• 鸽副粘病毒亚基因型广泛分布对免疫缺陷人群构成健康风险

  ABSTRACT鸽副粘病毒1型(PPMV-1)是新城疫病毒(AOAV-1)的抗原变异株，在全球鸽类和鸠类中引起致死性感染。虽然AOAV-1通常仅导致人类轻微自限性结膜炎，但自2003年起，PPMV-1在荷兰、美国、法国、中国和澳大利亚的免疫缺陷人群中引发了严重的呼吸道和神经系统感染。Introduction新城疫(ND)是由禽正粘病毒1型(AOAV-1)引起的禽类疾病。该病毒为单股负链RNA病毒，基因组约15.19kb，编码6种结构蛋白。根据F蛋白裂解位点氨基酸基序，可分为弱毒( lentogenic )、中等毒力( mesogenic )和强毒( velogenic )株。人类感染通常通过接

  来源：Zoonoses and Public Health

  时间：2025-09-09

• 纹状体投射皮层神经元中活动性厌食症抵抗的遗传特征研究

  ABSTRACT研究通过整合神经影像学和全基因组关联研究(GWAS)证据，聚焦前额叶皮层(PFC)与纹状体在神经性厌食症(AN)病理机制中的作用。采用创新的病毒介导翻译核糖体亲和纯化(TRAP)技术，在活动性厌食症(ABA)大鼠模型中特异性标记mPFC-AcbSh投射神经元，鉴定出抵抗与易感表型间的1424个差异表达基因(DEGs)。Methods实验选用7周龄雌性Sprague-Dawley大鼠，通过立体定位手术在AcbSh注射逆行运输的AAVrg-pgk-Cre病毒，在mPFC注射Cre依赖的AAV5-FLEX-EGFPL10a TRAP构建体。ABA范式包括90分钟/天的限食期和自由活动

  来源：International Journal of Eating Disorders

  时间：2025-09-09

• 多参数超声在腮腺肿瘤术前评估中的应用：一种新型诊断路径的临床价值研究

  引言腮腺作为头颈部重要腺体，其肿瘤（PGTs）的良恶性鉴别直接关系到面神经保护策略的制定。传统影像学如磁共振（MRI）虽具诊断价值，但存在耗时、费用高等局限。本研究创新性地提出基于实时定性分析的多参数超声（mpUS）方案，整合B超、剪切波弹性成像（SWE）和超声造影（CEUS），旨在建立高效精准的术前诊断路径。材料与方法研究纳入89例患者的91个PGTs，采用西门子Acuson Sequoia超声系统进行多模态评估：•B超：观察肿瘤边界规则性•SWE：通过红（硬）到蓝（软）的色阶定性评估硬度•CEUS：动态分析微血管灌注特征两名经验丰富的医师采用盲法共识阅片，以术后病理为金标准。结果•单项技术

  来源：Head & Neck

  时间：2025-09-09

• 基于噻吩的垂直有机电化学晶体管实现超高跨导性能突破

  有机电化学晶体管(OECT)作为高效的离子-电子转换器件，其跨导(gm)参数直接决定信号放大能力。本研究通过垂直台阶边缘结构(vOECT)设计，在两种经典p型有机半导体材料中实现了突破性性能：1.创新器件结构与性能突破采用独特的台阶边缘设计(图1)，通过精确控制腔体填充程度，使聚(3-己基噻吩)(P3HT)和聚(3-[2-(2-甲氧基乙氧基)乙氧基]乙基噻吩)(P3MEEET)分别获得135 mS和111 mS的创纪录跨导值。扫描电镜(图4)证实半导体材料能完全填充300nm深的电极间隙，形成仅160nm(P3HT)和115nm(P3MEEET)的有效沟道厚度(d)。2.材料工艺优化关键研究发

  来源：Advanced Materials Technologies

  时间：2025-09-09

• 基于深度卷积神经网络与双向长短期记忆网络的SARS-CoV-2变异株精准分类模型研究

  引言病原体分类是疫情监测的核心任务。传统PCR和宏基因组测序依赖参考数据库且计算成本高，而机器学习方法可通过核苷酸排列模式实现高效分类。深度学习（DL）通过非线性变换自动提取生物序列特征，如VirFinder利用k-mer频率分类病毒。SARS-CoV-2变异株（VOC）的刺突蛋白（S）突变（如N501Y、E484K）直接影响ACE2结合和免疫逃逸，成为分类的关键标志。材料与方法数据准备：从GISAID和NCBI Virus获取26,000条全长基因组，通过BLASTn提取刺突基因（NC_045512.2参考），MAFFT比对后统一长度至3,800 bp。数据集涵盖Alpha（B.1.1.7）

