• 通过倾斜试验的心率变异性评估长期新冠患者的自主神经系统失衡情况

  摘要长期新冠被认为与自主神经系统功能障碍有关。然而，关于其在体位变化时对心率变异性及血压调节影响的定量证据仍然有限。本研究通过倾斜台试验检测长期新冠患者与健康对照组的HRV和血压反应，以此评估其自主神经功能失衡情况。共有61名参与者参与研究，其中39名为长期新冠患者（研究组），2

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-25

• ScQCenrich可实现单细胞RNA测序的多指标质量控制

  摘要单细胞RNA测序极易受到细胞解离、部分裂解以及核质比例失衡的影响，但目前的质量控制仍往往依赖线粒体RNA、基因计数和UMI的固定阈值。在此，我们提出了scQCenrich这一可解释的多指标质量控制框架，用于细胞分群后的全细胞单细胞RNA测序分析，该框架结合了传统指标、内含子比

  来源：Communications Biology

  时间：2026-06-25

• 综述：传出通路假说——条件性免疫增强的小型综述

  条件性免疫反应表明，习得的感觉线索可以在不重新暴露于原始免疫触发物的情况下调节外周免疫。到2026年，这一研究领域将迎来早期巴甫洛夫免疫反射实验的百年纪念，这些实验已报道了条件性白细胞变化和增强样抗感染能力。尽管现代心理神经免疫学在很大程度上是由条件性免疫抑制

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-06-25

• 基于深度强化学习的神经肌肉信号驱动外骨骼机器人动态自适应控制框架设计

  摘要：为增强神经肌肉信号驱动外骨骼机器人在复杂环境中的动态适应性和鲁棒性，本研究开发了一种基于深度强化学习（DRL）的外骨骼控制框架。研究人员设计了一个神经肌肉信号处理与运动意图建模模块，涵盖带通滤波、局部归一化、时频特征提取以及双向长短期记忆网络（BiLST

  来源：Frontiers in Computational Neuroscience

  时间：2026-06-25

• 综述：基于经颅磁刺激的运动训练诱导的健康成人TMS衍生神经生理标志物和运动表现变化的评估：随机对照试验的系统综述和Meta分析

  背景：经颅磁刺激（TMS）是一种成熟的无创技术，用于评估运动皮层和皮质脊髓功能，包括皮质脊髓兴奋性和皮质内抑制/易化。由于常用的TMS结果反映不同的神经生理机制，它们不应被解释为单一的“皮质可塑性”构念。结构化运动训练对这些TMS衍生标志物和健康成人运动表现的

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-25

• 序列性抓握动作之间不存在策略性交互

  日常生活中，人类每天都会执行连续的抓握动作以实现既定目标。尽管目前对于大脑如何针对单一物体编程一次抓握动作已有较充分的认识，但对于大脑如何在序列任务情境中编程抓握动作，相关知识仍然有限。本研究旨在考察：在由两个抓握动作构成的序列中，第二个物体的特征是否会影响第

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-06-25

• 3T和5T磁场强度下脑部动态磁敏感对比磁共振成像技术的比较评估

  目的：评估5T磁共振成像（MRI）在脑部动态磁敏感对比（DSC）分析中的优势，并探索标准化灌注参数在3T和5T队列之间是否呈现相似分布。方法：对52名接受3T/5T MRI（2022年7月至2025年2月）并包含T1加权和DSC-MRI序列的成人进行回顾性分析

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-06-25

• 原发性头痛易患性与禁食相关性头痛相关：来自14国多国研究的证据

  背景：禁食相关性头痛既往多归因于脱水、咖啡因戒断及睡眠紊乱，但既存原发性头痛障碍可能同样在决定易患性方面发挥重要作用。目的：明确斋月禁食期间头痛的患病率、临床特征及预测因素，并探索本研究中评估的既存原发性头痛障碍与生活方式相关因素对禁食期间头痛发生的相对贡献。

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-25

• 背内侧前额叶皮层将抽象规划与动作执行联系起来

  摘要心理规划对于形成行动序列至关重要。尽管规划在许多日常活动中起着重要作用，但将选定计划转化为具体行动的神经认知过程仍不明确。我们探究了规划与执行之间是否存在独立于具体感知和动作细节的抽象任务关联。参与者在完成一项需要编码并维持抽象表征的任务时接受了功能性磁共振成像检测，这项任务

  来源：Communications Biology

  时间：2026-06-25

• MD-TabPFN：基于表格先验数据拟合网络(TabPFN)的多域特征融合调制识别

  通信信号调制识别面临标注样本稀缺、高维非线性及实时性约束等挑战。现有基于深度学习的方法在标注样本不足时易出现过拟合与泛化能力下降，且半监督与自监督方法仍依赖大量无标注数据。本研究提出一种基于多域特征融合与表格先验数据拟合网络(Multi-Domain Tabu

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-06-25

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