• 与单倍基因相同造血干细胞移植后慢性移植物抗宿主病患者的发病率和预后相关的脑脊液特征

  慢性移植物抗宿主病（cGVHD）是半相合造血干细胞移植（haplo-HSCT）后最常见的严重并发症之一，对患者的长期生存率和生活质量具有重要影响。在haplo-HSCT过程中，由于供体与受体之间HLA匹配度较低，免疫系统可能会对受体产生过度反应，导致cGVHD的发生。尽管cGVHD主要影响皮肤、口腔黏膜、眼睛、肝脏和肺部等器官，但其对中枢神经系统（CNS）的影响极为罕见。然而，近期的研究表明，cGVHD与中枢神经系统病变之间可能存在一定的关联，尤其是在免疫介导的神经病变方面。本研究通过回顾性嵌套病例对照分析，探讨了cGVHD在haplo-HSCT后与中枢神经系统病变之间的关系，并评估了其对患者

  来源：Blood Science

  时间：2025-11-21

• 面向动态系统长期预测的自适应图表示与时间感知专家模型

  在现代社会中，从城市交通网络到全球气候系统，从高速列车与桥梁的相互作用到大气环流演变，动态系统的实时精准预测已成为保障公共安全、优化资源配置的关键技术支撑。然而，随着系统规模的不断扩大，传统神经网络模型往往陷入"精度与效率不可兼得"的困境——追求预测准确性需要复杂的网络结构，而大规模图计算又会导致计算资源急剧膨胀。这种矛盾在需要实时响应的场景（如地震中列车运行安全评估、突发天气事件预警）中尤为突出。面对这一挑战，中南大学彭璇、向平等研究人员在《Nature Communications》上发表了一项创新研究，提出了区域图神经网络（RGNN）框架。该框架通过三大核心技术突破，实现了预测精度与计算

  来源：Nature Communications

  时间：2025-11-21

• 综述：默认模式网络与情绪：内侧前额叶皮层在情绪体验与调节中的双重作用

  周峰|本杰明·贝克尔中国重庆西南大学心理学系情感体验与调节源于大规模脑网络（包括默认模式网络 DMN）的协同活动。本综述综合了证据，证明了内侧前额叶皮层（mPFC）——作为 DMN 的关键枢纽——在情感处理与调节中的核心作用。首先，我们将经典的腹侧阳性/背侧阴性 mPFC 区分置于 DMN 功能梯度框架内，发现情感体验过程中，背侧 mPFC（dmPFC）与腹侧 mPFC（vmPFC）分别趋向 DMN 梯度的两端，这与它们的功能分化一致。接着，我们从“控制-需求”轴的角度重新定义了情感调节：dmPFC 与前额叶-顶叶控制区域协同工作，参与需要努力的情感重新评估过程；而 vmPFC 则支持自动化的

  来源：Current Opinion in Behavioral Sciences

  时间：2025-11-21

• 综述：FUS生物分子凝聚体的荧光成像研究：从组装调控到病理转变

  FUS蛋白是一种重要的RNA结合蛋白，其液-液相分离（LLPS）行为在细胞生理功能和神经退行性疾病的发生机制中起着关键作用。近年来，随着对细胞内生物大分子相分离现象的深入研究，FUS蛋白的相分离特性引起了广泛关注。这种现象指的是FUS蛋白在特定条件下能够通过弱多价相互作用形成液态的生物分子凝聚体，进而参与多种细胞活动，如基因表达调控、DNA损伤修复以及应激反应等。然而，FUS蛋白的相分离过程并非简单，它受到多种因素的调控，包括突变、翻译后修饰、RNA结合能力以及分子伴侣等。此外，当FUS蛋白发生异常时，其液-液相分离可能会转变为液-固相分离，从而形成不溶性的淀粉样纤维，成为神经退行性疾病如肌萎

  来源：Coordination Chemistry Reviews

  时间：2025-11-21

• 利用结构性磁共振成像（structural MRI）进行深度学习，显著提高了身体质量指数（BMI）的交叉验证预测准确性

  肥胖已成为全球范围内的重大公共卫生问题，其影响不仅限于个体健康，还对社会经济和医疗体系造成深远压力。随着对肥胖神经机制研究的深入，科学家们开始探索大脑结构与肥胖之间的潜在联系。近年来，人工智能（AI）技术，尤其是机器学习方法，被广泛应用于健康领域的预测和分析，为理解肥胖的神经基础提供了新的视角。本研究旨在通过对比传统机器学习模型与深度学习方法，揭示大脑结构在预测身体质量指数（BMI）中的独特价值，并探讨其在临床实践中的应用潜力。在神经科学和医学研究中，大脑结构的测量通常依赖于磁共振成像（MRI）技术。传统方法主要通过使用标准的脑图谱（atlas-based features）来提取特定区域的特

