• 基于电子健康记录与机器学习模型预测轻度抑郁症进展为中度或重度抑郁症

  摘要抑郁症很常见，但在现实临床环境中，由于结构化症状量表往往无法被一致地记录，因此很难实时监测临床恶化情况。电子健康记录（EHR）使得大规模队列分析成为可能。基于诊断代码的定义提供了一种实用的方法来识别进展风险较高的患者。我们使用了一个多机构数据集（MedStar Health）来研究轻度抑郁症成年人，并评估机器学习模型是否能够预测其在两年内进展为中度或重度抑郁症。队列共纳入803名具有连续两年随访数据的个体。可获取的数据涵盖广泛的人口统计学、临床、实验室、社会经济及医疗利用特征。所用模型包括逻辑回归、随机森林、梯度提升树和深度神经网络（DNN）。梯度提升树表现出均衡的性能，即敏感性与特异性之

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 印度高等教育机构中人工智能采用、教师敏捷性与可持续工作成果的关系研究

  摘要由人工智能（AI）技术驱动的数字化转型引发了高等教育机构（HEIs）在教学、研究和学术工作实践方面的变化。尽管已有研究从各个维度探讨了高等教育中的数字化问题，但鲜有文献探索人工智能技术的采用以及组织数字化能力与教职员工可持续工作成果之间的关联。本研究旨在探索感知有用性与人工智能采用及教师敏捷性之间的正相关关系，数字化准备度和组织支持与教师敏捷性之间的正相关关系，以及在印度高等教育机构中，教师敏捷性如何与可持续工作成果呈正相关，并在数字化转型维度与教师可持续工作成果之间的关系中起部分中介作用。本研究以技术接受模型、社会技术系统理论和动态能力理论为理论视角支撑，采用横断面调查研究设计进行定量研

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 基于潜在扩散模型的条件脑部MRI生成：解剖结构、病理状况与采集模态的解耦表示及零样本外推

  摘要合成高保真脑部磁共振成像（MRI）对于解决医学研究中的数据稀缺和隐私约束至关重要。在本研究中，我们提出了一种用于条件 MRI 生成的潜在扩散模型（LDM），该模型在压缩的潜在空间中运行，以优化计算效率，同时保持解剖结构的完整性。该模型以病理状况（健康、胶质母细胞瘤、硬化症和痴呆症）和采集模态（T1 加权、T1ce、T2 加权、FLAIR 和质子密度）作为条件。该框架在来自六个公共库的 1477 名受试者的多样化队列上进行训练，学习病理特征和成像对比度的解耦表示。为确保方法论的严谨性，我们从结构保真度、潜在解耦和临床实用性三个方面对框架进行了全面评估。利用具有领域特定 MedicalNet

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 基于混合PSO-GA元启发式算法与SELFIES的免训练新分子设计框架

  摘要类药分子的发现是计算化学中的基本挑战，因为化学空间包含数量庞大的可能分子结构。尽管深度学习在新分子设计中取得了显著成功，但其对大规模训练数据集和高计算成本的依赖限制了其效率和实际应用性。本研究旨在通过整合群体智能、进化优化以及强大的SELF-referencIng Embedded Strings（SELFIES）分子表示，开发一种高效的免训练新分子设计框架。具体而言，我们提出了SIB-SOMO-SELFIES，一种结合粒子群优化（PSO）中"跟随最优解"搜索策略与遗传算法（GA）中交叉和变异机制的混合元启发式算法。所提出的框架通过SELFIES感知的变异算子、改进的MIX交叉策略、自适应

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 肽素和ELABELA通过促进血管新生改善糖尿病慢性伤口愈合的研究

  摘要慢性伤口是糖尿病的一种严重并发症。糖尿病会损害愈合过程中的多个环节，导致伤口难以愈合或无法愈合，并增加感染、扩大和截肢的风险。血管新生发生改变是糖尿病伤口愈合延迟的主要原因之一。血管紧张素调节肽能系统（APJ/Apelin/ELABELA）是内皮细胞中血管生成反应的激活剂，研究表明，应用肽素（apelin）治疗可改善缺血动物模型中的血管密度。本研究探讨了 Pyr-ape-13 和 Pyr-ELA-32 对 1 型和 2 型糖尿病小鼠伤口愈合过程及成纤维细胞功能的影响。在 1 型和 2 型糖尿病小鼠背部中段制造了两个全层切创伤口，并连续 14 天局部外用 Pyr-ape-13 或 Pyr-E

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 面向全景曲面体层片单颗牙齿分割的感兴趣区域自适应混合增强框架