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2025-09-09

• 神经质与外向性特质相关内在冲突的双维解析：基于对话自我理论的研究

  这项基于对话自我理论(Dialogical Self Theory)的研究颇具启发性。科研团队通过NEO五因素量表(NEO-FFI)、自我定位问卷(I-Position Inventory)和内在冲突量表(Inner Conflicts Inventory)对240名参与者展开测评。有趣的是，研究未能复现Raggatt和Weatherly关于大五人格中间分值者报告更多特质相关冲突的结论，但却揭示了更精妙的关联：神经质维度相关的内在冲突与神经质(Neuroticism)得分呈显著正相关，暗示这类冲突可能源于焦虑对抗型自我对话。更具突破性的是，经验开放性(Openness to Experienc

  来源：Journal of Constructivist Psychology

  时间：2025-09-09

• 瞳孔扩张揭示对话中的认知机制：三人问答序列中下一说话者选择对言语规划的影响

  瞳孔扩张揭示对话认知机制ABSTRACT这项研究通过瞳孔测量技术探索了三人对话中下一说话者选择对言语规划的认知影响。研究发现，在开放式问题和封闭式问题中，应答者和非应答者的瞳孔扩张模式存在显著差异，揭示了选择机制对认知负荷的直接影响。Introduction人类对话的精确时间控制一直是心理语言学研究的核心课题。现有共识模型认为，对话中的话轮转换（turn-taking）具有跨文化的普遍性，平均转换时间仅200毫秒。这种精确性是通过听者在当前说话者话轮结束前进行早期预测性理解和并行生产规划实现的。然而，该模型主要基于两人对话，对多人情境下下一说话者选择（next-speaker selectio

  来源：Discourse Processes

  时间：2025-09-09

• 重新审视犬类协同治疗师：基于治疗师视角的质性研究及其对心理治疗中跨物种互动的启示

  工作如犬：犬类协同治疗师的独特价值研究数据揭示犬类在心理治疗中展现出与人类治疗师互补的非言语技能。一只10岁焦虑症患者将症状改善直接归因于"狗疗法"，凸显其治疗效能。犬类通过"倚靠"（leaning in）等肢体语言提供触觉安抚，其生理特性（如呼吸节奏、毛发触感）能引导客户进入正念状态。特别值得注意的是，犬类突破传统治疗中人类间触摸禁忌，以舔舐、依偎等行为实现"安全触摸"，这对创伤后应激障碍（PTSD）和依恋损伤患者尤为关键。唤醒沉睡的犬？治疗中的双刃剑效应尽管存在偶发干扰（如吠叫、排气），犬类展现出显著的临床价值。它们能快速建立治疗联盟——某黄金猎犬通过倚靠行为产生类似重力毯的安抚效果。研究

  来源：Counselling Psychology Quarterly

  时间：2025-09-09

• 价值导向记忆中的策略性加工与信息可记忆性：年轻与老年成人的认知差异

  战略价值导向记忆中的年龄差异在信息爆炸的时代，选择性记忆高价值信息对认知资源有限的老年人尤为重要。本研究通过操纵单词的可记忆性（memorability，包括词长、具体性、词频）和关联价值（1-3分低价值 vs. 10-12分高价值），系统考察了年轻与老年成人在冲突情境下的记忆策略差异。实验1a：价值与可记忆性冲突的条件当高价值单词被设计为低可记忆性（长词、低频、抽象），而低价值单词具有高可记忆性（短词、高频、具体）时，老年人表现出明显的选择性记忆障碍。尽管两组都能回忆更多高价值单词，但年轻人的优势效应量（d=1.45）显著高于老年人（d=0.44）。自我报告显示，年轻人更擅长运用句子联想、心

  来源：Advanced Robotics

  时间：2025-09-09

• 老年人情景记忆中的自我参照效应与朋友参照效应保持稳定

  摘要名人的梯度差异，但元认知效率（meta-d′/d′）未受编码条件影响。源记忆分析发现，自我参照优势仅存在于积极词汇中，而消极词汇的源记忆准确性在自我和名人条件下更高。尽管老年人整体记忆能力下降，但其自我和朋友参照效应的模式与年轻人一致，表明社会认知相关的记忆机制在老化过程中保持稳定。引言自我参照效应（SRE）指与自我相关的信息比语义加工或他人关联信息更易被记忆的现象。朋友参照效应虽弱于SRE，但优于远距离他人（如名人）。老年人通常表现出记忆衰退，但SRE和朋友参照效应是否随年龄保留尚不明确。此外，元认知监测在自我与朋友编码信息中的作用鲜有研究。本研究通过对比不同编码条件下的记忆表现，填补了