  来源：Brain Multiphysics

  时间：2025-11-21

• 英格兰和威尔士儿童自杀预防未来死亡报告的主题分析：服务缺口与神经多样性群体的特殊风险

  当一个个年轻生命选择以自杀方式告别世界，背后往往隐藏着社会支持系统的多重失效。在英国，10-19岁青少年自杀率呈现逐年上升趋势，这使得儿童青少年自杀预防成为国家公共卫生战略的重点领域。然而，要制定有效的预防策略，首先需要深入理解导致这些悲剧发生的系统性因素。预防未来死亡（Prevention of Future Death, PFD）报告作为验尸官在认为死亡可预防时发布的法定文件，详细记录了案件中暴露出的系统性缺陷，是改善公共安全的宝贵资源。尽管此前有研究分析过全年龄段自杀的PFD报告，但专门针对儿童群体的深入分析始终缺失。在此背景下，由Emma Sharland领衔的研究团队在《The Br

  来源：The British Journal of Psychiatry

  时间：2025-11-21

• 同时患有特定学习障碍和注意力缺陷/多动障碍的儿童中的自闭症特征：认知、行为及教师报告的预测因素

  摘要背景同时患有特定学习障碍（SLD）和注意力缺陷/多动障碍（ADHD）的儿童通常表现出较高的自闭症特征，但导致这些特征的认知和行为因素尚未得到充分研究。本研究通过多信息源方法，比较了仅患ADHD的儿童与同时患有SLD和ADHD的儿童的认知-行为特征，并确定了关键的自闭症特征预测因素。方法本研究共纳入150名8至12岁的儿童，平均分为仅患ADHD的组与同时患有SLD和ADHD的组。评估内容包括用于检测自闭症特征的社会反应量表（SRS）、用于评估情绪-行为问题的优势与困难问卷（SDQ）、由教师评定的SLD症状检查表（SLD-SC），以及由临床医生实施的认知能力测试（SLD-BC）。结果在控制AD

  来源：Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology

  时间：2025-11-21

• 蜜蜂幼虫期慢性暴露于λ-氯氟氰菊酯和乙基多杀菌素诱导成年期头部特异性转录组重编程的分子机制研究

  在全球传粉者数量急剧下降的背景下，蜜蜂作为重要的生态和经济传粉昆虫，其种群衰退已成为严峻的生态问题。农药暴露被认为是导致蜜蜂衰退的关键因素之一，其中拟除虫菊酯类和spinosyn类杀虫剂因其高效性而被广泛使用，但对非靶标昆虫尤其是蜜蜂的潜在风险亟待深入评估。特别值得关注的是，幼虫发育阶段作为蜜蜂生命周期的关键时期，其对农药的敏感性更高，且早期暴露可能产生持久性影响，然而相关分子机制仍不清楚。韩国农村振兴厅国立农业科学技术院的Vasamsetti等研究人员在《Applied Biological Chemistry》发表了题为"蜜蜂幼虫期慢性暴露于λ-氯氟氰菊酯和spinetoram诱导成年期头

  来源：Applied Biological Chemistry

  时间：2025-11-21

• 基于电子诱导解离技术的酰基肉碱深度结构解析新策略：在SRM 1950标准血浆中的应用与突破

  在代谢组学研究领域，酰基肉碱（acylcarnitines）作为脂肪酸代谢的关键中间体，长期以来被视为诊断代谢紊乱的重要生物标志物。这些由脂肪酸与肉碱结合形成的酯类化合物，承担着将酰基团转运至线粒体进行β-氧化（beta-oxidation）的重要使命，是细胞能量生产的核心环节。然而，科学界面临着一个长期存在的技术瓶颈：传统的碰撞诱导解离（CID）技术虽然在酰基肉碱检测中应用广泛，但其产生的碎片离子主要来自肉碱头基，对脂肪酸链的结构信息提供有限，使得研究人员难以区分结构相似的异构体，也无法精确定位功能基团如双键和羟基的位置。这一技术局限直接影响了酰基肉碱作为生物标志物的应用价值。在临床诊断中，

  来源：ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY

  时间：2025-11-21

• 基于置信度加权集成的人机协同决策新范式：在图像分类与神经科学预测任务中的验证

  随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）等AI系统在多个领域展现出超越人类的表现，甚至在预测神经科学研究结果这类知识密集型任务中也能取得更好成绩。这引发了一个关键思考：当机器在特定任务上达到超人类水平时，人类判断在关键决策过程中是否还有存在价值？会不会被完全取代？传统观点可能认为，性能较差的参与者会拖累团队表现，但最新研究表明，情况可能恰恰相反。在《Patterns》杂志发表的一项创新研究中，由Felipe Yánez领衔的研究团队给出了令人振奋的答案。他们发现，人类与机器可以形成互补性团队，即使人类个体表现不如AI，整合后的团队性能仍能超越最好的机器系统。这一发现打破了"优胜劣汰"的

