• 开发并验证了一种新型的UPLC-Q-Orbitrap HRMS方法，用于测定血液中的对硝基苯胺及其代谢物

  在工业生产与日常生活中，p-硝基苯胺（p-NA）作为一种重要的化工原料，被广泛应用于染料、农药、成像材料以及制药等多个领域。随着p-NA在国内外的广泛应用，其职业暴露问题日益受到关注。特别是在中国，由于其在全球p-NA产业链中的重要地位，既是主要生产国也是主要消费国，因此职业暴露人群数量庞大，暴露风险相对较高。然而，目前针对p-NA及其代谢产物在血液中的系统性定量分析方法仍较为缺乏，这限制了对其职业暴露的科学评估。本研究旨在开发一种准确、可靠且灵敏的检测方法，用于同时测定p-NA及其代谢产物在血液中的含量，为职业暴露评估提供坚实的技术基础。p-NA具有较强的生物活性，可通过皮肤接触或吸入其粉尘

  来源：Frontiers in Chemistry

  时间：2025-10-09

• 综述：一项关于改进的计算方法在乳腺癌分类中应用的综合性研究：与现有最先进方法的比较分析

  摘要乳腺癌是女性中最致命的癌症类型之一，继续对公共健康构成重大威胁。世界卫生组织（WHO）的报告指出，最新数据凸显了这一问题的严重性：乳腺癌患者的死亡率超过6%，而早期检测率仅为8%。本文介绍了用于乳腺癌病变研究的“外星飞船矿物提取优化算法”（ESMXO）以及“深度残差注意力与多变量序列模型”。ESMXO是一种独特的优化算法，其灵感来源于卫星导航和矿物提取技术，旨在提高生物信息学预测的准确性。该创新方法整合了卷积神经网络（CNN），如Xception和NASNetMobile，以分析癌症序列中的复杂模式，并识别与特定表型结果相关的细微遗传变异。实验结果非常令人鼓舞，在不同放大倍数下均显示出稳定

  来源：ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING

  时间：2025-10-09

• 非英语词嵌入与语言模型偏见检测方法的系统综述：跨学科视角下的欧洲语言分析

  当ChatGPT等生成式人工智能服务引发全球关注时，人们逐渐意识到语言模型中潜藏的社会偏见可能带来的危害。这些偏见不仅体现在英语环境中，在德语、法语等非英语语言中，由于语法性别、文化差异等因素，偏见表现形式更为复杂。然而现有研究大多集中在英语语境，缺乏对多语言偏见的系统检测方法。在这篇发表于《Artificial Intelligence Review》的论文中，跨学科研究团队通过系统文献综述，首次全面评估了非英语词嵌入和语言模型的偏见检测方法。研究团队采用PRISMA框架，从IEEE Explore、ACM Digital Library等数据库中筛选出32篇相关文献，重点分析了三大问题：不

  来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW

  时间：2025-10-09

• 基于信息竞争学习的视觉抽象推理多样化表征方法研究

  在人工智能追求通用智能的道路上，流体智力（fluid intelligence）的模拟一直是重大挑战。与依赖已有知识的晶体智力不同，流体智力体现为解决新颖推理问题的能力，而Raven渐进矩阵（Raven's Progressive Matrices，RPM）正是评估这种能力的经典工具。尽管深度学习在图像分类、语言建模等晶体智力任务中取得突破，但在需要抽象推理的流体智力测试中仍显不足。当前视觉抽象推理领域存在核心瓶颈：单一表征流难以捕捉复杂认知任务所需的多样化信息。哺乳动物大脑视觉系统通过背侧流（dorsal stream）和腹侧流（ventral stream）的并行处理机制分别处理"位置"和

  来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW

  时间：2025-10-09

• CTWA：一种基于卷积自编码器与时间卷积网络的物联网增量入侵检测新方法

  随着物联网设备的爆炸式增长，网络安全已成为制约其发展的关键瓶颈。传统的入侵检测系统往往依赖于静态数据集和固定攻击类别，难以应对层出不穷的新型攻击手段。更棘手的是，物联网环境下的流量数据具有动态演化特性，而现有基于深度学习的检测方法（如门控循环单元GRU、深度信念网络DBN等）在面临新攻击类型时，通常需要完全重新训练模型，这不仅对计算资源和存储空间提出极高要求，还可能导致“灾难性遗忘”现象——新知识的学习会严重破坏模型对已有攻击类型的识别能力。这一矛盾在资源受限的物联网设备中尤为突出，亟需一种能够持续学习新攻击类型且不遗忘旧知识的动态检测方案。针对这一挑战，齐齐哈尔大学王海珍团队在《Artifi