  来源：Advanced Robotics

  时间：2025-09-09

• 综述：奖赏与目的神经重塑：基于正念增强青少年享乐与实现幸福感的神经生物学框架

  当代青少年面临的幸福挑战全球15%青少年存在心理健康问题，传统干预聚焦症状缓解而忽视幸福感培养。研究提出从神经科学视角，将正念作为同时提升享乐幸福感（积极情绪与生活满意度）和实现幸福感（意义感与成长）的生物心理学工具。双维度幸福感的神经图谱享乐幸福感涉及腹侧纹状体（奖励处理）、vmPFC（价值评估）和杏仁核（情绪反应），其中mPFC活动与生活满意度呈负相关。实现幸福感则激活insula（自主性）、dlPFC（目标规划）和mPFC（人际连接），ACC在两类幸福中均起整合作用——既参与情绪调控又支持认知重评。正念的神经重塑效应正念训练产生三重神经改变：1.认知控制增强：dlPFC与默认模式网络(D

  来源：International Journal of Adolescence and Youth

  时间：2025-09-09

• 双分支卷积神经网络DB-FusionNet：基于空间金字塔的多尺度空谱融合高光谱图像分类框架

  高光谱图像(HSI)分类技术犹如给地球表面做"分子级CT扫描"，其关键在于精准捕捉纳米级光谱差异与空间特征的协同效应。传统方法常陷入"顾此失彼"的困境：要么过度关注光谱导致空间细节丢失，要么侧重空间特征而忽略亚波段(sub-band)的微妙差异。DB-FusionNet创新性地构建了"双管齐下"的智能分析系统：第一条分析通道采用三维(3D)与二维(2D)卷积神经网络(CNN)的混合架构，配合空间金字塔池化融合(SPPF)模块，如同搭建多层级"光学棱镜"，能同时解析不同尺度的空间-光谱特征；第二条通道则部署一维(1D)CNN作为"光谱显微镜"，专门捕捉波段间λ1-λn的精细变异。这种"宏观+微观

  来源：International Journal of Remote Sensing

  时间：2025-09-09

• 基于递归非线性自回归外生输入网络(RNARXNet)的时间序列太阳能发电预测研究

  这项研究开创性地构建了递归非线性自回归外生输入网络(RNARXNet)，用于处理太阳能发电量预测(SPF)这一关键能源问题。科研团队首先从太阳能发电数据集中获取时间序列数据，随后提取包括随机振荡器(STOCH)、阿隆指标(AR)、威廉姆斯%R(WillR)、时间序列预测(TSF)、异同移动平均线(MACD)和彩虹移动平均线在内的多维技术指标。通过汉明距离进行特征筛选后，研究团队将递归径向基函数网络(RRBFN)与非线性自回归外生输入网络(NARX)进行创新性整合，构建出新型RNARXNet模型。该模型展现出卓越的预测性能：归一化平均绝对误差(MAE)低至0.160，均方误差(MSE)0.352

  来源：Statistics

  时间：2025-09-09

• 应力依赖型强度神经网络模型：岩石真三轴强度的非线性预测与工程应用

  Highlight本研究亮点在于开发了首个融合物理约束的应力依赖型强度神经网络（SDSNN），通过引入指数自适应加权策略，巧妙平衡数据拟合与物理规律（如σ2对强度演化的非线性影响）的协同优化。相比传统数据驱动模型（DDNN），SDSNN在边界应力条件和噪声数据中表现出色，犹如为岩石强度预测装上了"物理指南针"。Neural networks considering strength variation patterns深度神经网络凭借万能逼近定理（Universal Approximation Theorem），可精准刻画σ1=f(σ2,σ3,c,φ)的复杂映射关系。本研究通过双隐藏层架构（3

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-09-09

• 基于异构图神经网络的深度强化学习算法在有限运输资源混合流水车间调度中的优化应用

  Highlight本研究提出一种基于深度强化学习（DRL）的端到端调度方法，用于解决有限运输资源混合流水车间（HFSP-FTR）问题。通过设计包含作业节点、机器节点和AGV节点的异构图模型，直观呈现三者间的动态分配关系。创新方法1.异构图形建模：构建可表达任意HFSP-FTR实例的图结构，清晰描述作业-机器-AGV的耦合关系。2.复合动作表示：将调度动作定义为“工序-机器-AGV”三元组分配，突破传统分派规则（DRs）的局限性。3.并行嵌入框架AENPHS：首创支持多类型节点并行嵌入的异构图神经网络（HGNN），结合注意力机制动态聚焦关键调度信息。实验验证在多样化测试集上，本方法较遗传算法（G

