• 西南中国多民族听力损失患者20种常见耳聋基因罕见变异的谱及潜在致病性分析

  摘要听力损失是一种常见疾病，涉及超过 200 个基因，其中一些基因携带罕见变异。这些变异在中国西南部多样民族群体中的分布尚不清楚。在本研究中，我们分析了来自中国西南部 477 名患者的 20 个常见听力受损基因在 3′、5′‑UTR、剪接和外显子区域的罕见变异，这些患者代表四

  来源：Human Genomics

  时间：2026-08-31

• APR-246通过下调PPP1CA增强维奈托克在TP53突变急性髓系白血病细胞中的抗肿瘤效果

  摘要本研究旨在调查 eprenetapopt（APR-246，PRIMA-1MET）能否增强维奈克拉（VEN）在体外细胞系中对细胞增殖和凋亡的抗肿瘤作用，并进一步探索增强作用背后的潜在机制。使用 CCK-8 法评估细胞增殖能力，通过 Western blot 分析和流式细胞术

  来源：Amino Acids

  时间：2026-08-31

• 敲除大豆磷酸酶基因GmLOPP赋予抗病性，且不影响结瘤

  **摘要** **背景** 增强植物免疫通常可提高对病原体的抗性，但其对有益共生体的影响仍有待研究。本研究评估了破坏GmLOPP——一种大豆2C型蛋白磷酸酶——对免疫激活和根瘤菌共生的影响。 **结果** 功能丧失型*Gmlopp*突变体对细菌性叶斑病和锈病均表现出增强的

  来源：BMC Plant Biology

  时间：2026-08-31

• 青藏高原中国冬小麦地方品种的质量特性评估与关联分析

  摘要背景小麦粒质是一种受遗传和环境因素共同影响的复杂性状。青藏高原上的中国冬小麦品种拥有丰富的遗传多样性，但决定其粒质的基因位点尚未得到充分研究。本研究旨在识别与粒质相关的稳定SNP位点、有利单倍型及候选基因。方法在青藏高原的四种环境下，对279个冬小麦品种的8个性状进行了评估，

  来源：BMC Plant Biology

  时间：2026-08-31

• 75种天门冬属植物比较叶绿体基因组学研究揭示保守的基因组结构、基因特异性正选择以及叶绿体与核基因组系统发育分歧

  叶绿体基因组为解析植物进化关系提供了一种紧凑的、母系遗传的资源，然而在石蒜属（*Asparagus*）中，相对于近期的核基因组研究，其属水平的关注仍然有限。本研究从头组装了35个叶绿体基因组：其中1个来自新产生的测序数据，34个来自从美国国家生物技术信息中心（NCBI）下载的

  来源：BMC Plant Biology

  时间：2026-08-31

• 巨柏细根系统生长季与非生长季的多层次适应策略

  摘要背景细根的功能分化对植物适应环境胁迫至关重要。阐明濒危针叶树巨杉（Cupressus gigantea）所采用的适应策略，对于理解其在季节性干旱条件下的生存机制具有重要意义。本研究比较了八义区（BD）、立绒乡（LT）和朗县（LC）在生长季与非生长季的吸收型细根与运输型细根

  来源：BMC Plant Biology

  时间：2026-08-31

• 基于LD50和GR50值优化大马士革玫瑰‘Meymand’营养枝的伽马射线辐照剂量，以启动突变育种计划

  摘要目前尚未明确用于无性繁殖的大马士革玫瑰（Rosa damascena Mill.）插条的适宜伽马辐射剂量范围。因此，本研究评估了不同伽马辐射剂量（作为主要实验因素）对大马士革玫瑰插条的影响，设置了11个剂量水平（0–100 Gy），每种剂量处理重复三次，采用完全随机设计（CR

  来源：BMC Plant Biology

  时间：2026-08-31

• 物候分辨的水稻生长与甲烷排放随移栽期和品种的动态变化：基于逻辑斯蒂模型的分析

  摘要 淹水稻田土壤中排放的甲烷（CH4）与水稻生长密切相关，然而，这种关系通常使用季节总量而非动态的生长–排放指标进行评估。本研究应用三参数逻辑斯蒂模型，在持续淹水的稻田中，表征了四个移栽期下与物候相关的水稻生长和CH4累积动态。研究评估了早熟至中熟品种K

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-08-31

• 多策略深度学习用于作物产量预测

  摘要：在气候变率背景下，可靠的作物产量估算需要能够在异质模拟环境中兼顾预测精度、鲁棒性和结构一致性的建模框架。尽管深度神经网络（DNN）已展现出捕捉气候-作物非线性关系的强大能力，但针对影响稳定性和不确定性表征的架构策略进行系统比较的研宄仍相对有限，尤其是在最

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-08-31

• YOLO-FSD：一种用于复杂自然环境中朱鹮（*Nipponia nippon*）检测与分割的轻量级深度学习框架

  朱鹮（*Nipponia nippon*）作为珍稀濒危物种，需要精准监测以支撑有效的生物多样性保护与生态管理。然而，在复杂的自然环境中，受姿态变化、背景杂乱、遮挡以及个体间高度相似等因素影响，朱鹮的自动检测与分割仍面临挑战。为应对上述问题，本研究基于YOLOv

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-08-31

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