• Toll样受体4（TLR4）缺失对慢性青光眼小鼠模型病程无显著影响：代谢与神经炎症调控的新视角

  论文解读青光眼是全球不可逆性失明的主要原因之一，其发病机制复杂，涉及眼压（IOP）升高、遗传因素及年龄等多重风险因素。近年来，神经炎症和代谢紊乱被证实与青光眼的神经退行性变密切相关。Toll样受体4（TLR4）作为一种模式识别受体，能够通过识别病原体相关分子模式（PAMPs）和损伤相关分子模式（DAMPs）激活炎症反应，并在代谢调控和线粒体功能中发挥重要作用。尽管急性青光眼模型中TLR4的激活与视网膜损伤相关，但其在慢性青光眼中的作用尚不明确。因此，哥伦比亚大学的研究团队利用遗传性青光眼模型DBA/2J小鼠，探究了TLR4缺失对慢性青光眼病程的影响，相关成果发表于《Scientific Rep

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-16

• CD33 rs3865444多态性通过葡萄糖-氧代谢耦合系数调控阿尔茨海默病认知轨迹的影像学生物标志物研究

  在神经退行性疾病研究领域，阿尔茨海默病(AD)犹如一个难解的谜题，其典型特征是神经元功能损伤导致的认知能力持续下降。目前全球约有5000万AD患者，预计到2050年这一数字将增长三倍。尽管科学家们已发现淀粉样蛋白β(Aβ)沉积和tau蛋白异常磷酸化等病理特征，但更早期的生物标志物和干预靶点仍亟待发掘。近年研究发现，小胶质细胞异常激活引发的神经炎症在AD进程中扮演关键角色，其中CD33基因作为重要的免疫调节受体，其rs3865444多态性与AD风险密切相关。然而，这一基因变异如何影响大脑代谢和认知功能衰退速率，仍是未解之谜。杭州电子科技大学智能感知与健康分析重点实验室联合北京医院的研究团队在《S

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-16

• AI 合成熟悉语音对脑神经反应影响的 fNIRS 实验研究

  在人工智能技术飞速发展的当下，语音合成技术日臻成熟，AI 语音与人类语音的差异逐渐缩小。然而，尽管个性化语音合成技术（如 Few-Shot Text-to-Speech，FSTS）已能通过少量样本模仿特定人声，但 AI 合成语音，尤其是熟悉语音（如亲人声音）如何影响人类情感及大脑神经反应，仍缺乏直接的神经科学证据。过往研究虽聚焦于语音识别的脑机制，发现颞叶和前额叶在区分熟悉与陌生声音中起关键作用，但 AI 合成的熟悉语音能否触发类似的神经活动，尚未有明确结论。为填补这一研究空白，绍兴文理学院的研究人员开展了相关实验，其成果发表在《Scientific Reports》。研究团队采用功能近红外光

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-16

• 身体知识如何塑造运动感知：基于视觉启动与生物力学约束的认知机制研究

  论文解读人类如何感知他人的动作？这一能力不仅是社交互动的基石，更与神经科学中关于"身体知识（body knowledge）如何影响认知"的核心争议密切相关。已有研究表明，我们的大脑会优先感知符合生物力学约束（biomechanical constraints）的动作轨迹——例如，当看到两张快速切换的手臂姿势照片时，人们会自动脑补出符合关节活动范围的中间动作。但一个关键问题悬而未决：这种"身体知识"的约束力究竟有多强？它是否比日常物体（如钟表指针）的运动知识更具支配性？来自意大利都灵大学、美国斯坦福大学等机构的研究团队通过两项精巧的实验给出了答案。研究首次证实：身体知识对运动感知的影响具有特殊稳

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-16

• 等长收缩训练中不同收缩分布对反跳性能影响的研究：基于力量训练人群的急性效应分析

  在运动训练领域，如何通过科学的力量训练手段提升运动员的神经肌肉性能一直是研究热点。等长收缩训练作为一种常用的力量训练方式，其不同的收缩分布是否会对后续的反跳性能产生影响，目前尚未有明确结论。已有的研究虽然探讨了等长收缩时长与神经肌肉适应的关系，但对于相同总时长下不同收缩次数的分布模式对急性力量表现和反跳能力的影响，仍存在研究空白。例如，短时间多次数的收缩与长时间单次收缩是否会在力产生特性和后续运动表现中呈现差异，这一问题亟待解答。为了填补这一研究空白，波兰卡托维兹耶日・库库奇卡体育大学（Institute of Sport Sciences, The Jerzy Kukuczka Academ