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-09-09

• 基于Legendre多小波特征注意力引导的轻量化网络实现钢材表面缺陷高精度分类

  Highlight1.创新性采用Legendre多小波变换(LWT)解析钢材表面缺陷的多尺度几何特征，通过正交分解保留完整缺陷信息2.设计新型特征注意力引导(FAG)模块，结合SE机制对浅层高分辨率细节特征与深层低分辨率上下文特征进行动态加权融合3.构建仅含4个卷积块的轻量化CNN(LCNN)模块，在NEU-CLS数据集实现99.8%的SOTA分类精度Related work现有方法可分为两类：基于小波变换(WT)与机器学习结合的方法（如SVM分类器），以及WT与深度学习（如VGG19、ResNet50）的混合模型。传统方法依赖人工特征设计，而深度学习方法需要海量数据支撑。The propos

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-09-09

• 综述：人工智能与机器学习驱动的先进水处理技术革新

  人工智能与机器学习驱动的水处理革命引言随着全球水资源短缺加剧，污水处理技术正经历智能化转型。人工智能(AI)通过自动化复杂流程、减少人为误差，正在重塑传统水处理模式。机器学习(ML)作为AI的核心分支，通过数据驱动学习建立预测模型，在非线性关系建模方面展现出超越传统统计方法的优势。人工神经网络(ANN)作为最早应用于污水处理的ML算法，ANN通过输入层-隐藏层-输出层的拓扑结构，成功预测BOD、COD等关键参数。其独特优势在于：1.多输入多输出(MIMO)建模能力2.对噪声数据的强耐受性3.复杂非线性关系的精准拟合典型案例显示，改进的前馈神经网络(IFFNN)对中国江苏某污水厂的COD和总氮(

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-09-09

• 全长Aβ42二聚体热力学与结构特征的增强采样及分子动力学研究揭示阿尔茨海默病淀粉样聚集机制

  Highlight本研究结合增强采样与基于分子动力学（MD）的技术，首次对全长Aβ42二聚体的热力学和结构特征进行了系统性解析。Experimental dimer structure从冷冻电镜（cryo-EM）获得的全长Aβ原纤维结构（PDB ID: 5OQV）中提取生物活性二聚体，通过牵引分子动力学（SMD）模拟解离路径，并沿反应坐标系统筛选构象用于后续分析。MD trajectory analysis对四个独立MD轨迹（MD1-MD4）的骨架原子进行均方根偏差（RMSD）计算显示，所有体系在0.3–0.4 nm范围内达到平衡，证实了二聚体构象的稳定性。关键残基如Phe19和Leu34通过

  来源：Computational and Theoretical Chemistry

  时间：2025-09-09

• 童年不良经历与成人精神病理学的潜在类别分析：揭示虐待与家庭功能障碍的差异化影响

  童年时期遭遇的不良经历如同隐形的伤疤，往往在成年后以各种精神健康问题的形式重新浮现。传统研究大多简单计算不良经历的数量，却忽视了不同类型创伤可能带来截然不同的心理影响。这种"一刀切"的研究方式就像用同一把钥匙想打开所有锁，显然难以揭示童年逆境与精神疾病之间复杂的关联模式。更棘手的是，焦虑、抑郁、创伤后应激障碍和注意力缺陷多动障碍这些常见精神问题常常"结伴而行"，使得厘清特定童年经历与特定症状的关系变得尤为困难。发表在《Child Abuse》上的这项开创性研究采用了潜在类别分析(LCA)这一先进统计方法，对514名18-85岁寻求心理治疗成年人的童年经历数据进行深度挖掘。研究人员使用包含10个

  来源：Child Abuse & Neglect

  时间：2025-09-09

• 解码抗NMDAR脑炎的蛋白质组学标记物：潜在治疗靶点的计算识别与通路分析

  亮点本研究通过全蛋白质组孟德尔随机化(MR)与实验验证的交叉验证策略，首次绘制了抗NMDAR脑炎(NMDAR-E)的蛋白质标志物图谱。在734个血浆蛋白中锁定37个风险相关因子，其中SIRPA、LGALS3和CASP3的升高与TREM2、IL1RN的降低最具病理意义。材料与方法研究设计如图1所示：1) 整合5项大规模蛋白质定量性状位点(pQTL)研究数据；2) 采用反向因果检验、贝叶斯共定位分析验证靶点；3) 通过患者来源抗NMDAR-IgG刺激HMC3小胶质细胞模型和小鼠侧脑室注射模型进行功能验证；4) 结合单细胞表达谱(CD16+单核细胞显著富集)和蛋白互作网络(PPI)筛选可成药靶点。筛

  来源：Botany

  时间：2025-09-09

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