解析 P2X1受体多配体结合机制的结构基础，为药物研发开辟新路径
为解决 P2X<sub>1</sub>受体配体结合模式和受体激活分子机制不明阻碍相关药物开发的问题，研究人员开展了 P2X<sub>1</sub>受体与内源性激动剂 ATP 或竞争性拮抗剂 NF449 复合物结构的研究。结果揭示了受体结合配体的独特模式及关键脂质结合位点，有助于开发 P2X<sub>1</sub>选择性拮抗剂。
来源：Acta Pharmacologica Sinica 6.9
时间：2025-04-03
非参数贝叶斯泊松障碍随机效应模型：探索温度与自杀关联的新视角
为解决传统两阶段元分析在研究温度与自杀关联时存在的如 Poisson 分布假设不恰当、无法准确描述异质性等问题，研究人员开展了非参数贝叶斯泊松障碍随机效应模型（np-BayesPHM）的研究。结果显示该模型能更好地探究异质性，对分析零膨胀计数数据具有重要意义。
来源：Environmental and Ecological Statistics 3
时间：2025-04-03
解析视杆细胞奥秘：电生理模型揭示视网膜电图与膜电流关系
为解决 ERG 信号成分定量起源和特征不明的问题，研究人员开展了视杆细胞膜电流与 ERG 波形成分关系的研究。通过构建 1D 双域电缆模型，发现不同电流对 ERG 波形影响不同，成功复现 ERG 波形，为研究 ERG 机制及临床应用提供基础。
来源：Scientific Reports 3.8
时间：2025-04-03
家庭支持通过希望中介效应对血液肿瘤患者生活满意度的提升作用：一项结构方程模型研究
血液肿瘤患者常面临生活满意度下降问题。为探究家庭支持(Family Support)与生活满意度(Life Satisfaction)的关系及其作用机制，研究人员对322例患者进行横断面研究，通过结构方程模型(SEM)分析发现：家庭支持不仅直接正向预测生活满意度(β=0.19,p<0.01)，还通过希望(Hope)的中介作用(β=0.54→0.45,p<0.001)产生间接影响。该研究为肿瘤心理干预提供了新靶点。
来源：Supportive Care in Cancer 2.8
时间：2025-04-03
Hyper-DREAM：融合大语言模型与数字表型的多模态高血压管理新平台，为临床带来新曙光
在 mHealth 框架下，针对高血压患者数据收集与分析不足及大语言模型（LLMs）应用有限的问题，研究人员开发了 Hyper-DREAM 平台。经研究发现，该平台提升了医护工作效率，患者满意度高，在高血压管理方面颇具应用潜力。
来源：Journal of Medical Systems 3.5
时间：2025-04-03
基于集成学习模型预测早期胃癌淋巴结转移的研究：精准诊疗新突破
为解决早期胃癌（EGC）淋巴结转移（LNM）预测模型不可靠及数据不平衡问题，研究人员开展构建 EGC 的 LNM 预测模型研究。结果显示集成学习模型在测试集和外部验证集表现良好，该模型为临床治疗策略选择和预后评估提供依据。
来源：Scientific Reports 3.8
时间：2025-04-03
重磅！可解释机器学习模型助力危重症儿童弥散性血管内凝血（DIC）早期精准预测
为解决危重症儿童弥散性血管内凝血（DIC）早期预测难题，研究人员开展了构建可解释机器学习模型的研究。结果显示，XGB 模型（Alfalfa-PICU-DIC）表现最优，能有效识别高风险患儿，这有助于及时干预，降低 PICU 患者 DIC 负担。
来源：Scientific Reports 3.8
时间：2025-04-03
评估多模态大语言模型在皮肤镜图像皮肤病识别中的性别和年龄偏差：开拓精准医疗新视野
在医疗领域，多模态大语言模型（LLMs）应用广泛但可靠性存疑。研究人员针对皮肤疾病识别，测试 ChatGPT-4 和 LLaVA-1.6 性能，评估性别和年龄偏差。结果显示，LLMs 表现良好且 ChatGPT-4 更公平。这为皮肤科应用提供依据，助力医疗诊断。
来源：Health Data Science
时间：2025-04-03
MH-PCTpro：机器学习模型精准预测金属氢化物 PCT 等温线，助力固态储氢材料探索
在固态储氢领域，PCT 分析耗时耗力，限制了储氢材料的研究。研究人员开展了 “MH-PCTpro：一种用于快速预测压力 - 组成 - 温度（PCT）等温线的机器学习模型” 的研究。结果显示该模型预测与实验结果相符，能提供热力学见解。这对加速固态储氢材料的发现意义重大。
来源：iScience 4.6
时间：2025-04-03
Predictive modeling to uncover Parkinson’s disease characteristics that delay diagnosis：揭示帕金森病诊断延迟特征的预测模型研究
帕金森病（PD）及时治疗对提升疗效至关重要，早期诊断意义重大。研究人员通过分析 1124 名 PD 患者的纵向数据，采用新的基于模型的方法，发现高龄、特定非运动症状和疾病进展快与诊断延迟有关，而步态障碍会使诊断更早，有助于更深入理解 PD 诊断相关因素。
来源：npj Parkinson's Disease 6.7
时间：2025-04-03
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