  来源：Patterns

  时间：2025-11-21

• 能量效率驱动预测性重映射与 allocentric 编码——主动视觉循环神经网络模型的涌现机制

  当我们每秒钟进行三次眼动时，为什么世界在我们眼中依然保持稳定？这个看似简单的问题背后隐藏着视觉科学中的“硬绑定问题”（hard binding problem）：尽管视网膜输入随着每次扫视（saccade）发生剧烈变化，我们却能体验到连续稳定的视觉场景。传统理论认为，大脑通过“预测性重映射”（predictive remapping）机制，利用运动指令的副本（efference copy）预测眼动后的视觉输入，从而弥合感知缝隙。然而，这种复杂计算能力的起源始终成谜——究竟是基因编码的精密电路，还是源于更基础的物理原则？发表于《Patterns》的最新研究给出了一个令人惊喜的答案：能量效率这一简

  来源：Patterns

  时间：2025-11-21

• 全球SYMPLICITY注册研究性别分层分析揭示女性难治性高血压表型：高龄、高收缩压与心脏死亡风险关联

  高血压是全球心血管疾病死亡的主要风险因素，而女性在相同血压水平下心血管风险往往高于男性。尤其对于难治性高血压（rHTN）患者，即即使服用三种或以上降压药物仍无法控制血压的人群，性别特异性表型的研究尚不充分。女性患者可能存在独特的生理和病理特征，如更高的动脉僵硬度、更易出现焦虑抑郁等心理问题，但这些差异在临床管理中常被忽视。此外，肾动脉去交感神经术（RDN）作为难治性高血压的介入治疗手段，其疗效和长期结局是否存在性别差异，此前缺乏大规模真实世界数据支持。为明确性别对rHTN患者表型及RDN疗效的影响，研究团队基于全球SYMPLICITY注册研究DEFINE队列（N=3332），筛选2502例符合

  来源：Hypertension Research

  时间：2025-11-21

• 睡眠中非周期性神经活动的时域解析：宽频带与膝点模型揭示神经动态新机制

  当我们进入梦乡，我们的大脑并未停止工作，而是进入了一种高度有序的节律状态。传统上，睡眠研究主要关注大脑电信号中的周期性振荡活动，例如睡眠纺锤波和慢波活动，并以此为基础将睡眠划分为不同的阶段。然而，神经电信号实际上是由周期性的振荡成分和非周期性的背景信号混合而成。这种非周期性信号呈现出典型的1/fx特征，即功率随频率增加而衰减，其衰减速率可由非周期性指数（x）来量化，该指数对应于双对数坐标中功率谱的斜率。近年来越来越多的证据表明，这种非周期性活动在不同睡眠阶段之间存在显著差异，为理解睡眠期间的大脑活动提供了新的视角。尽管非周期性活动的研究潜力巨大，但该领域仍面临方法学上的挑战。先前的研究通常使用

  来源：Communications Psychology

  时间：2025-11-21

• Aβ42淀粉样蛋白纤维体外组装群体的结构重建揭示与人类大脑来源淀粉样蛋白多态性高度相似的稀有物种

  在阿尔茨海默病(AD)患者的大脑中，存在一种被称为淀粉样斑块的细胞外沉积物，这些斑块主要由淀粉样蛋白纤维组成。这些纤维来源于淀粉样前体蛋白(APP)的切割产物，其中含有42个氨基酸的淀粉样β蛋白(Aβ42)被认为是最容易聚集且具有神经毒性的片段。如同所有的淀粉样蛋白纤维一样，Aβ42淀粉样蛋白纤维具有核心的交叉β分子结构，由垂直于纤维长轴堆叠的β链组成，形成原丝，进一步关联形成具有疏水核心的扭曲纤维。尽管来自相同氨基酸序列，淀粉样蛋白纤维却展现出令人惊讶的结构多样性，这种现象被称为结构多态性。有趣的是，无论是在体外实验中还是在从患者大脑中提取的淀粉样蛋白纤维中，都观察到了不同的结构多态性。特别

  来源：Communications Chemistry

  时间：2025-11-21

• 心脏手术后48个月长期轻度及重度神经认知障碍的评估

  在现代社会，随着人口老龄化的加剧，术后神经认知障碍（Postoperative Neurocognitive Disorders, PONCD）正逐渐成为一种影响个人健康和公共医疗资源的重要问题。PONCD是指在手术后出现的认知功能下降，通常与术前基线水平相比，其表现为注意力、执行功能、记忆、语言流畅性及空间感知等方面的损害。这种认知障碍不仅影响患者的生活质量，还可能增加其发展为痴呆的风险，甚至对长期生存产生负面影响。特别是在心脏手术后，PONCD的出现频率较高，且其表现形式复杂，给临床评估和管理带来了挑战。心脏手术是一种常见的外科手术，主要针对冠状动脉疾病（Coronary Artery D

