• 通过整合生物信息学和机器学习技术识别糖尿病性心肌病中的脂肪酸代谢基因特征

  糖尿病心肌病（DCM）的致病机制涉及多因素，研究整合RNA-seq、蛋白质组和代谢组学数据，通过差异表达分析、PPI网络和机器学习筛选出7个核心基因（Ech1、Fbp2等），单细胞测序显示其表达集中于心肌细胞。实验验证发现这些基因及蛋白在DCM小鼠心肌中显著上调，代谢组学揭示脂质氧化代谢失衡。研究首次明确Ech1和Fbp2在DCM发展中的作用，为临床诊断和治疗提供新靶点。

  来源：Biochemical and Biophysical Research Communications

  时间：2026-02-19

• 利用一种新型的铂-聚吡咯纳米复合材料（作为纳米酶）通过活性氧介导的光声消融技术来杀死黑色素瘤细胞

  同步近红外光热疗法与超声动力疗法治疗黑色素瘤的研究中，Pt@PPy纳米复合材料通过协同作用增强细胞毒性，机制涉及氧化应激和类过氧化氢酶活性，其生物相容性与疗效优于单一组分。

  来源：Journal of Thermal Biology

  时间：2026-02-19

• 利用高光谱成像技术可视化食团的形成过程：荞麦替代对中国蒸面包口腔咀嚼过程的影响

  本研究探讨了不同荞麦替代水平（0%-30%）对中国蒸馍在口腔加工过程中水分迁移、还原糖释放及质地演变的影响，结合高光谱成像（HSI）和共聚焦激光扫描显微术（CLSM），发现高替代水平（如M20、M30）因纤维网络结构导致水分分布不均，糖分释放减少，质地硬度增加、弹性降低，结构异质性显著影响口感。

  来源：Journal of Cereal Science

  时间：2026-02-19

• 更正：“基于Hf/Zr超晶格的高κ栅极介质：通过偶极层工程实现先进CMOS技术”

  该修正声明指出原论文致谢部分资助信息不完整，现补充国家自然科学基金CAREER Award（No.2047880）及韩国国家研究基金会（No.RS-2023-00260527）资助支持，同时感谢Intel公司Seunghoon Sung等研究人员的贡献。更正不影响原文研究结论。

  来源：ACS Nano

  时间：2026-02-19

• Paraplume：一种基于蛋白语言模型的快速准确抗体互补位预测新方法及其在抗体库动态研究中的应用

  本研究介绍了一种名为Paraplume的全新抗体互补位（paratope）预测方法。该方法直接从抗体序列出发，利用集成多个蛋白语言模型（PLMs）的嵌入特征，无需依赖抗体-抗原复合物的三维结构信息即可实现准确预测，性能在多组基准数据集上超越了现有的结构依赖方法。Paraplume兼具高计算效率与可扩展性，为大规模抗体库（antibody repertoires）分析提供了有力工具，揭示了抗原驱动下体细胞超突变（somatic hypermutation, SHM）与互补位增大、亲和力成熟之间的关联，为理解抗体功能进化与理性设计治疗性抗体开辟了新途径。

  来源：PLOS Computational Biology

  时间：2026-02-19

• 通过集成机器人的多传感器技术和气象数据融合，并结合可解释机器学习算法，提高水稻叶面积指数监测的准确性

  精准非破坏性监测水稻叶面积指数（LAI）对产量预测至关重要。本研究开发基于phenotyping机器人的多源数据融合方法，集成高分辨率RGB影像提取的植被指数、颜色指数、纹理特征及冠层覆盖度，结合气象数据构建随机森林模型（R²=0.92，RMSE=0.302），通过SHAP分析揭示冠层覆盖度、NDVI和Clgreen为关键因子，其协同作用有效缓解高LAI阶段饱和效应及土壤背景干扰。该框架为田间表型组学及智慧农业提供技术支撑。

  来源：Computers and Electronics in Agriculture

  时间：2026-02-19

• 利用时间序列RGB图像，通过深度学习技术对温室番茄生长情况进行诊断

  氮浓度稀释曲线与多模态深度学习融合的温室番茄氮营养实时监测方法研究。基于贝叶斯方法建立通用的Nc=3.19×AGB−0.20稀释曲线，显著降低参数不确定性，并通过CNN-Transformer架构整合时序RGB影像、SPAD值、温度及物候数据，实现氮营养指数（NNI）高精度（R²=0.89）实时监测，突破传统单帧模型局限。

