• 从“黑盒预测”到“透明设计”：基于图神经网络（GNN）与人工智能（XAI）的指导，对用于环戊烯醇催化氧化反应的反应器网络结构进行优化

  Zhibo Zhang|Yani Wang|Mengzhen Zhu|Xinrui Song|Jiarong Lu|Yaqian Li|Hao Yan|Xin Zhou|Hui Zhao|Xiaobo Chen|Chaohe Yang|Yibin Liu摘要普雷诺尔（prenol

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2026-05-22

• 基于反向传播神经网络预测混合白光发光二极管的光合作用参数

  叶林宇|尹秀佳|黄佳怡|庄书燕|刘新源|蔡新云|杨家琪|廖全全|吴一卓|李子恒|夏峰|廖新勤|陈忠|郭子权•本研究提出了一种新颖的混合模型，该模型结合了遗传算法（GA）和反向传播神经网络（BP-NN），能够根据目标光学参数准确预测LED驱动电流，从而实现对植物栽培所需光照环境的精

  来源：Optics and Lasers in Engineering

  时间：2026-05-22

• 长期接触家庭氡气的儿童和青少年在流体推理能力方面存在神经效率下降的证据

  Sarah L. Greenwood|Haley R. Pulliam|Monica N. Clarke-Smith|Saige C. Rasmussen|Grace E. Parolek|OgheneTejiri V. Smith|Brittany K. Taylor美国内布拉

  来源：Neurotoxicology and Teratology

  时间：2026-05-21

• 综述：理解免疫-脑通路中的特异性：一项关于个体细胞因子与通过磁共振成像测量的人类大脑结构和功能之间差异关联的系统性回顾

  安德烈亚·L·科尔德罗（Andrea L. Cordero）|玛德琳·R·弗雷泽（Madeleine R. Frazier）|吉纳维瓦·M·乔斯特（Geneva M. Jost）|卡梅莉亚·E·霍斯蒂纳尔（Camelia E. Hostinar）|约翰娜·R·斯沃茨（Johnna

  来源：Brain, Behavior, and Immunity

  时间：2026-05-21

• 星形胶质细胞中一种新的TCF12-MAVS信号通路促进了雄性小鼠因长春新碱引起的神经病理性疼痛

  林周|肖莉|刘航|李一恒|钱明|杨辉•长春新碱诱导的CINP（中枢神经炎症病理）是由于脊髓星形胶质细胞中MAVS（微小RNA结合蛋白）的上调所导致的，这会引起神经炎症和线粒体损伤。•TCF12直接与MAVS的启动子结合，并在转录水平上激活MAVS，从而促进CINP的发展。•通过基

  来源：Brain, Behavior, and Immunity

  时间：2026-05-21

• 腹部超声能够抑制AOM/DSS诱导的结直肠癌早期异常增殖和抑郁行为：Wnt/β-连环蛋白通路及HPA轴的调控机制

  杨凤仪 | 吴瑞玉 | 劉志英 | 潘毅茹 | 潘子云•低强度脉冲超声（LIPUS）显著减轻了AOM/DSS诱导的结直肠癌小鼠的结肠炎症和早期肿瘤发生。•LIPUS通过调节全身炎症并恢复正常的下丘脑-垂体-肾上腺轴（HPA轴）功能，改善了与结直肠癌相关的抑郁样行为。•转录组和蛋白

  来源：Brain, Behavior, and Immunity

  时间：2026-05-21

• Limosilactobacillus reuteri 通过重新编程肠道上皮中的脂质生物合成，改善了由母体免疫激活引起的类似自闭症的行为

  朱婷 中 | 春桥 林 | 雲云 曹 | 余璐 罗 | 娜丁 | 韦军 丁 | 尤军 杨•L. reuteri 通过重新编程宿主结肠中的胆固醇合成来修复肠道屏障。•L. reuteri 提高血清中的 OLDA 水平并抑制神经炎症。•L. reuteri 使前额叶 PV+ 内神经元

  来源：Brain, Behavior, and Immunity

  时间：2026-05-21

• 阿尔茨海默病病程中神经炎症的阶段依赖性动态变化

  雷切尔·于（Rachael Yu）|阿纳斯塔西娅·苏拉耶夫（Anastasia Suraev）|丽莎·史（Lisa Shi）|拉尔夫·N·马丁斯（Ralph N. Martins）|埃莉诺·德拉蒙德（Eleanor Drummond）|肖恩·孔（Shawn Kong）|金伯利·巴

  来源：Brain, Behavior, and Immunity

  时间：2026-05-21

• 人类唾液中无细胞线粒体和核DNA的日变化动态及其心理生物学调控机制

  亚历山大·贝恩克（Alexander Behnke）|大卫·希尔（David Shire）|萨曼莎·伦纳德（Samantha Leonard）|艾丹·帕克（Aidan Park）|劳伦·佩特里（Lauren Petri）|安贾莉·戈亚尔（Anjali Goyal）|克莱门斯·基尔

  来源：Brain, Behavior, and Immunity

  时间：2026-05-21

• 基于稳定性的脑电图（EEG）连接特征选择方法在精神疾病分类中的应用：一种基于网络的机器学习方法

  摘要 研究目标 开发一个基于网络的机器学习框架，利用脑电图（EEG）的连接特征对精神疾病进行分类，并通过稳定性驱动的方法识别稳定、可复制的候选标志物。

  来源：CNS Neuroscience & Therapeutics

  时间：2026-05-21

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