• 生命早期母鼠分离诱发雄性小鼠类焦虑行为，与齿状回神经发生减少及海马炎症重塑相关

  •母鼠分离在成年雄性小鼠中诱导焦虑样行为。•雌鼠未表现出类似的促焦虑行为反应。•c-Fos筛选鉴定齿状回为候选脑区。•雄性小鼠齿状回神经发生的多个阶段均减少。•雄性小鼠小胶质细胞激活及与干细胞的邻近程度增加。引言生命早期的逆境可干扰敏感发育期的大脑成熟，并增加日后对焦虑、抑郁

  来源：Brain Research

  时间：2026-10-04

• 与CD1雄性小鼠长期共居可诱导C57BL/6J雌性小鼠出现焦虑样行为、自发性交替行为减少、HPA轴失调以及睡眠结构紊乱

  **摘要** 与自然界中记录详尽的雄性间攻击行为和竞争现象不同，长期暴露在持续由雄性发起的社会威胁中的雌性的长期后果仍未得到充分理解。在本研究中，我们证明了与CD1雄性小鼠共同饲养14天的C57BL/6J雌性小鼠出现了焦虑样行为和认知缺陷，但未表现出抑郁样表型。同时，这些雌

  来源：Brain Research

  时间：2026-10-04

• 酒精干扰伏隔核内侧壳中海马 - 中型多棘神经元突触的长时程增强

  •急性乙醇应用消除两性海马 - 伏隔核（Hipp-NAc）突触的长时程增强（LTP）。•无吡唑蒸汽暴露产生的血液乙醇浓度（BEC）与改变的奖赏行为相关。•慢性乙醇暴露破坏两性海马 - 伏隔核（Hipp-NAc）突触的长时程增强（LTP）。引言酒精对动机行为、认知功能和情绪调节

  来源：Brain Research

  时间：2026-10-04

• 综述：群体电压成像的进展与应用

  摘要 本综述简要总结了神经科学领域内体内膜电位成像的最新进展，作为2025年FENS奥斯陆地区会议电成像专题讨论中已展示工作的延伸。首先，我们概述了基因编码电压指示剂的最新进展。其次，我们探讨了重塑成像

  来源：European Journal of Neuroscience

  时间：2026-10-04

• DiffPPI：用于脑部特异性蛋白质-蛋白质相互作用预测的条件去噪扩散框架

  摘要 –蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）构成了细胞组织与信号传导的分子基础，然而由于实验方法的局限性以及依赖于特定情境的变异性，脑特异性相互作用网络仍不完善。现有的计算方法大多将PPI预测建模为确定性的二分类问题，这限制了其对稀疏且依赖情境的生物数据进行不确定性建模的能力。为

  来源：Journal of Computational Science

  时间：2026-10-04

• 基于人工神经网络辅助仿生搜索的燕尾接头微动疲劳数据驱动优化

  # 摘要 榫头接头中的微动疲劳是航空航天部件中的一种关键失效风险，需要准确预测和有效的设计优化。本研究开发了一种混合优化框架，将人工神经网络（ANN）与吸血水蛭优化器（BSLO）相结合，以提高榫头接头的微动疲劳裂纹萌生寿命。该方法首先采用高保真度有限元（FE）模型生成训练数

  来源：Journal of Computational Science

  时间：2026-10-04

• 基于退化感知特征图的选择性状态空间网络用于快充条件下锂离子电池健康状态估计

  -将循环内特征关系与跨循环退化动态联系起来 -退化感知的特征图对特征间的老化关系进行建模 -多尺度Lite-SSM捕获局部波动和长期衰减趋势 -在快充特征扰动下提高SOH估计的稳定性 **引言** 锂离子电池因其高能量密度、长循环寿命和低自放电率，已广泛应用于新能源汽车、

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-10-04

• 锂离子电池健康状态预测：一种结合DRT特征工程和可学习傅里叶滤波的1DCNN-iFNetformer框架

  - 15个DRT特征捕捉多尺度电化学退化行为。 - 两阶段1D CNN提取相邻循环的局部老化模式。 - 可学习傅里叶滤波器自适应地强调与SOH相关的频谱分量。 - 电池级交叉验证评估对完全未见电池的泛化能力。 - 该框架提高了SOH精度、可解释性和跨电池鲁棒性。 引言 锂

  来源：Journal of Electroanalytical Chemistry

  时间：2026-10-04

• 用于水基神经形态应用的全光控制光电化学突触

  •开发了一种全光控制的自供电光电化学（PEC）突触器件，用于水性神经形态系统。•实现了五种逻辑运算和手写数字识别，准确率高达93.67%。•界面电荷转移控制双向突触可塑性。•氧空位诱导持久光导电性和多种突触行为。引言通过将信息处理与光电探测能力相结合，受人类视网膜启发的神经形

  来源：Journal of Colloid and Interface Science

  时间：2026-10-04

• 加纳近海深水塔诺盆地弹性属性建模与勘探前景的集成人工神经网络工作流

  摘要有效的储层表征需要准确预测地下弹性属性。然而，在加纳近海塔诺盆地等前沿深水环境中，传统的经验模型无法捕捉由于快速相变、非均质分层以及有限的剪切波速度数据而产生的地质复杂性。本研究开发了一种稳健的工作流程，整合了传统的经验模型、地震属性、测井数据和人工神经网络（ANNs），

  来源：Journal of African Earth Sciences

  时间：2026-10-04

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