  来源：Computers and Electronics in Agriculture

  时间：2026-02-19

• 《新型广义超曲面多维生物系统非稳态动力学预测：一种算法方法》

  1本研究基于Gaidai超曲面多模态预后评估方法，分析195国未过滤临床数据，构建高维时空关联模型预测癌症/心血管/糖尿病死亡率，提供15/100年预测及95%置信区间，突破传统极值理论二维局限，适用于复杂生物系统可靠性评估。

  来源：BioSystems

  时间：2026-02-19

• 综述：理解现代圈养生产系统中牛的社会行为并应用人工智能技术：我们是否在追踪福利指标？

  这篇综述聚焦于现代圈养生产系统中的牛群社会行为与人工智能监测技术的交叉点。文章系统回顾了超过180篇文献，批判性地评估了当前AI系统在捕捉与动物福利相关的复杂社会动态和情境化信号方面的能力与不足。作者指出，现有技术虽然能有效检测基本活动（如躺卧、进食），但在解释行为背后的“原因”及其与福利状态（如疾病、不适）的联系上存在显著鸿沟。为此，他们提出了一个以福利为中心的AI框架，强调多模态数据整合、情境感知建模、共享行为本体论、人在回路设计和可解释AI（XAI）五大原则，旨在推动建立更具可解释性、相关性和可信度的牲畜监测系统，以实现更精准的早期福利风险检测和决策支持。

  来源：animal

  时间：2026-02-19

• 森林工程中的仿真技术：为应对21世纪的挑战，规划下一代森林作业与物流系统

  该综述探讨模拟技术（离散事件、agent-based及混合方法）在森林工程中的应用，强调其在生态系统服务整合和风险管理中的价值，指出数据可用性、利益相关者参与及模型到实践的转化仍是挑战，未来需结合实时数据与AI提升模型稳健性。

  来源：Current Forestry Reports

  时间：2026-02-19

• 综述：“小”技术，大能量：用于高性能液流电池隔膜的微孔工程

  本文系统评述了氧化还原液流电池（RFB）隔膜领域的最新进展，聚焦于利用微孔工程提升隔膜性能的策略。文章阐述了隔膜在RFB中的核心作用（如调控离子传导、选择性），分析了各类隔膜（离子交换膜、非离子交换膜、多孔膜、COF/MOF/PIM等新型功能膜）的结构特性、工作机理与关键挑战，并重点探讨了通过尺寸筛分、唐南排斥与介电调控等协同效应提升选择性与离子电导率的策略，为开发下一代高性能、长寿命、低成本的RFB隔膜提供了设计框架。

  来源：Small

  时间：2026-02-19

• 利用多尺度断层成像技术奠定质子交换膜水电解池多孔传输电极数字化材料设计的基础

  本文利用显微CT、聚焦离子束扫描电镜、扫描透射电镜与能谱、氮气吸附等多模态成像与表征技术，首次实现了质子交换膜水电解池（PEMWE）多孔传输电极（PTE）从微米尺度纤维到纳米尺度孔隙的多尺度、同位置三维结构重建。研究定量分析了PTE的微观结构（如孔隙率、颗粒/孔径分布），并首次结合热重分析与电子能量损失谱对催化剂层（CL）中结合剂（Nafion）的分布与厚度进行了建模与验证，预测其平均厚度在7-10.5纳米之间。在此基础上，计算了CL、多孔传输层（PTL）及整个PTE的有效传输参数（如渗透率、扩散率、电导率）。这项研究为理解PTE中传输-活性关联性提供了全面的结构图谱，并为通过计算机模拟优化未来PTE性能、实现数字化材料设计奠定了重要基础。

  来源：Small

  时间：2026-02-19

• 基于随机决策森林方法的无人机操作员疲劳状态检测研究

  针对无人机(UAV)操作员疲劳状态检测模型可解释性不足的问题，研究人员开展了一项基于随机森林(Random Forest)方法的研究。研究表明，该模型不仅能分类，更能作为一种诊断工具，分析数据集的偏差与特征关联，为理解和审计高性能黑盒系统提供了可操作的见解，提升了疲劳检测系统在操作环境中的可靠性与可信度。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-02-19

• 双吻合器加固缝合技术对比：手动与电动吻合器在猪模型中的吻合口耐压性能研究

  本刊推荐：为降低直肠手术中吻合口漏（AL）的风险与严重性，研究人员以猪离体模型评估了双吻合术中，手动与电动圆形吻合器联合/不联合吻合口加固缝合技术对吻合口耐压性能的影响。结果表明，无论使用何种吻合器，加固缝合均可提高耐压性能，其中电动吻合器联合加固缝合组效果尤为显著。这为临床选择吻合技术与加固方案提供了直接证据。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-02-19