  全景曲面体层片（OPG）中单颗牙齿的精确分割是牙科领域的一项重要任务。OPG图像采集特性带来的技术挑战，包括背景噪声、感兴趣区域间对比度差异、局部强度变化、非平稳性以及精细的解剖边界等，是当前研究的重点。现有的图像处理和深度学习分割方法主要致力于设计更高精度的分割框架，而未针对OPG成像的局限性提出适当的预增强策略。本文提出了一种新颖的感兴趣区域自适应混合增强框架，该牙齿增强方法完全基于对OPG成像挑战的分析而设计。该框架是用于OPG实例分割的预处理增强流程，采用基于ResNet-50-FPN主干网络的Mask R-CNN模型。该框架包含四个顺序模块：感兴趣区域分解、熵驱动的自适应对比度限制自

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 年龄调节迷幻药使用与抑郁焦虑的关联：一项跨生命周期的横断面研究

  摘要抑郁和焦虑影响五分之一的成年人，并在整个生命周期中有所变化；虽然患病率通常随着年龄的增长而下降，直到中年时期，但晚年则以症状的重新出现为特征。尽管临床试验表明经典迷幻药（如裸盖菇素、LSD）和非经典迷幻药（如MDMA、氯胺酮）可能缓解这些症状，但在自然环境中这些关系如何运作以及它们如何随生命周期变化仍不清楚。我们对1,088名成年人（18-55岁以上）进行了横断面调查，以评估终身迷幻药使用——分为经典、非经典或混合类别——与心理健康的关系。我们发现年龄显著调节终身迷幻药使用史与心理健康指标之间的关系。具体而言，年轻成年人中经典迷幻药的使用与较低的抑郁和焦虑水平相关，但这些效应随年龄增长而减

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 基于机器学习算法的子痫前期胎盘七基因风险分层模型构建与多队列验证

  胎盘转录组改变在子痫前期（PE）的病理生理机制中发挥着关键作用，然而用于风险分层的稳健基因标志物仍处于探索阶段。我们首先整合了四个GEO数据集（GSE75010、GSE25906、GSE24129和GSE10588）。以GSE75010数据集为训练队列，我们采用LASSO回归和SVM算法筛选并鉴定出七个关键基因。随后基于这七个基因构建了PE风险分层模型，并在其余三个独立的GEO数据集中验证了该模型的性能。最后，我们对10例PE患者和10例对照的胎盘组织进行了转录组测序，并对独立的5例PE患者和5例对照进行了qPCR及免疫组化（IHC）检测，以实验验证关键基因的表达情况。通过多种机器学习算法的交

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 基于脉搏波自编码器与阈值分类器的救护车脑动脉闭塞筛查方法

  摘要脑动脉闭塞是导致中风和死亡的主要原因之一，并且常常导致严重的后遗症。对其进行快速诊断和治疗对于挽救生命至关重要。我们正在开发一套可在救护车中使用的脑动脉闭塞筛查系统，该系统由脉搏波测量装置和闭塞推断方法组成。为实现该系统最终获得医疗和法律批准的目标，我们提出了一种新颖的闭塞推断方法。由于我们的设备是全球首创的，脉搏波数据量非常少，且在批准之前其使用受到限制。因此，目前的目标是证明所提出的方法即使在数据量如此之小的情况下也能良好运行。所提出的方法由一个自编码器（AE）和一个基于阈值的分类器（TC）组成。AE学习如何重构健康受试者的脉搏波，因此它无法很好地重构闭塞患者的脉搏波。TC通过对该重构

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 基于注意力引导的多视角视频融合运动损伤实时风险评估框架

  **摘要**运动损伤给运动员和医疗系统带来了沉重负担，然而当前的评估方法缺乏实时干预能力。本研究提出了一种注意力引导的多视角视频融合框架，能够在运动训练过程中实现实时的损伤风险评估。该系统采用跨视角注意力机制，自适应地融合多个摄像头视角的信息，并结合时序注意力模块，以在连续动作序列中保持评估的稳定性。我们构建了一个包含来自四种运动项目中156名运动员的11,206个动作样本的综合数据集。实验结果表明，所提出的模型在分类任务中达到了85.7%的准确率，在连续风险评分中的平均绝对误差为6.83，相较于单视角基线方法提升了28.4%。该系统平均处理延迟为87毫秒，满足实时部署要求，同时与专家临床评估

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 辅助经颅直流电刺激与卒中后肩痛住院康复期间疼痛及功能改善的相关性：回顾性队列研究