  来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW

  时间：2025-10-09

• 不同去污方法对种植体表面粗糙度影响的体外评估：SLA与DAE表面的比较研究

  当种植体周围炎侵袭牙种植体时，临床医生面临着一个两难选择：如何彻底清除导致感染的生物膜，同时又不破坏种植体表面的微观结构，而这种微观结构恰恰是骨细胞附着和再骨整合（reosseointegration）的关键。种植体表面粗糙度如同攀登者的岩壁，为骨细胞提供了赖以附着的支点。喷砂大颗粒酸蚀（SLA）和双酸蚀（DAE）等表面处理技术虽然增强了骨结合，但其粗糙的表面也更容易成为细菌的“避难所”。目前临床使用的去污方法琳琅满目，从传统的刮治器、超声波设备到新兴的激光、气流磨蚀（air abrasion）和钛刷（titanium brush），但其对种植体表面的影响却众说纷纭。有些方法可能因过度追求清洁

  来源：Discover Medicine

  时间：2025-10-09

• 基于精子样单倍体胚胎干细胞（haES）的牛羊基因编辑育种新技术Pro-iCHI

  在啮齿类动物中，将单倍体雄核胚胎干细胞（haES cells）注入完整卵母细胞可实现后代的足月发育。然而由于反刍动物单倍体胚胎干细胞一直未能成功获取，该技术在其研究和基因组工程中的应用长期停滞。本研究成功建立了牛和羊的单倍体胚胎干细胞系，并开发出一种称为“单倍体胚胎干细胞胞质内注射（iCHI）”的新方法——类比于胞质内精子注射技术。反刍动物的haES细胞表现出形成态多能性特征，并在体外和体内均可分化为三胚层。通过在该类细胞中异位表达原生质蛋白（protamine），可将其细胞核转化为类精子样结构，显著提高iCHI胚胎的全程发育效率，该方法被命名为“原生质蛋白iCHI（Pro-iCHI）”。研究

  来源：Nature Biotechnology

  时间：2025-10-08

• 基于CD34+造血干祖细胞的大规模CAR-iNK细胞制备技术推动肿瘤免疫治疗创新

  通过优化细胞培养体系，研究人员开发出三阶段分化策略，可从人脐带血来源的CD34+造血干祖细胞（CD34+ Haematopoietic Stem and Progenitor Cells, HSPCs）中大规模诱导生成具有杀伤功能的自然杀伤细胞（induced NK, iNK）及携带嵌合抗原受体（Chimaeric Antigen Receptor, CAR）的CAR-iNK细胞。单份脐带血单位可产出1400万至8300万成熟iNK细胞或700万至3200万CAR-iNK细胞，这些细胞高表达CD16（一种激活受体）和CAR分子，且无T细胞污染。新鲜制备与冻存复苏的细胞均展现出对多种人类癌细胞系

  来源：Nature Biomedical Engineering

  时间：2025-10-08

• 综述：豆科植物根瘤共生进化背后的遗传创新

  Genetic innovations underlying the evolution of root nodule symbiosis in Leguminosae根瘤共生（Root Nodule Symbiosis, RNS）是固氮根瘤菌或弗兰克氏菌（Frankia）与宿主植物之间形成的互惠共生关系，这一现象仅限于蔷薇类I分支中的四个目：豆目（Fabales）、壳斗目（Fagales）、葫芦目（Cucurbitales）和蔷薇目（Rosales），它们共同构成了“固氮结瘤分支”（Nitrogen Fixing Nodulation Clade, NFNC）。豆科植物（Leguminosa

  来源：Journal of Genetics and Genomics

  时间：2025-10-08

• 靶向降解TERRA lncRNA的RNA G-四链体RIBOTAC技术在ALT癌症治疗中的突破与应用

  1 引言长链非编码RNA（lncRNAs）是长度超过200个核苷酸且不具备蛋白编码能力的转录本，已成为基因组稳定性、表观遗传编程和RNA加工的关键调控因子。这些转录本通过调节基因表达、转录因子或RNA结合蛋白，影响多种细胞过程和疾病通路。与蛋白质不同，其功能常编码于高级RNA结构中，使其能够动态地与染色质修饰因子、转录因子和RNA结合蛋白相互作用。在癌症中，lncRNA失调几乎涉及所有癌症特征，包括无限增殖、基因组不稳定性和治疗抵抗。尽管具有关键生物学作用，但由于使用小分子选择性靶向结构RNA存在固有挑战，lncRNA在很大程度上仍未成为药物靶点。TERRA（端粒重复序列RNA）是一种独特且尚