• 欧洲黄蜂巢的化学与结构解析：揭示生物分解木材机制及启示生物基纤维材料、粘合剂与绝缘技术开发

  本研究针对欧洲黄蜂（Vespa crabro）巢穴在博物馆加固前的材料特性展开调查。为阐明其化学与结构组成以及黄蜂参与的木材生物分解过程，研究人员综合运用高效液相色谱（HPLC）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）、X射线荧光光谱（XRF）、计算机断层扫描（CT）、扫描电子显微镜（SEM）及纤维分析等技术。结果表明，该巢穴主要由多糖（约52 wt%）构成，并含有部分水解的纤维素和半纤维素；其木质素含量（约17.6 wt%）低于原生木材，推测黄蜂倾向于使用风化或腐朽木材以易于加工。研究确认硬木为主要原料，并揭示了不同颜色区域化学成分的差异，外壁和巢室内的蛋白质成分被识别。痕量元素分析揭示了环境来源，而CT扫描则清晰展示了其十层六边形巢室的优化结构。这些发现为理解黄蜂筑巢行为、它们在自然木材分解中的作用提供了新见解，并有望启发可持续纤维基材料、粘合剂及绝缘技术的创新。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-02-19

• 一种结合人工智能的流式小室新方法定量分析红细胞渗透脆性

  研究人员为改进传统红细胞渗透脆性（OF）检测方法在自动化、可重复性及实时监测方面的不足，开发了一种集成AI成像软件的流式小室平台（BioExP），用于自动化、可重复的OF分析。研究证实该平台与传统方法结果一致，且能捕获供者特异性差异，并揭示脂多糖（LPS）在无血浆条件下可直接损害红细胞膜稳定性。该方法样本需求量小，支持实时成像和多条件测试，为红细胞膜稳定性及相关疾病研究提供了新工具。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-02-19

• 基于新型拉沙病毒生命周期模拟技术解析哺乳动物沙粒病毒基质蛋白Z保守残基的功能

  拉沙病毒是西非地区每年致死数千人的Lassa fever的病原体。为了突破必须在高等级生物安全实验室（BSL-4）研究该病毒的限制，并深入探究其基础生命周期过程，研究人员开发了一种新型的转录-复制-能力病毒样颗粒系统。利用该系统，并结合经典的微型基因组系统，他们揭示了LASV基质蛋白Z中保守氨基酸在抑制病毒RNA合成以及介导与核蛋白相互作用中的关键作用，为靶向这些关键位点开发抗病毒药物提供了新方向。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-02-19

• 脑胶质瘤分级预测中公平与性能的权衡：偏见缓解技术研究

  本研究关注机器学习模型在脑胶质瘤分级预测中存在的种族与性别偏见问题。研究人员利用TCGA数据集，应用了重加权预处理与均等化后处理等偏见缓解技术，评估了多种分类器的性能与公平性指标。结果表明，后处理方法能在改善模型公平性的同时，一定程度上保护预测性能，这对提升临床决策的公正性、保障弱势患者群体的医疗权益具有重要意义。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-02-19

• 研究视角与Cardioteucris cordifolia C. Y. Wu的微繁殖技术

  为解决唇形科原始属植物Cardioteucris cordifolia因药用过度导致的资源濒危问题，本研究通过体细胞胚胎发生技术利用MS培养基添加NAA和TDZ，成功诱导出94.6%的胚状体愈伤组织，获得多形态胚状体（平均19.1个globular和18.8个cotyledonary-like），并建立高效再生体系（芽分化率93.5%，生根率98.2%），为资源保护和规模化培育提供技术基础。

  来源：In Vitro Cellular & Developmental Biology - Plant

  时间：2026-02-19

• 玉米多时间点性状基因组预测方法比较：MegaLMM与dynamicGP的性能评估

  为解决如何利用高维度时序数据精确预测玉米发育过程中的多个生长相关性状这一难题，研究人员对能够处理多维时序数据的MegaLMM和dynamicGP两种基因组预测方法及其混合变体进行了系统比较。他们发现，在预测训练集内性状时，MegaLMM方法在相关性评估中优于dynamicGP，但二者在均方误差上表现相当。更重要的是，该研究证实了dynamicGP是唯一能够同时预测多个性状未来动态发展的时变预测方法，为基于遗传标记预测复杂性状动态提供了新思路。

  来源：Theoretical and Applied Genetics

  时间：2026-02-19

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