• Hilton-Milner定理的简洁证明：基于交叉相交集系统与移位技术的新途径

  在组合数学的极值集合论领域，Hilton-Milner定理是一个具有里程碑意义的成果。该定理描述了当不存在公共交集时，两两相交的k元子集族的最大可能规模。自1967年由Hilton和Milner提出以来，这个定理一直是组合数学研究的核心问题之一。传统证明方法往往依赖复杂的数学工具，如Schützenberger-Kruskal-Katona定理或"部分补集"操作，这些方法不仅技术性强，而且难以揭示问题本质。随着组合数学与代数拓扑、计算机科学等领域的交叉日益深入，寻找更简洁、直观的证明方法成为该领域的重要挑战。在此背景下，Denys Bulavka和Russ Woodroofe在《Canadia

  来源：Canadian Mathematical Bulletin

  时间：2025-10-19

• Locityper：实现复杂多态基因靶向基因分型的新方法

  人类基因组中存在着大量结构复杂的多态性位点，其中近400个医学相关基因由于高度重复性和多态性特征，传统方法难以进行准确变异检测。这些"暗"基因区域成为遗传学研究中的盲点，阻碍了疾病相关基因的发现。尽管长读长测序技术的发展为解析复杂位点提供了新机遇，但其在大规模队列应用中的高昂成本仍限制着临床应用。在这一背景下，德国杜塞尔多夫大学等机构的研究团队在《Nature Genetics》发表了题为"Locityper enables targeted genotyping of complex polymorphic genes"的技术报告，提出了一种创新的靶向基因分型方法。研究人员开发了Locity

  来源：Nature Genetics

  时间：2025-10-18

• 利用DeepSomatic技术，实现对多种测序技术下体细胞微小变异的精准检测

  摘要体细胞变异检测是癌症基因组学分析的重要组成部分。尽管大多数方法都集中在短读长测序上，但长读长技术在进行重复序列定位和变异分相方面具有潜在优势。我们提出了DeepSomatic，这是一种基于深度学习的方法，能够从短读长和长读长数据中检测体细胞小核苷酸变异以及插入和缺失。该方法支持全基因组及全外显子组测序，并可应用于肿瘤-正常组织样本、仅含肿瘤的组织样本以及经福尔马林固定和石蜡包埋的样本。为了训练DeepSomatic并解决体细胞变异检测领域公开可用的训练数据和基准数据匮乏的问题，我们开发了Cancer Standards Long-read Evaluation（CASTLE）数据集，并将其

  来源：Nature Biotechnology

  时间：2025-10-18

• 在灌注技术时代，美国接受循环死亡后捐献肝脏移植的情况

  干细胞来源、完全分化的胰岛细胞在1型糖尿病治疗中的应用是一个极具前景的研究方向。1型糖尿病（T1D）患者常常面临血糖波动大、严重低血糖事件频发以及缺乏对低血糖的感知等挑战，这些问题不仅影响生活质量，还可能带来生命危险。目前，胰岛移植被认为是唯一能够有效预防这些严重低血糖事件并稳定血糖水平的治疗方法，然而，其应用仍受到多个关键因素的限制。首先，可供移植的胰岛细胞主要来自已故捐献者，但供体数量有限，难以满足日益增长的临床需求。其次，在胰岛分离和移植过程中，细胞数量往往大幅减少，导致可用细胞剂量不足。最后，移植后的免疫排斥反应需要长期使用免疫抑制剂，这不仅增加了治疗的复杂性，还可能带来严重的副作用。

  来源：TRANSPLANTATION

  时间：2025-10-18

• 综述：长读长RNA测序数据的计算方法分析

  长读长测序技术的革命性突破近年来，长读长测序技术准确度的显著提升与生物信息学方法的协同发展，极大地拓展了RNA测序（RNA-seq）的应用边界。这项技术突破使得研究人员能够更精确地探索转录组的复杂性，特别是在发现和表征新基因、转录本异构体以及蛋白质方面展现出独特优势。多组学维度的应用拓展在基因组学层面，lrRNA-seq为注释基因组的完善提供了高精度数据支持，能够有效识别传统短读长测序难以检测的结构变异和基因间区。转录组学应用则集中于全长转录本的直接测序，避免了短读长数据组装过程中产生的错误，为准确鉴定选择性剪接（alternative splicing）事件、可变聚腺苷酸化（alternat