  来源：Advanced Science

  时间：2025-10-08

• 功能化环氧树脂共固定化TLL与CALB脂肪酶：提升稳定性、可重用性及生物催化效率的创新策略

  Materials（材料）来自Thermomyces lanuginosus的脂肪酶（TLL）和Candida Antarctica的脂肪酶B（CALB）购自Sigma-Aldrich巴西有限公司（Cotia, SP, BR）。II级戊二醛溶液、对硝基苯丁酸酯（p-NPB）和Triton X-100购自Sigma-Aldrich（美国密苏里州圣路易斯市）。所有其他化学试剂均为分析级，来自Synth（巴西圣保罗）和Vetec（巴西圣保罗）。支化聚乙烯亚胺（BPEI）（分子量10,000）购自Sigma-Aldrich。Process optimization using the Taguchi

  来源：International Journal of Biological Macromolecules

  时间：2025-10-08

• DeepRNA-Reg：基于深度学习的配对CLIP实验比较分析新方法，精准解析RNA调控网络

  背景RNA结合蛋白（RBP）在转录后基因调控中扮演关键角色，尤其在T细胞激活和免疫应答过程中调控网络复杂。高通量交联免疫沉淀测序（HITS-CLIP）技术可实现特定RBP在转录组范围内RNA相互作用的核苷酸级分辨率检测。配对CLIP实验可揭示不同实验条件下RBP的差异行为，然而针对HITS-CLIP比较分析的算法工具仍然稀缺。此前，dCLIP采用隐马尔可夫模型和维特比算法进行差异富集分析，虽然表现可靠，但在检测灵敏度和精确度方面仍有提升空间。为此，本研究提出DeepRNA-Reg，一种基于深度学习的新型算法，旨在为比较HITS-CLIP分析提供更稳健的解决方案。结果基准测试设计DeepRNA-

  来源：RNA Biology

  时间：2025-10-08

• 工业多传感器数据流异常检测的混合方法：一种结合无监督与有监督学习的新策略及其在真实世界数据集上的验证

  在当今工业4.0时代，多传感器数据流异常检测已成为网络安全、医疗诊断和工业过程控制等领域的关键技术。然而，现有异常检测方法面临两大挑战：一是现有数据集往往规模有限、真实性不足，可能导致模型性能评估过于乐观；二是完全依赖无监督方法检测精度较低，而全监督方法又需要大量标注数据，实操难度极大。这些问题严重制约了异常检测技术在真实工业场景中的应用效果。为破解这些难题，研究人员在《Heliyon》上发表了一项创新研究，提出了一种混合异常检测方法，并构建了专门针对工业多传感器数据流的新数据集。该方法巧妙结合了无监督与有监督学习的优势，首先通过无监督技术识别少量需要标注的关键数据点，再使用这些标注数据训练有

  来源：Heliyon

  时间：2025-10-08

• CanopyGAN：一种基于小波增强技术的GAN模型，用于修复飞机座舱盖图像的失真问题

  在航空领域，飞行员通过飞机座舱的曲面开口进行观察时，常常会遇到由光学畸变和折射效应引起的视觉偏差。这种现象被称为“座舱畸变”，它会导致物体的显示位置与实际位置之间出现不一致，从而影响目标定位精度和飞行员的情境感知能力。针对这一问题，研究者们提出了多种解决方案，其中一种基于深度学习的创新方法——CanopyGAN，展现出了显著的潜力。CanopyGAN通过高效的、无需标注的训练方式，有效缓解了座舱曲面带来的视觉干扰，其设计融合了生成对抗网络（GAN）的结构，同时引入了改进的网络组件以增强图像校正效果。CanopyGAN的核心结构包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discri

  来源：DNA Repair

  时间：2025-10-08

• 基于双层级异常合成网络的液晶显示器弱缺陷检测方法研究

  研究亮点（Highlight）我们构建了一个包含正常与异常样本的真实液晶显示器（LCD）数据集，其测试集涵盖大量具有挑战性的弱异常，为异常检测提供了新基准。该数据集将公开在线发布1。我们提出了一种用于LCD异常检测的双层级异常合成框架（DLAS-Net），通过图像级与特征级的异常合成辅助模型学习，显著增强弱异常检测能力。图像级的形态多样化生成涵盖从简单到复杂形态的多尺度异常，模拟真实工业缺陷场景；特征级异常合成通过精细化扰动生成接近正常特征分布但仍具判别性的微弱异常，专门针对弱异常检测敏感度提升。我们在AnoLCD、MVTec-tex和MAD-sys数据集上验证了方法的先进性与泛化性，并进行了

