• 非芳香族噁唑[5,4-d]嘧啶衍生物的π-堆叠相互作用的结构机制及其在果蝇（Galleria mellonella）模型中的神经活性研究

  • 通过密度泛函理论（DFT）、差示扫描量热法（DSC）、热重分析（TG）和X射线衍射（XRD）确定了氧杂唑[5,4-d]嘧啶的性质。• 在非芳香杂环骨架中识别出了π堆叠相互作用。• 电子结构分析（EDA）和非共价相互作用（NCI）方法为晶体中相互作用的本质提供了见解。• 使用G

  来源：Bioorganic Chemistry

  时间：2026-09-25

• 神经发育障碍儿童和青少年的睡眠模式：社交时差与非快速眼动睡眠潜伏期的差异

  摘要目的在日本儿童中，睡眠问题（包括社会性时差——即工作日与周末睡眠时间的差异）与躯体症状相关。然而，很少有研究客观调查神经发育障碍（NDDs）儿童的SJL及相关睡眠特征。本研究评估了有和没有NDDs的儿童之间睡眠特征的差异，以支持更早的检测和干预。方法我们分析了55名4至1

  来源：Sleep and Biological Rhythms

  时间：2026-09-25

• 持续时间依赖性的轻度热应激通过毒物兴奋效应机制减轻黑腹果蝇中汞诱导的神经生殖和氧化毒性

  摘要汞是一种普遍存在的环境污染物，通过氧化应激、炎症和基因组不稳定性干扰神经功能和生殖功能。虽然轻微热应激可诱导毒理兴奋效应（hormesis）以对抗环境损害，但热应激减轻重金属诱导毒性的能力以及暴露时长的作用仍有待阐明。本研究探讨了短期热应激是否调节黑腹果蝇（D. mela

  来源：BioMetals

  时间：2026-09-25

• 单核RNA测序揭示GM1神经节苷脂病中兴奋性与抑制性神经元亚型失衡及其潜在调控机制

  摘要背景GM1神经节苷脂症是一种罕见的溶酶体贮积症，由GLB1基因的双等位基因突变引起，导致进行性神经退行性病变。其细胞和分子机制，特别是在神经元亚型水平上的机制，尚未被充分阐明。目的本研究采用单核转录组测序技术，系统地探索与GM1神经节苷脂症相关的神经病理机制。方法对GM1

  来源：Genes & Genomics

  时间：2026-09-25

• 结合主成分约束增强的半监督学习框架在黄柏近红外光谱中的应用

  •开发了SACPA-SSLCNN-TKSVR框架，用于近红外（NIR）对黄连的预测分析。•该方法适用于小数据集以及标注数据不足的情况。•该方法在运行时间方面具有非常显著的优势。引言黄连是一种常见于中国南方的多年生草本植物，广泛应用于中医药领域。它对胃部虚弱引起的呕吐、脾虚引起

  来源：Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy

  时间：2026-09-25

• 前驱期和确诊帕金森病中自主神经功能障碍自评的可靠性、有效性和决定因素

  摘要 背景 帕金森病自主神经功能障碍量表（SCOPA-AUT）是一种广泛使用的自

  来源：Movement Disorders Clinical Practice

  时间：2026-09-25

• 胃轻瘫成人患者的腹痛敏化与上腹痛相关，而与下腹痛无关

  摘要 引言 尽管疼痛被认为是胃轻瘫的重要症状，但它尚未得到充分的研究和表征。定量

  来源：Neurogastroenterology & Motility

  时间：2026-09-25

• 针对中国神经性厌食症青少年照护者整合家庭治疗（FBT）与辩证行为治疗（DBT）的高强度多学科在线干预的可行性、可接受性及初步结果的前瞻性研究

  摘要 目的 本初步研究旨在考察一项为期12周的强化型、多学科、同步在线干预对神

  来源：International Journal of Eating Disorders

  时间：2026-09-25

• Neuron-RCES：通过神经元级别关键性评估与稀疏自适应弥合鲁棒性-效率差距

  •设计了一种细粒度度量指标，以精确定位特定的鲁棒性瓶颈。•我们开发了一个统一的框架 Neuron-RCES。•我们的方法实现了极致的参数效率。引言深度神经网络（DNNs）的快速发展已经重塑了计算机视觉和自然语言处理领域[1]。随着预训练模型规模的不断扩大，传统的完整参数微调对

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-09-25

• ST-SpikFormer：基于时空融合编码的脉冲驱动Transformer

  •我们构建了一种新颖的脉冲驱动Transformer层次架构ST-SpikFormer，该架构集成了一种新颖的编码方案和EEDP-DS模块，在保持性能的同时实现高能效。•我们提出了一种STF编码方法，该方法同时利用时间维度和空间维度，在最大化SNN的时空表达能力的同时增强了脉

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-09-25

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