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-16

• 基于超大核卷积网络RepLKNet的农业病害识别方法研究

  农业病害智能诊断的瓶颈与突破植物病害每年造成全球作物减产高达40%，传统人工诊断效率低下且依赖专家经验。尽管深度学习技术已在农业领域广泛应用，主流卷积神经网络(CNN)如ResNet、VGG等普遍采用3×3或5×5小卷积核，需要通过堆叠数十层网络来扩大感受野。这种设计存在固有缺陷：深层网络易出现梯度消失，且逐层传递过程中可能丢失关键空间信息，对于叶片上分散的锈斑、不规则霉变等复杂症状识别效果有限。云南农业大学的研究团队在《Scientific Reports》发表的研究中，创新性地将超大核卷积网络RepLKNet引入农业病害识别领域。该网络采用31×31超大卷积核，单层即可覆盖叶片大部分区域，

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-16

• SpectroFusionNet：利用 spectrogram 融合的 CNN 方法实现电吉他弹奏识别 —— 一项关于自动化音乐分析的创新研究

  音乐作为人类文化的重要基石，其数字化分析与自动化识别一直是领域内的研究热点。电吉他以其独特的音色和丰富的弹奏技巧，在摇滚、爵士等音乐类型中占据核心地位。然而，传统的吉他演奏技巧识别依赖人工听辨和手动标注，不仅耗时耗力，且难以捕捉如滑音（Slide）、击弦（Hammer-on）、勾弦（Pull-off）等细微技巧的频谱特征差异。随着音乐教育、智能谱曲和交互式音乐系统的发展，迫切需要一种高效、准确的自动化识别方法，以突破传统人工分析的瓶颈。为此，印度阿姆里塔工程学院（Amrita School of Engineering）的研究团队开展了相关研究，旨在开发一种基于深度学习的电吉他弹奏技术识别框架

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-16

• 间充质干细胞分泌组疗法（KPI-012）用于持续性角膜上皮缺损的安全性和有效性：1b 期试验

  在眼科疾病的领域中，角膜作为眼睛前端的透明屏障，其健康与否直接关系到视觉功能。然而，持续性角膜上皮缺损（Persistent Corneal Epithelial Defect, PCED）却如同隐藏在光明道路上的绊脚石，困扰着众多患者。PCED 是指角膜上皮缺损持续超过 10-14 天未愈合的状态，其患病率约为每 10,000 人中有 1.6-4.2 例，可由多种眼部疾病引发，如角膜缘干细胞缺乏、炎症性或自身免疫性疾病、机械性因素（异常眼睑病变、反复上皮细胞创伤）、影响角膜神经感觉的疾病（糖尿病、疱疹性疾病）以及医源性因素（角膜切口、激光屈光手术等罕见情况）。当前，PCED 的治疗选择虽多，

  来源：Current Therapeutic Research

  时间：2025-05-16

• 综述：运用控制理论研究正常成人、运动员及神经运动障碍患者的视觉运动控制能力

  引言控制理论作为工程学与数学的交叉学科，为解析生物系统的动态调控提供了量化工具。其核心闭环反馈模型（Closed-loop Feedback）尤其适用于人类视觉运动控制研究——这一需要实时整合视觉输入与运动输出的复杂过程。通过实验数据建模与计算分析，研究者能够模拟目标追踪、驾驶等场景中精确运动的生成机制。背景经典研究采用闭环手动控制任务（如操纵杆跟踪屏幕目标），通过正弦扰动信号揭示人类操作者的补偿控制策略。交叉模型（Crossover Model）等简化数学模型，无需依赖神经细节即可预测行为输出，成为系统辨识的重要工具。正常成人的视觉运动控制研究表明，视觉线索（如亮度、对比度）通过不同神经通路

  来源：Current Opinion in Behavioral Sciences

  时间：2025-05-16

• 减重手术前心理健康状况：肥胖患者术前精神疾病及进食行为关联研究

  肥胖已成为全球重大健康威胁，世界卫生组织（WHO）数据显示，全球约 19 亿人受其困扰。肥胖不仅伴随糖尿病、心血管疾病等代谢问题，还与抑郁、进食障碍等精神心理疾病密切相关。临床上，减重手术是帮助肥胖患者长期减重的重要手段，但其成功与否不仅依赖体重下降，还需关注患者的心理健康状态。然而，术前患者精神疾病患病率及其与人口学特征的关联尚不明确，尤其在法国人群中缺乏系统性研究。为填补这一空白，法国路易巴斯德医院（Louis Pasteur Hospital）营养与肥胖科的研究团队开展了一项横断面研究，旨在明确肥胖患者减重手术前抑郁、童年创伤、进食障碍（包括暴食障碍 BED、贪食症 BN、夜食综合征 N