  摘要卒中后肩痛可能干扰上肢康复和日常功能。这项单中心回顾性队列研究评估了在超声引导下肩部注射后48小时内开始辅助经颅直流电刺激（tDCS）是否与住院康复期间更大的改善相关。接受辅助tDCS治疗的患者与同期接受注射和常规康复（不含tDCS）的患者进行了比较。研究采用了倾向评分匹配和线性混合效应模型。在212名符合条件的患者中，68名接受辅助tDCS治疗，144名接受对照治疗；匹配后生成47对。从T0到T1，模型估计的视觉模拟评分变化的组间差异为?1.28分（95% CI, ?1.86至?0.70；p < 0.001；Hedges g, ?0.89）。上肢Fugl-Meyer评估的相应差异为

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 二氢青蒿素通过抑制PI3K/AKT/ABCB1信号轴逆转膀胱癌顺铂耐药

  摘要顺铂耐药严重限制了膀胱癌化疗的疗效，且克服耐药的有效策略仍然不足。在本研究中，我们证明二氢青蒿素（DHA）通过抑制 PI3K/AKT/ABCB1 信号轴，恢复了耐药膀胱癌细胞对顺铂的敏感性。从亲本 5637 细胞中建立了顺铂耐药 5637&Cis 细胞系，并表现出稳定的耐药性，其 IC?? 为 15.41 μg/mL，而亲本细胞为 2.85 μg/mL。10 μg/mL 的 DHA 显示出有限的固有细胞毒性，但以时间依赖的方式增强了顺铂敏感性，在 24、48 和 72 小时的逆转倍数分别为 1.19、2.07 和 5.14，并促进凋亡。综合生物信息学分析鉴定出 PI3K/AKT 信

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 基于转录组学的皮肤毛孔问题分子机制研究：关键基因与通路鉴定及其作为潜在治疗靶点的价值

  摘要皮肤毛孔问题的分子机制——包括皮脂分泌过多、毛孔粗大和粉刺形成——目前仍不明确。我们从四组皮肤样本（无毛孔粗大的干性皮肤（DNEP）、无毛孔粗大的油性皮肤（ONEP）、毛孔粗大的油性皮肤（OEP）以及伴有粉刺的毛孔粗大油性皮肤（OEPC））中收集样本，测量生理参数，通过RNA测序鉴定差异表达基因（DEGs），对DEGs进行KEGG/GO富集分析，并利用Spearman相关性分析探索基因表达与生理参数之间的关系。组间比较揭示了关键基因和通路：皮脂分泌（DNEP vs. ONEP）涉及脂质合成和囊泡转运，EXOC3和TGFA与皮脂含量及皮肤纹理相关。毛孔粗大（ONEP vs. OEP）涉及局灶

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 基于芯片细胞术表征炎症性肠病结肠组织中免疫细胞浸润及S1P1表达特征

  摘要免疫细胞浸润与激活是炎症性肠病（IBD）（包括溃疡性结肠炎（UC）和克罗恩病（CD））的关键驱动因素。鞘氨醇-1-磷酸受体1（S1P1）信号通路调控淋巴细胞迁移和炎症反应。我们开发并应用了一种多重芯片细胞术平台，对来自健康志愿者（HV，n=2）、UC患者（n=5）和CD患者（n=5）的福尔马林固定石蜡包埋结肠组织中的免疫细胞群及S1P1表达水平进行表征。采用20种标记物组合进行组织成像，并通过双变量门控对免疫细胞亚群及S1P1表达进行定量分析。该检测方法可实现结肠组织的高维免疫谱分析。与健康志愿者组织相比，UC样本显示T细胞浸润增加，尤其是辅助性T细胞，且S1P1阳性免疫细胞丰度更高。CD

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 从PBMC高通量鉴定抗原特异性配对TCR克隆的检测方法

  摘要开发针对癌症、自身免疫疾病、过敏和传染病的有效疫苗和靶向免疫疗法，需要全面了解涉及的 T 细胞克隆的功能和抗原特异性。抗原特异性 T 细胞的高通量鉴定仍然是一个主要的技术挑战。在此，我们展示了一种从 PBMC 开始的快速、经济高效的基于重复实验的 TCR 发现检测，能够敏感地鉴定出对单个或混合肽段产生反应的克隆性 α-β 配对 TCR。在一项单供体的小规模实验中，该检测鉴定出超过 90 种 CD4+ 和 CD8+ TCRβ 克隆型，它们在 SARS-CoV-2 混合肽段存在时选择性且可重复地扩增。通过时间追踪并与已知的 SARS-CoV-2 特异性 TCR 进行比较，验证了它们的重异性。进

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 深度学习算法在颈动脉超声图像中自动分割与测量近壁及远壁内膜-中层厚度的技术评估