  来源：Genomics

  时间：2025-10-18

• 小麦秸秆近零废弃生物精炼：多产品联产与组分全利用的创新策略

  Highlight小麦秸秆的收集与处理小麦秸秆采集自印度旁遮普邦帕蒂亚拉附近村庄（坐标：30°18′39.4″N 76°25′32.5″E），经60°C烘箱过夜干燥后研磨过0.5毫米筛网，密封储存备用。实验所用硫酸（H2SO4）、氢氧化钠（NaOH）、次氯酸钠（NaClO2）等试剂均为分析纯。组分分析通过预处理前后组分变化评估发现：原始小麦秸秆含纤维素43.51±0.2%、半纤维素14.07±0.13%、木质素20.17%（含酸溶木质素0.89%与酸不溶木质素19.28%）。稀酸预处理（1% H2SO4）优先降解半纤维素，释放木糖（9.59 g/L）和葡萄糖（25 g/L）；碱性处理（3% N

  来源：Biomass and Bioenergy

  时间：2025-10-18

• 综述：迈向高效可持续技术：管内固相微萃取吸附剂制备与合成综述

  2. 管内固相微萃取（IT-SPME）的分类IT-SPME技术自1997年由Eisert和Pawliszyn提出以来，已发展出多种形式，包括开管毛细管、纤维填充毛细管、整体毛细管和颗粒填充毛细管。其核心优势在于可直接在线联用色谱系统，实现自动化操作并减少溶剂使用，尤其适用于环境监测、食品安全和生物分析等领域。2.1. GC毛细管柱商用GC毛细管柱（如TRB-35、Carboxen PLOT等）因简单、绿色且分析快速而被广泛采用，但其选择性有限，往往难以满足法规阈值，需额外预处理步骤，限制了其在合规性实验室的应用。2.2. 纤维填充管纤维填充管采用聚醚醚酮（PEEK）或不锈钢管填充数百根细纤维（

  来源：TrAC Trends in Analytical Chemistry

  时间：2025-10-18

• PIGEON-FEATHER方法实现单氨基酸分辨率氢交换质谱解析蛋白质构象自由能景观

  氢交换-质谱技术（HX–MS）长期以来被用于定性评估突变或配体结合等扰动对蛋白质构象集合的影响，但理论上其数据蕴含了解析单氨基酸级别局部展开自由能（ΔGop）的关键信息。最新开发的PIGEON-FEATHER方法突破传统局限，通过贝叶斯蒙特卡洛采样策略，首次实现了从常规HX–MS数据集无歧义地重构所有同位素质量包络，并精准计算∆Gop值。研究团队将该方法应用于大肠杆菌和人源二氢叶酸还原酶（ecDHFR/hDHFR），揭示二者演化出的独特构象集合差异，并阐明两种竞争性抑制剂对同源蛋白的结合差异性，破解了"为何两者均抑制ecDHFR却仅一种抑制hDHFR"的科学谜题。进一步将技术拓展至大型蛋白质-

  来源：Nature Chemical Biology

  时间：2025-10-18

• 整合拓扑结构与等双轴力学刺激的多模式微流控平台：新一代体外细胞微环境模拟技术及其在心肌细胞研究中的应用

  1 引言细胞微环境是细胞状态和功能的关键调节者，包含生化信号与形态物理信号。然而，微环境调控与细胞功能之间的相互作用机制仍不明确。为解析微环境对细胞命运的调控作用，亟需开发能精确呈现并整合这些信号的平台。本研究提出了一种新一代细胞培养系统，协同结合微流控与生物力学平台，旨在系统性地传递微环境刺激以调节细胞状态。研究选择心肌细胞（CMs）作为典型案例，因其对生化和形态物理信号的反应已有充分文献支持。2 结果2.1 微流控平台的设计与制备该设备采用双层腔室设计，可同时测试受刺激与对照的细胞培养。平台结构包含下部用于机械刺激（蓝色通道）和上部用于营养流动与废物清除（红色通道）。平台采用多层设计：第一

  来源：Frontiers in Bioengineering and Biotechnology

  时间：2025-10-18

• 基于CAREN系统实现感觉统合测试（SOT）的创新应用与验证研究

  引言姿势控制是日常生活中的关键运动技能，涉及在活动中实现、维持或恢复平衡的能力。维持双足站立平衡需要将身体重心（CoM）的水平投影保持在支撑基底（BoS）内。视觉、本体感觉和前庭系统共同贡献于姿势控制。感觉统合测试（SOT）作为计算机动态姿势图（CDP）的一部分，被设计用于通过在不同感觉反馈条件下测量站立时的身体摆动来评估姿势稳定性，具有较高的敏感性和客观性。测试方法与系统背景SOT通常在六种条件下进行：条件1至3为固定平台，条件4至6为移动平台；条件2和5要求受试者闭眼，条件3和6中视觉环境随身体摆动而动。平台运动被称为“摆动参考”运动，旨在最小化踝关节运动引起的本体感觉反馈变化。SOT可视