  来源：DNA Repair

  时间：2025-10-08

• 利用主动学习方法优化调控DNA

  在生物技术领域，DNA序列设计对于实现特定的表型优化至关重要。许多应用依赖于经过基因工程改造的微生物菌株，以实现异源蛋白的高产。为了提高蛋白产量，通常采用优化的调控DNA元件设计表达系统。然而，传统的方法在面对复杂、非凸的基因型-表型景观时，往往存在训练数据覆盖范围狭窄、模型泛化能力有限以及非凸性带来的挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于主动学习的策略，通过迭代测量、模型训练和序列采样与选择来优化表达水平。这种方法不仅在合成数据上表现出色，还在酵母启动子序列的实验数据中验证了其有效性，表明主动学习在处理非凸景观时具有显著优势。### 主动学习在合成基因型-表型景观中的应用为了测试主动学习

  来源：Computational Biology and Chemistry

  时间：2025-10-08

• 高频前丘脑底核深部脑刺激偏移相关事件相关电位的传感器与源空间分析方法及其在癫痫治疗优化中的潜力

  在治疗药物难治性癫痫的众多方法中，深部脑刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）技术近年来显示出显著的潜力，尤其是针对前丘脑底核（Anterior Nucleus of Thalamus, ANT）的刺激。多项临床试验，如SANTE试验，已证实ANT DBS能够在中位随访期内降低癫痫发作频率达56%至75%。然而，尽管在群体层面表现出疗效，个体之间的治疗反应差异巨大，且目前缺乏预测治疗效果的可靠生物标志物。此外，高频DBS（如140 Hz）作为临床标准参数，其对大脑活动的即时影响尚未在脑电图（Electroencephalography, EEG）研究中得到充分探索，这主

  来源：Computational Biology and Chemistry

  时间：2025-10-08

• 通过磷脂脂肪酸分析研究微生物群落对废弃蘑菇基质堆肥方法的响应

  作者：Siobhan N. Jordan | Michael P. Farrell | Caroline T. Gilleran Stephens爱尔兰卢斯郡邓多克市邓多克理工学院淡水与环境研究中心摘要废弃蘑菇基质（SMS）是蘑菇产业产生的废弃物，这种基质已无法再生产出质量较高的蘑菇。作为一种活性残留物，加之每年产生的大量废弃物，其后续管理面临诸多挑战。本研究采用四种不同的堆肥系统（恒温堆肥、绝热堆肥、风排堆肥和容器内堆肥）对SMS进行堆肥处理，旨在尽可能高效地将其转化为稳定成熟的堆肥材料。通过磷脂脂肪酸（PLFA）分析，研究了微生物群落在不同堆肥条件下的响应动态，以更深入地了解这些微生物群落

  来源：Biocatalysis and Agricultural Biotechnology

  时间：2025-10-08

• 基于共享卷积的多尺度定向检测技术在无人机辅助的海事安全监控中的应用

  近年来，随着全球化的加速和海洋资源开发的推进，海上安全管理面临着前所未有的挑战。传统的海上监控手段，如自动识别系统（AIS）和雷达，虽然在某些方面表现良好，但在实时性和数据准确性方面存在局限性。例如，AIS数据可能被人为篡改或关闭，导致监控信息不可靠；而雷达虽然具备远距离和全天候监控能力，但其分辨率较低，难以区分不同类型的船只，也无法有效识别小型目标。与此同时，随着物联网（IoT）技术的快速发展，无人机（UAV）因其灵活部署、低成本、高覆盖和高数据采集精度，正逐步成为海上安全管理的重要工具。特别是在传统基础设施不足或无法到达的区域，无人机能够快速响应并提供高分辨率的图像数据，从而实现更精确的船

  来源：Research

  时间：2025-10-08

• 基于空间统计学的全细胞尺度细胞内动态映射技术——Probabilistic FRAP方法开发与应用

  在活细胞中，分子如何运动是理解细胞功能的核心问题。就像城市交通网络一样，蛋白质、信号分子等"微观车辆"在拥挤的细胞内环境中穿行，其运动速率直接影响细胞的生命活动。荧光漂白恢复(FRAP)技术长期以来是研究分子扩散的"金标准"，它通过局部光漂白后观察荧光恢复过程来测算扩散系数。然而，传统FRAP面临一个棘手难题：多次测量会导致整体荧光衰减，就像过度使用闪光灯会耗尽相机电池一样，使得全细胞尺度的系统测量难以实现。这种局限性严重制约了我们对细胞内复杂动态的全面认识。细胞不是均质的"汤锅"，其内部存在明显的区域分化——细胞核、内质网、细胞质等不同区域具有独特的物理化学特性。分子在这些区域间的运动是否存

  来源：Biophysical Journal

  时间：2025-10-08

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