  颈动脉内膜–中层厚度（IMT）是通过超声测量的动脉壁结构和血管重塑的生物标志物。尽管其在当代指南中的常规心血管风险分层作用已被弱化，IMT 仍广泛应用于血管成像研究。传统的颈动脉超声测量因声影和界面伪影的限制，仅能测量远壁IMT，可能由于忽略近壁病变而低估颈动脉壁形态。本研究旨在开发并技术评估一种深度学习算法，用于从颈动脉超声图像中自动测量近壁和远壁IMT，并评估多种模型架构下的分割准确性和测量可重复性。共从康伯三星健康研究队列获取641张颈动脉B型超声图像。系统评估了10种分割架构和15种骨干网络。基于预设选择标准和五折交叉验证结果，选用ResNet-152骨干的LinkNet进行后续评估。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 食管癌患者口腔、粪便及血液微生物组特征及其与牙周疾病的关系

  摘要本横断面研究旨在识别食管癌患者口腔、粪便和血液微生物谱的差异，并探讨其与牙周疾病的关系。研究对44名食管癌患者和126名健康对照者的唾液、粪便和血液样本进行了16S rRNA测序微生物组分析。食管癌患者的口腔微生物组表现出独特的组成特征和增加的系统发育多样性。具体而言，患者坦纳氏菌属、链球菌属和纤维杆菌属的丰度较高，而毛齿菌属、颗粒放线菌属和副小单胞菌属的丰度较低。在校正牙周疾病、年龄、性别、吸烟状态和饮酒量后，食管癌患者唾液中纤维杆菌属和坦纳氏菌属的相对丰度仍然升高。在粪便微生物组中，患者乳杆菌属、韦荣氏球菌属和双歧杆菌属的丰度增加，而奈瑟菌属、魏斯氏菌属和普氏菌属的丰度降低。相反，血液

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 人甲状腺球蛋白翻译后修饰全景图谱的鉴定及其与三维结构的关联分析

  摘要人甲状腺球蛋白（hTg）是甲状腺激素（TH）的前体物质，也是甲状腺中主要的碘储库。其成熟和功能严重依赖于多种翻译后修饰（PTMs）。迄今为止，这些修饰的全局分布、结构组织及其生理作用仍未被完全阐明。本研究将多种蛋白酶消化与高分辨率纳升级液相色谱-串联质谱相结合，绘制了hTg修饰的全景图谱，并结合其三维冷冻电镜结构对结果进行了解析。我们的方法实现了对hTg序列近乎完整的覆盖（99.3%），并鉴定和定量了多种修饰，包括糖基化、氧化、磷酸化、乙酰化、琥珀酰化、磺化和碘化。特别是，我们鉴定出的N-糖基化位点数量多于以往报道，同时发现了大量的甲硫氨酸和色氨酸氧化位点。引人注目的是，几乎所有非激素酪氨

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 面向语音障碍辅助沟通的级联语音转图像翻译框架

  ## 摘要由于发音扭曲和不受控的重复，语音障碍持续给自动语音处理和人与计算机之间的多模态交互带来挑战。将语音障碍转化为视觉形式，可以为患有语音障碍的个体提供一种辅助的沟通方式；尤其是在文本输入往往是唯一可用的表达方式且难以被解读的情况下。本研究提出了一种级联语音转图像翻译框架，该框架将自适应语音识别与基于扩散的图像生成相结合。在语音识别部分，基于Silero的语音活动检测进行了改进，并使用AdaLoRA进行了参数高效微调，同时采用大语言模型进行浅层融合，以在构音障碍条件下提高转录的鲁棒性；随后将精细化的文本输出用于条件化一个为受控图像合成而优化的潜在扩散模型。实验在公开可用的TORGO构音障碍

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

• 气候变率下作物产量分布风险分析：基于经验累积分布函数的杂交品种与纯系品种比较研究

  摘要气候变率的增加提高了极端低产发生的概率，凸显了需要分析方法来表征超越基于均值指标之外的分布风险。我们引入了一种分布聚焦的框架，使用经验累积分布函数（CDF）来评估基因型×管理×环境（G×M×E）组合的有条件技术产量风险。此处将有条件技术产量风险定义为在给定G×M×E组合中获得低于指定阈值的产量的概率。一项五因子因子田间试验（品种、播种密度、氮肥量、生长调节、病害防治）在三个对比季节——湿润、干燥和近正常——中进行。对于每个季节-品种组合，构建了经验CDF，并使用一阶随机占优和两样本Kolmogorov-Smirnov检验对品种进行比较。在各季节中，杂交品种对纯系品种表现出准一阶随机占优：产

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-25

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