  来源：Frontiers in Bioengineering and Biotechnology

  时间：2025-10-18

• 基于Spike-and-Slab LASSO先验的稀疏多基因风险评分推断方法SSLPRS及其在复杂性状预测中的应用

  随着大型生物样本库的快速发展，研究人员现在能够获取数十万样本的表型和基因组数据，这为解析复杂性状和疾病的遗传基础提供了前所未有的机会。多基因风险评分(Polygenic Risk Score, PRS)作为一种量化复杂性状和疾病遗传成分的重要工具，在遗传风险分层和个性化医疗等领域展现出广阔的应用前景。然而，从大规模全基因组关联研究(Genome-Wide Association Study, GWAS)数据中推断多基因风险评分面临两大挑战：一是由于隐私限制，个体水平数据很少公开可用，研究只能基于GWAS汇总统计量进行推断；二是遗传数据的超高维特性，现代生物样本库通常包含超过2000万个遗传标记

  来源：Bioinformatics

  时间：2025-10-18

• 基于qPlus传感器的原子力显微镜技术突破：实现熔融金属界面原子级表征新纪元

  在金属材料制备过程中，熔融金属与固体之间的界面扮演着关键角色，无论是焊接、热浸镀还是金属基复合材料制造，这些界面处的微观过程直接决定了材料的最终性能。然而，由于熔融金属的光学不透明性，传统光学显微镜无法对其进行观测，而透射电子显微镜(TEM)和X射线反射(XRR)等技术又存在空间分辨率不足或信息平均化等局限。这一技术瓶颈长期制约着冶金领域对界面过程的深入理解。针对这一挑战，日本京都大学的研究团队在《Microscopy》发表了一项创新性研究，开发出能够在熔融金属环境中工作的原子力显微镜(AFM)系统。该技术的核心突破在于采用石英音叉(qPlus)传感器替代传统的硅悬臂梁，通过压电电流检测代替光

  来源：Microscopy

  时间：2025-10-18

• 基于梯度提升决策树的成本约束特征选择方法在信用卡欺诈检测中的优化研究

  研究亮点在当前大数据时代，数据维度的爆炸式增长带来了"维度灾难"的挑战，这不仅影响模型性能，更显著推高了数据获取成本。这一矛盾在信用卡欺诈检测领域尤为突出——内部交易数据与外部第三方数据的异构成本结构，使得传统忽略成本的特征选择方法往往产生次优结果。基于梯度提升决策树的成本约束特征选择（GBDTCF）信用卡欺诈检测本质上是一个二分类问题。我们假设数据集D包含n笔交易记录，每笔记录由d维特征向量Xi和标签yi（0代表合法交易，1代表欺诈交易）构成。GBDTCF创新地将特征选择建模为非线性优化问题，通过梯度提升决策树的集成学习框架，动态平衡特征成本与信息增益。特别有趣的是，我们受"低成本特征应优先

  来源：Engineered Regeneration

  时间：2025-10-18

• 基于分类树的高压直流系统故障检测算法数据驱动参数化方法研究

  Section snippets故障检测技术本节详细介绍了选择用于CART方法参数化的四种故障检测算法。重点在于CART如何应用于确定每种算法的关键参数和阈值。考虑到长距离HVDC线路故障清除所需的速度，我们选择了非单元保护方法。选择了电流和电压导数法、电抗器电压法以及数学形态学方法，以评估它们在两种主要HVDC技术（LCC和MMC）中的性能表现。分类与回归树故障检测算法的参数选择是一项复杂的任务，传统上依赖于工程师的专业知识和对大量仿真结果的繁琐分析。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的数据驱动方法，即使用分类与回归树（CART）来自动化参数选择过程。据我们所知，这是首个使用数据驱动方法论

  来源：Engineered Regeneration

  时间：2025-10-18

• 基于多任务多域时序记忆自编码器的设备早期微弱异常检测与不确定性量化方法研究

  Highlight本文的创新性体现在提出多域时序特征编码器（MTFL-Encoder），通过云增强特征建模（CEFM）方法融合时域与频域异常特征，并设计外部注意力记忆单元评分器实现对潜在数据模式的记忆。采用不确定性加权（UW）方法自适应平衡重构任务与记忆任务，显著提升模型对微弱异常的敏感度。Unsupervised time-series anomaly detection（无监督时序异常检测）无监督时序异常检测根据异常判定准则可分为基于特征距离、密度、重构和预测的方法。例如深度支持向量数据描述（Deep SVDD）将数据映射到超球体空间，而隔离森林（Isolation Forest）则通过随