  来源：Comprehensive Psychoneuroendocrinology

  时间：2025-05-16

• 综述：神经元源性细胞外囊泡在Tau蛋白和阿尔茨海默病中的诊断价值

  神经元源性细胞外囊泡（NDEVs）是中枢神经系统细胞间通讯的关键媒介，其携带的病理蛋白和核酸在阿尔茨海默病（AD）发展中扮演复杂角色。这些由神经元分泌的脂质双层囊泡（直径50-150 nm）通过运输淀粉样蛋白（Aβ）和磷酸化Tau（p-Tau），促进蛋白聚集体的跨突触传播。病理蛋白的运输机制NDEVs通过内体-多泡体（MVB）途径释放，将胞内Aβ1-42和p-Tau转运至微胶质细胞。研究发现，AD患者血浆NDEVs中p-Tau水平较健康对照升高2倍，且能在临床症状出现前10年预测疾病进展。值得注意的是，NDEVs通过膜融合或内化作用进入突触后神经元，释放的Tau寡聚体可作为"种子"诱导健康Ta

  来源：Brain Network Disorders

  时间：2025-05-16

• 基于小波散射变换启发的卷积神经网络框架对心跳级心律失常的分析与分类

  心脏，这个人体内的 “永动机”，依靠精密的电传导系统维持着规律的跳动。当心脏电活动出现异常，心律失常（Arrhythmia, ARR）便可能悄然降临，成为威胁人类健康的隐形杀手。据世界卫生组织数据显示，心血管疾病（Cardiovascular Disease, CVD）是全球主要死亡原因之一，而心律失常在其中扮演着关键角色。传统的心电图（Electrocardiogram, ECG）诊断虽为重要手段，但依赖人工分析的局限性日益凸显：面对海量心电数据，人工解读效率低下且易受主观因素影响；传统机器学习方法虽尝试通过特征工程提升诊断效能，却难以突破手工设计特征的片面性与泛化能力瓶颈。更严峻的是，以卷

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-16

• REELMO 数据集：探索自然情境下情感的 1060 小时情感报告及功能磁共振成像研究

  情感是人类体验的核心，但因其复杂性和情境依赖性，传统实验室研究面临挑战。现有研究多使用简单、静态且情境信息有限的刺激，如标准化图像集，或相对简短的电影片段来诱发典型情绪状态，这牺牲了情感的复杂性以换取标准化，难以捕捉情感状态的真实本质及其细微差别。例如，主观体验通常是复杂且多方面的，常包含混合情绪甚至矛盾情绪；情感体验随时间展开，具有动态模式和状态间的转换；情境在情感体验中也起着重要作用，给定刺激的意义和情感影响会因周围叙事和积累的情境信息而显著变化。这些因素使得实验室环境中收集的情感报告的生态效度受到质疑，在研究大脑中情感的产生位置和方式时，同样面临这些挑战。为解决上述问题，意大利 IMT

  来源：Scientific Data

  时间：2025-05-16

• SHP2-E76突变的结构与动态效应解析：揭示致癌激活的分子机制

  研究背景与意义蛋白酪氨酸磷酸酶SHP2（由原癌基因PTPN11编码）是调控细胞增殖、分化和存活的关键信号分子，通过Ras-MAPK等通路影响多种生理过程。然而，SHP2的突变与多种疾病密切相关：E76D等生殖系突变导致Noonan综合征（NDDs），而体细胞突变E76G/E76A则与白血病等癌症相关。这些突变均位于N-SH2与PTP结构域界面，通过破坏自抑制状态引发功能增益（GOF），但不同突变如何导致截然不同的疾病表型尚不明确。研究设计与方法来自东莞石龙人民医院和沙特国王大学的研究团队通过分子动力学（MD）模拟，对比分析了SHP2野生型（Apo-state）与三种突变体（E76D/M1、E7

  来源：BMC Chemistry

  时间：2025-05-16

• 氨 - 柴油双燃料燃烧的非平衡火用分析与人工神经网络预测：最小化火用损失的策略

  随着全球气候变暖加剧，航运业作为温室气体（GHG）排放的重要来源，急需向碳中和能源结构转型。氨因零碳排放、抗爆性好等优势成为极具潜力的替代燃料，但其高自燃温度、窄可燃极限和慢火焰速度等特性，导致纯氨难以有效利用，氨 - 柴油双燃料（ADDF）燃烧虽能改善燃烧特性，但燃烧过程中的火用损失（Exergy Loss，能量中无法转化为功的部分）会降低燃料做功潜力，制约热效率提升。现有研究多基于熵增计算火用损失，未深入探究具体来源及反应路径，且针对 ADDF 火用损失的研究尚不充分，因此亟需深入分析其火用损失机制并开发高效预测方法。为解决上述问题，国内研究人员开展了氨 - 柴油双燃料燃烧的非平衡火用分析

