP5）可以抑制应激诱导的小鼠可卡因寻求行为的复发

  FABP5过表达抑制蓝斑基底杏仁核（BLA）中压力诱导的可卡因寻求行为复现，可能通过增强AEA代谢及调节GABA/谷氨酸能信号。

  来源：Neuroscience Letters

  时间：2026-02-23

• PROTAC-Splitter：基于机器学习的高通量PROTAC分子自动拆分与注释框架

  本文综述了开发PROTAC-Splitter这一机器学习框架的工作。它旨在自动、准确地将蛋白质降解靶向嵌合体（PROTACs）拆分为E3连接酶配体、连接体和弹头三个核心组件。针对公开PROTAC数据稀缺的挑战，团队构建并开源了包含约130万个合成PROTAC结构的数据集。在此基础上，开发了基于Transformer的序列到序列模型和基于XGBoost的图模型两种互补方法，并对它们在公开数据和药企内部数据上的性能进行了全面评估。研究提出了一种混合策略，以平衡预测准确性与化学结构有效性，为自动化PROTAC分析提供了强大、可扩展的工具。

  来源：Journal of Cheminformatics

  时间：2026-02-23

• 无掩码高斯分离：旋转物体三维重建的新突破

  本文针对旋转物体三维重建中严重依赖分割掩码的问题，提出了无需掩码的高斯分离方法MFGS。该研究在复杂背景条件下，通过扩展高斯基元并联合优化自监督分离概率，实现了前景与背景的自动解耦和高质量三维重建。实验表明，MFGS在合成与真实数据集上均显著超越现有方法，在无需人工干预的情况下，其新视角合成与几何重建精度甚至优于依赖高质量掩码的先进方法，为工业检测和文化遗产数字化等实际应用提供了更鲁棒、更高效的解决方案。

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-02-23

• 综述：阿尔茨海默病诊断中深度学习技术的比较分析：趋势、挑战与未来方向

  本文是一篇全面梳理AI（尤其是深度学习）在阿尔茨海默病（AD）诊断领域应用的综述。文章系统评估了包括卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等在内的多种深度学习技术，深入探讨了磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）等影像学模态的应用，并强调了数据预处理、性能评估指标及模型临床转化面临的挑战与未来方向。

  来源：MethodsX

  时间：2026-02-23

• 海马CA1区D1和D2样多巴胺受体参与介导大鼠束缚应激诱导的镇痛作用

  本研究旨在解决应激如何缓解疼痛（应激性镇痛，SIA）的神经机制问题。研究人员以大鼠为模型，聚焦心理性束缚应激（RS），探讨了海马CA1区D1样和D2样多巴胺受体在其中的作用。结果表明，在该脑区分别阻断这两种受体均能显著削弱RS诱导的镇痛效应，且D1受体（ED50=1.64 µg）比D2受体（ED50=2.79 µg）发挥更关键的作用。这项研究揭示了海马多巴胺信号在心理应激镇痛中的核心角色，为理解应激与疼痛交互的脑机制及开发新治疗策略提供了重要线索。

  来源：IBRO Neuroscience Reports

  时间：2026-02-23

• 蛋鸡饲养环境对机体生理状态的塑造：基于多组织转录组学的神经内分泌与代谢通路解析

  为解决福利友好型蛋鸡饲养系统对内部生理状态影响机制不明的问题，研究人员开展了笼养（BC）、舍饲（BR）和散养（FR）三种系统的对比研究，结合表型与多组织（脑、肝、卵巢、输卵管）转录组学分析。结果发现，笼养增强了胰岛素抵抗通路信号，而福利饲养系统（舍饲/散养）促进了去甲肾上腺素（NE）信号，从而揭示了饲养环境通过神经内分泌和代谢通路显著塑造蛋鸡内部生理状态，为改善蛋鸡福利和健康提供了分子层面的见解。

  来源：Poultry Science

  时间：2026-02-23

• 丙糖醛酸代谢异常驱动的戊糖苷素积累：Akr1a缺陷诱发攻击与多动行为并揭示精神分裂症关联性代谢应激新维度

  本文聚焦于精神分裂症患者中观察到的晚期糖基化终末产物戊糖苷素(PEN)积累现象。为解决其病理机制不明的问题，研究人员利用Akr1a基因敲除(KO)小鼠模型，探究由葡萄糖醛酸(GlcA)代谢障碍引发的内源性PEN积累对神经行为的影响。研究发现，Akr1a KO导致小鼠血浆和前额叶皮层(Pfc)中PEN显著升高，并引发攻击行为增强和多动症状。转录组分析揭示了Pfc中鸟苷酸环化酶信号通路和细胞骨架组织相关基因表达改变，伴随环磷酸鸟苷(cGMP)水平下降。本研究首次建立了与精神分裂症相关的PEN积累动物模型，揭示了糖基化应激通过非多巴胺能新通路影响行为表型的机制，为理解精神分裂症的攻击和多动症状提供了新的代谢视角。

  来源：Neuroscience Letters

  时间：2026-02-23

• 基于猫脑电图（EEG）的慢性骨关节炎疼痛量化：一项采用Piq算法的概念验证研究

  慢性疼痛评估是兽医领域的一大挑战。为解决这一问题，研究人员探索了一种新型脑电图分析算法Piq，并首次将其应用于患有骨关节炎的猫。这项概念验证研究表明，该算法有望通过伽马频段脑电图模式客观识别和量化猫的慢性疼痛，为跨物种疼痛评估工具的研发提供了初步支持。

  来源：Veterinary Immunology and Immunopathology

  时间：2026-02-23

• 紧凑Transformer变体在合成时间序列预测中的系统性研究

  本文聚焦时间序列预测中复杂Transformer模型架构不一、比较标准缺失的痛点，提出了一个统一的模块化框架，将Autoformer、Informer和PatchTST三大Transformer家族分别标准化为Minimal、Standard和Full三种架构变体。研究者通过1500余次对照实验和理论分析，明确了各变体在模型容量、归纳偏置和计算复杂度上的权衡，揭示了PatchTST Standard在整体精度与噪声鲁棒性上的优势。本研究为科学时间序列预测提供了可扩展、理论坚实的构建模块，并通过在Koopman算子理论框架内的集成，展示了其在真实气候与金融数据上的应用潜力。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-23

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