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF GERIATRIC PSYCHIATRY

  时间：2025-11-21

• 基于自主水面测量数据的大西洋东部和地中海的空气-海洋二氧化碳交换

  在人类活动对全球碳排放的持续增加背景下，大气中的二氧化碳浓度已显著上升，这一变化对海洋环境产生了深远影响。近年来，随着全球气候变化的加剧，海洋吸收二氧化碳的能力逐渐受到挑战，而海洋酸化成为关注的焦点。为深入了解海洋与大气之间的碳交换机制，特别是东部大西洋和地中海地区的二氧化碳通量变化，一项名为ATL2MED的科研任务于2019年10月至2020年7月展开。该任务旨在通过高分辨率的自主观测手段，揭示海洋表层二氧化碳分压（pCO₂sw）的时空变化，并评估神经网络预测模型（CANYON-MED）在不同海洋区域的应用效果。ATL2MED采用了Saildrone无人水面航行器（USV）进行数据采集，同时

  来源：Frontiers in Marine Science

  时间：2025-11-21

• 应对全球神经外科 workforce 与医疗可及性 disparities 的多维策略分析

  在全球健康领域，神经外科 care 的可及性正面临严峻挑战。令人震惊的是，全球超过三分之二的人口无法获得高质量的神经外科服务，这一负担尤其沉重地压在中低收入国家（Low- and Middle-Income Countries, LMICs）的肩上。神经系统疾病每年导致近900万人死亡，而估计每年有2260万新发病例需要神经外科 attention。这场危机的核心在于神经外科医师 workforce 的严重短缺，特别是在非洲和东南亚地区，许多国家的神经外科医师密度远低于2030年设定的每10万人口0.5名医师的最低目标。如果当前趋势持续，超过一半的LMICs将无法达到这一基准。除了 workf

  来源：Chinese Neurosurgical Journal

  时间：2025-11-21

• GraphTeacher：通过图神经网络对编码器进行迁移微调

  影响声明：传统的编码器微调方法需要标注数据。然而，由于缺乏完整的实验室数据，许多行业在微调语言模型时面临困难...显示更多摘要：我们提出了GraphTeacher，该方法通过利用图神经网络（GNNs）来微调Transformer编码器，从而在无法获得完整标注的训练数据时有效地训练模型。当存在不同比例的标注训练数据时，我们研究了流行的Transformer模型，如DistilBERT、RoBERTa和BERT。所提出的方法利用语料库的底层图结构，使Transformer编码器能够在微调过程中融入GNNs。通过利用未标注数据中识别的潜在模式和相关性，我们的方法旨在提高模型对标注较少的数据场景的适应

  来源：IEEE Transactions on Artificial Intelligence

  时间：2025-11-21

• 适用于多元超表面的渐进间隔映射方法集成框架，用于快速设计

  摘要：本研究提出了一种渐进区间映射方法（IMM）集成框架，用于快速设计多种超表面结构。通过利用深度神经网络，该渐进设计框架能够高效地预测S参数和几何结构，其中输入数据采用区间折叠线的形式。与传统方法不同，所提出的方法将IMM与填充策略相结合，简化了数据处理过程并提高了预测精度。为了验证其有效性，设计了三种类型的频率选择表面（FSS），其中一种已在微波实验室中制造并进行了实验测量。仿真和测量结果证实了该框架的优越性能，凸显了其在智能电磁器件设计方面的潜力。最后，我们对这项工作进行了简要讨论，包括其局限性和发展前景。

  来源：IEEE Transactions on Antennas and Propagation

  时间：2025-11-21

• 迈向身份无关的面部动作单元检测：将解耦的3D几何结构与纹理特征相结合

  摘要：面部动作单元（Face Action Units, AU）检测面临的一个挑战是不同个体之间面部特征的差异性。这种差异性导致现有AU检测方法在处理未见过的面部身份时表现不佳。主要原因在于，这些方法获取的AU表示与训练数据中的面部身份紧密相关。因此，检测模型倾向于学习与特定身份相关的特征，而这些特征并非仅与AU有关。为了解决这一耦合问题，我们提出了一种受3D可变形模型（3D Morphable Model）启发的面部几何解耦方法。我们的方法包括一个纹理学习（Texture Learning, TL）模块，用于提取与AU相关的纹理特征；一个几何学习（Geometry Learning, GL）

  来源：IEEE Transactions on Affective Computing

  时间：2025-11-21

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