  来源：Engineered Regeneration

  时间：2025-10-18

• 基于元学习的少样本多机床热误差时空预测新方法

  亮点本研究提出了一种结合元学习的创新时空建模框架SGAT-Transformer-MAML，用于少样本条件下的多机床热误差预测。该模型通过堆叠图注意力网络（SGAT）捕捉温度传感器网络的空间拓扑特征，利用Transformer解码器挖掘热误差的时序动态交互行为，并引入模型无关元学习（MAML）机制实现对新机床工况的快速自适应。实验表明，该方法在有限标注数据下仍能保持高预测精度与强泛化能力。Section snippets少样本学习（Few-shot Learning）随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在多领域取得显著成就。然而，深度网络的优化依赖大量标注数据的多轮迭代，这种优化方式限制了模型

  来源：Engineered Regeneration

  时间：2025-10-18

• 基于改进YOLOv8模型的农业机器人单株植物检测与跟踪方法及其在精准田间管理中的应用

  Highlight本研究提出了一种基于改进YOLOv8模型的单株植物检测与跟踪方法，通过引入PConv模块降低计算量，采用SimSPPF结构增强多尺度识别能力，并加入NAM注意力机制提升目标聚焦度。结合StrongSORT算法，实现了动态农田场景下（如光照变化、复杂背景）植物的连续精准跟踪。方法如图3所示，模型对采集的视频数据逐帧处理。首先使用YOLOv8_FSN进行单株植物检测（YOLOv8n为纳米级版本，兼顾高效性与精度）。随后，StrongSORT基于特征匹配进行跟踪，结合卡尔曼滤波（Kalman Filter）和匈牙利算法（Hungarian Algorithm）完成数据关联，确保同一

  来源：Computers and Electronics in Agriculture

  时间：2025-10-18

• 基于Mamba与三角几何约束的蛋白质链间残基接触预测新方法

  Highlight方法本节提出了一种新颖的蛋白质链间残基接触预测框架。以下首先介绍预测框架的整体设计，随后详细阐述各模块的功能与作用机制，最后给出框架采用的损失函数。数据集本研究采用广泛使用的DeepHomo数据集（Yan和Huang，2021）。该数据集包含3532个同源二聚体的训练集、300个同源二聚体的验证集及300个同源二聚体的测试集。数据集构建时，研究者首先从PDB数据库中筛选具有C2对称性、分辨率优于3.0 Å且生物单元仅含两条蛋白链的同源二聚体（蛋白链长度≥40）。结论为预测链间残基-残基接触，本文提出基于Mamba和三角几何约束的深度预测框架MaMCon。该框架主要由MaM1D

  来源：Computational Biology and Chemistry

  时间：2025-10-18

• 富含类黄酮的香柠檬汁浸泡处理提升鲜切朝鲜蓟抗氧化活性与采后品质的创新研究

  朝鲜蓟（Cynara cardunculus var. scolymus）是一种营养丰富的蔬菜，富含多酚、菊粉、纤维和矿物质，但其采后保鲜面临巨大挑战。特别是当朝鲜蓟被加工成鲜切产品时，制备过程中的切割等步骤会物理损伤组织，显著增加污染和降解风险。鲜切朝鲜蓟呼吸速率加快，快速衰老，微生物腐败和酶促褐变等问题会严重影响其感官、营养和健康促进特性。地中海地区是朝鲜蓟的主要产区，意大利更是全球重要生产国，2023年产量约37万吨，占世界产量的五分之一。因此，开发有效的采后技术来保持品质和延长货架期，对于这种易腐产品至关重要。以往研究尝试了多种方法，包括使用不同包装材料结合气调包装，以及采用抗氧化溶液

  来源：Postharvest Biology and Technology

  时间：2025-10-18

• 基于Qx5 DNA聚合酶和TthPrimPol的新型等温扩增技术实现高灵敏特异性SARS-CoV-2 RNA检测

  在新冠肺炎全球大流行的背景下，快速、准确、低成本的病毒检测技术成为疫情防控的关键环节。目前主流的逆转录聚合酶链式反应(RT-PCR)技术虽然灵敏度高，但依赖精密仪器和专业操作，难以满足基层医疗和现场检测的需求。特别是面对病毒变异株的不断出现，开发不依赖特定引物、能够直接检测RNA的创新型分子诊断平台显得尤为重要。传统等温扩增技术如环介导等温扩增(LAMP)需设计多对引物，而滚环扩增(RCA)技术通常需要外加引物启动反应，这些都可能引入非特异性扩增背景。更关键的是，大多数方法需要先将RNA逆转录为cDNA，增加了操作步骤和成本。能否开发一种无需逆转录、无需外加引物，且能在单一温和温度下完成的核酸

  来源：Methods

  时间：2025-10-18

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