  来源：Fuel

  时间：2025-05-16

• 随机图上流行病过程参数估计的经典方法、XGBoost 与神经网络方法比较研究

  在传染病防控的关键战场上，精准捕捉病毒传播的 “数字密码”—— 感染率，成为了与时间赛跑的核心任务。当前，全球面临新发传染病如 SARS-CoV-2、HPAI A（H5N1）禽流感等的威胁，快速准确地估计感染率不仅是疫情监测的 “眼睛”，更是制定防控策略的 “指南针”。然而，传统方法在复杂社会网络结构中的参数估计面临挑战：当数据有限或网络结构异质性显著时，如何提升估计的精度与鲁棒性？不同算法在不同场景下的表现差异究竟几何？这些问题如同迷雾，笼罩着流行病建模与防控的实践。为驱散这层迷雾，来自相关研究机构的研究人员聚焦于随机图上的 SIR（Susceptible-Infected-Recovere

  来源：Franklin Open

  时间：2025-05-16

• 基于 Ghost-AdderNet 与带传感器计算的无线传感器网络（WSNs）的机器故障诊断方法

  在工业领域，机器设备的稳定运行至关重要，及时准确的故障诊断能有效提升设备可靠性、延长使用寿命并预防故障发生。传统机器故障诊断系统依赖电缆传输信号，存在安装维护成本高的问题。随着无线传感器网络（WSNs）和物联网（IoT）的发展，基于无线技术的故障诊断系统应运而生。然而，现有系统主要分为原始数据传输模式和传感器计算模式：原始数据传输模式受限于 WSNs 的无线带宽和节点能量，难以满足高速数据采集传输需求；传感器计算模式虽能减少能耗和传输数据量，但多采用传统机器学习方法，依赖人工构造特征和专家经验，而深度学习中的卷积神经网络（CNN）虽具备自动特征提取能力，却因资源需求高难以直接部署在资源受限的

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-16

• 基于多梯度深度卷积神经网络与自适应支持向量机(M-D-C-A-S)的植物叶片病害智能检测新方法

  在全球气候变化加剧的背景下，植物病害爆发正严重威胁粮食安全与环境可持续性。据研究显示，病原体新变种的快速传播与宿主-病原体相互作用的变化，导致作物减产高达20-40%。传统依赖人工专家目检的方法不仅效率低下，且易受主观判断影响，难以应对大面积病害检测需求。尽管现有机器学习(ML)和深度学习(DL)技术如VGG16、EfficientNet B7等已取得部分进展，但在处理田间复杂场景时，仍面临图像背景噪声干扰、多病害共存叶片识别困难、模型泛化能力不足等挑战。针对这一关键问题，国内研究人员在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-16

• 基于YOLOv8s改进的轻量化交通标志检测模型DP-YOLO：针对小目标检测的优化与性能提升

  在自动驾驶技术快速发展的今天，交通标志识别系统如同车辆的"交通语言翻译官"，其准确性直接关系到行车安全。然而现实场景中，交通标志往往以"迷你尺寸"出现在复杂环境中——不足32×32像素的小标志被树木遮挡、因车速模糊、受光线干扰，传统检测算法就像用渔网捞芝麻，漏检误检频发。更棘手的是，车载设备的算力限制要求模型必须"瘦身"，但现有轻量化方案如YOLOv8n、LeYOLO等在压缩参数时，又像过度节食的运动员，牺牲了关键的特征提取能力。这种"检测精度"与"模型轻量"的拉锯战，成为制约自动驾驶落地的关键瓶颈。针对这一难题，广西民族大学的研究团队在《Digital Signal Processing》发

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-05-16

• 综述：人格作为中介机制：五因素模型人格特质作为早期生活因素与认知衰老之间中介的整合模型

  早期生活因素对晚年认知的影响（c 路径）生命历程模型表明，老年认知健康是生命周期中风险与保护因素共同作用的结果。社会经济地位（SES）是其中的关键因素，教育程度作为可改变的重要预测因子，受教育年限更长者，不仅在老年期展现出更优的认知功能，患痴呆的风险也更低。人格与晚年认知及痴呆风险的关联（b 路径）人格特质与全生命周期的认知健康密切相关，在五因素模型中，神经质和尽责性与认知功能及痴呆风险的关联最为稳定。神经质水平较高者，会报告更多认知症状，在从加工速度到视觉空间能力等多个认知领域的任务中表现更差。早期生活因素对人格的塑造（a 路径）传统人格发展模型强调人格特质的生物学基础，尤其是遗传学。行为遗

  来源：Current Opinion in Psychology

  时间：2025-05-16

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