• 杂食性饲喂重塑肠道菌群并影响肉品质：来自兴化鸡和白隐性洛克鸡的证据

  简要总结 本研究考察了杂食性饲喂对兴化鸡和白隐性洛克鸡的抗氧化能力、肠道形态结构、肠道菌群以及肉品质的影响。结果表明，杂食性饲喂显著改变了血清或特定肠道组织中抗氧化酶的活性，并降低了特定肠段的绒毛高度与隐窝深度（VH/

  来源：Animals

  时间：2026-10-28

• 基于NH2功能化多壁碳纳米管-壳聚糖纳米复合膜构建电化学免疫传感器检测海水中痕量1-氨基芘

  摘要 1-氨基芘作为优先污染物1-硝基芘的转化产物，因其在海洋环境中的致癌性、

  来源：Chemosensors

  时间：2026-10-28

• 芝麻替代鸡饲料对黑水虻幼虫生长、生物量及体成分的影响

  简单摘要 为黑水虻幼虫寻找合适的饲料有助于生产有价值的昆虫生物质，并支持有机材料的回收利用。本研究评估了用不同比例的芝麻替代商品鸡饲料对幼虫体重、存活率、收获生物量和体成分的影响。幼虫分别接受含有0%、10%、20%、

  来源：Insects

  时间：2026-10-28

• 基于沟通的宠物领养政策对领养者体验的影响：一项现象学访谈研究

  简单总结 最新的研究表明，宠物领养者的体验因他们所从属的机构的政策而显著不同。鉴于最近的研究表明，基于沟通的领养政策可能有助于更加公平地建立人与动物之间的联系，本研究通过半结构化访谈来了解领养者们对这些政策的感受、哪些

  来源：Animals

  时间：2026-10-28

• 时间压力下证据积累噪声分布的跳跃性特征——基于Lévy飞行模型的探索

  本研究探讨了时间压力对证据积累过程中噪声分布特征的影响，采用Lévy飞行模型（LFM）作为扩散模型（DM）的扩展框架。研究发现，随着基于截止期限的时间压力加剧，稳定性参数α显著下降，这一趋势在两个性质不同的实验任务中均得到复现。当允许α自由变化时，建模超时反应

  来源：Cognitive Psychology

  时间：2026-10-28

• 基于U-Net架构与预训练深度学习模型的甘蔗植株图像分割研究

  甘蔗生产中的缺苗（gap）识别对于可持续性具有重要意义。研究人员利用所构建的模型进行了空间图像分割（spatial image segmentation）。VGG19和InceptionV3是适用于此类甘蔗应用场景的合适选择。合适的模型能够有效识别田间缺苗。该

  来源：Computers and Electronics in Agriculture

  时间：2026-10-28

• 兔与野兔利什曼原虫（Leishmania spp.）血清学暴露证据的系统评价与Meta分析：全球血清阳性率、异质性来源及流行病学意义

  摘要专业翻译 利什曼病是由利什曼原虫属（Leishmania spp.）原虫引起的一组媒介传播疾病。尽管家犬被认为是婴儿利什曼原虫（L. infantum）的主要储存宿主，但越来越多的证据表明，野生宿主（包括兔形目动物）可能参与寄生虫的维持。本研究旨在系统评价

  来源：Current Research in Parasitology & Vector-Borne Diseases

  时间：2026-10-28

• KmerSignificance评分（KSS）：一种用于病毒k-mer优先排序的判别性与生物学信息整合框架

  区分密切相关的病毒株需要识别那些细微序列差异具有生物学意义的基因组区域。尽管基于k-mer的方法为基因组分析提供了计算效率，但现有方法缺乏标准化框架来评估哪些k-mer最具信息量。当前的筛选策略主要关注统计判别能力，而未整合生物学背景。研究人员引入了KmerS

  来源：PLOS Computational Biology

  时间：2026-10-28

• TRAEV：基于约束性代谢模型与蒙特卡洛扰动的微生物细胞代谢性状进化稳健性预测框架

  微生物菌株在工业应用中经历显著的生物量扩增，使群体暴露于达尔文选择之下。随之而来的适应性进化可能威胁菌株经繁琐开发所得的期望代谢性状，例如风味物质或平台化学品生产。然而，如何预测性状的进化稳健性仍未得到解决。在此，研究人员提出了TRAEV（Trait Robu

  来源：PLOS Computational Biology

  时间：2026-10-28

• UniLoopNet：基于分层适应策略的多类型染色质相互作用预测可扩展深度学习框架

  专业摘要翻译： 三维染色质相互作用在基因调控中发挥重要作用，然而对不同相互作用类型的计算预测仍高度依赖专门的单任务模型。本文提出UniLoopNet，一个多任务深度学习框架，可从DNA序列预测多种类型的染色质相互作用，包括增强子-启动子相互作用（enhance

  来源：PLOS Computational Biology

  时间：2026-10-28

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