• 利用AMR驱动的子图检索提升知识库问答性能

  摘要知识库问答系统旨在利用知识图谱中的事实三元组来回答自然语言问题。目前主流的基于图神经网络的方法通过子图检索来降低推理复杂度。然而，现有的检索技术主要依赖问题文本与知识图谱关系之间的浅层相似性匹配，往往无法弥补语言多样性与结构化知识之间的语义差距。这导致检索到的子图质量不稳定且

  来源：Neural Networks

  时间：2026-07-30

• 妊娠期NO₂暴露通过海马区PTGDS-PGD2的激活及色氨酸代谢的重编程，诱发小鼠出现类似焦虑和抑郁的行为

  •产前接触二氧化氮会导致性别差异性的神经行为改变。•PTGDS–PGD₂的激活与海马体炎症有关。•IDO1介导的色氨酸代谢重编程会降低5-HT水平。•神经炎症和5-HT缺乏可能是后代出现神经毒性的原因。引言抑郁症是一种常见的心理障碍，近年来已成为重大的公共卫生问题。它是全球非致命

  来源：NeuroToxicology

  时间：2026-07-30

• 对lncRNA RMST进行的单细胞起源分析显示：其整体表达水平未能充分反映其在神经元中的广泛存在，而过度强调了其作为肝脏生物标志物的特性

  摘要长非编码RNA（lncRNAs）常被用作基于整体组织数据的生物标志物，但这些数据无法表明哪种细胞类型携带该转录本，也无法判断疾病变化是源于细胞本身还是组织组成变化。通过研究lncRNA RMST，我发现整体表达数据可能在两个方向上都无法准确反映lncRNA的实际存在位置，因此

  来源：Functional & Integrative Genomics

  时间：2026-07-30

• USF1介导的PARP1转录作用会促进七氟醚引发的围手术期神经认知障碍中的焦亡现象

  摘要围手术期神经认知障碍是一类在全身麻醉和手术后常见的中枢神经系统并发症。七氟醚是临床中广泛使用的吸入麻醉剂，但其导致神经元损伤的机制至今尚未完全明确。本研究旨在探讨七氟醚引发神经元焦亡的机制，重点研究上游刺激因子1与多聚（ADP-核糖）聚合酶1在其中的作用。研究人员对GSE26

  来源：Functional & Integrative Genomics

  时间：2026-07-30

• 四甲基吡嗪通过NRF2/HO-1/GPX4途径抑制铁死亡，从而减轻脑缺血再灌注损伤

  •TMP能够减轻MCAO/R大鼠以及OGD/R神经元中的脑损伤，改善功能，并保护线粒体结构。•TMP可激活NRF2/HO-1/GPX4通路，增强抗氧化能力，同时抑制脂质过氧化和铁积累。•NRF2抑制剂ML385可部分抵消TMP的保护作用，这说明TMP的抗铁死亡效应依赖于NRF2。

  来源：Tissue and Cell

  时间：2026-07-30

• 谷氨酰胺通过Agrin-MuSK信号通路缓解多环蛇毒引起的肌肉麻痹

  摘要本研究探讨了谷氨酰胺对被多环蛇毒中毒的大鼠瘫痪症状的影响，并研究了其作用机制，重点关注神经肌肉传导恢复过程中的Agrin-MuSK信号通路。通过离体膈肌张力测定法评估了谷氨酰胺逆转毒液诱导的神经肌肉阻滞的效果。研究使用多环蛇毒（0.15毫克/千克）建立大鼠中毒模型，将大鼠分为

  来源：Toxicon

  时间：2026-07-30

• 利用解淀粉芽孢杆菌发酵提升1-脱氧野尻霉素产量的机器学习策略

  亚氨基糖1-脱氧野尻霉素（1-DNJ）是一种具有重要药用价值的天然生物碱，其在治疗和营养保健领域的应用正在不断拓展。通过微生物合成这种物质，可为植物提取提供一种可持续且可规模化的替代方案。然而，由于营养因素与物理化学发酵参数之间存在着复杂的非线性相互作用，工艺优化面临诸多挑战。本

  来源：Journal of Bioscience and Bioengineering

  时间：2026-07-30

• MindGuard：用于物理智能领域实时多模态威胁检测的嵌入式智能虚拟语言模型

  摘要：随着服务机器人和自主监控代理等物理人工智能系统在公共空间中的广泛应用，确保与其交互的人类的安全与福祉成为一项重要挑战。现有方法通常分别处理语言威胁信号或视觉威胁，缺乏处理复杂现实场景所需的跨模态推理能力。在这项持续的研究中，我们提出了MindGuard，这是一种多模态智能体

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-30

• 基于加权判别性异构邻域关系的加速属性约简用于邻域粗糙集

  摘要 属性约简是邻域粗糙集中的重要任务，但传统方法通常需要构建完整的邻域结构并反复更新邻域，这导致在处理大规模数据时计算成本很高。本文从异质邻域关系的角度研究属性约简问题。我们证明了NRS的下近似和上近似完全可以由异质邻域对来确定，即具有不同决策标签的样本对。基于这一结果，在

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-30

• BFCH-SMOTE：边界融合凸包合成少数类过采样技术

  摘要：在分类任务中，类别不平衡问题带来了显著挑战，往往会导致少数类分布出现噪声或复杂性，从而影响分类器的性能。现有的过采样方法，如SMOTE及其变体，通常采用固定的基于邻居的采样方式，难以处理复杂的分布，并生成次优的合成样本。本文提出了边界融合凸包合成少数类过采样技术（BFCH-

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-30

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