• 银杏内酯B通过抑制HIF-1α/AKT/mTOR信号通路并调控小胶质细胞极化来减轻小鼠创伤性脑损伤

  •银杏内酯B（GB）通过抑制过度神经炎症缓解闭合性颅脑撞击（CCI）-创伤性脑损伤（TBI）诱导的行为损伤。•GB在体内外结合HIF-1α，抑制HIF-1α/AKT/mTOR信号通路和病理性M1小胶质细胞极化•挽救实验证实HIF-1α是GB依赖性神经保护和抗炎作用在TBI中发

  来源：Journal of Neuroimmunology

  时间：2026-09-22

• 细颗粒物对神经母细胞瘤细胞系的影响：代谢和脂质失调及其对神经系统疾病发病的影响

  •细胞反应依赖于颗粒物物理化学性质。•由于缺乏细颗粒物分离方法，PM2.5毒性评估具有挑战性。•"类真实"颗粒物诱导细胞器功能障碍和脂质代谢紊乱。•PM2.5暴露促进与神经退行性疾病相关的机制。引言空气污染物是对流层中悬浮的气体和固体物质的组合，来源于人为和自然排放，如工业活

  来源：Biochimie

  时间：2026-09-22

• 长期监测揭示了两性胶原诱导性关节炎小鼠模型中以不动为定义的睡眠碎片化及行为改变

  •睡眠中断与关节炎严重程度的增加有关。•CIA小鼠表现出运动活动减少。•CIA小鼠的短期记忆表现下降。•CIA小鼠表现出更高的焦虑样行为。•雄性CIA小鼠的社会互动低于雌性CIA小鼠。引言类风湿性关节炎（RA）是一种主要影响关节的慢性自身免疫性疾病[1]。RA患者经历的慢性疼

  来源：Behavioural Brain Research

  时间：2026-09-22

• Third-line tocilizumab for refractory pediatric anti-NMDA receptor encephalitis: a single-center case series.

  摘要托珠单抗已被提议作为难治性自身免疫性脑炎的三线治疗药物；拉丁美洲的儿科数据仍然有限。目的评估托珠单抗在重症或难治性抗N-甲基-d-天冬氨酸受体（NMDAR）脑炎儿科患者中的疗效和安全性。材料与方法我们回顾性分析了在先前治疗反应不佳后接受托珠单抗治疗的确诊抗NMDAR脑炎儿

  来源：Brain and Development

  时间：2026-09-22

• 自闭症谱系障碍学龄前儿童静态和动态功能脑网络的发育轨迹：一项大规模脑电图研究

  摘要：表征功能性脑网络的发育组织提供了一种系统层面的方法，用于理解人类认知系统在学龄早期的涌现与成熟。本研究调查了一个大型学龄前队列（N=329，年龄 3-6 岁）中功能性脑网络的时空组织，以表征正常与非典型神经发育之间的分化。使用临床可及的 8 通道脑电图（EEG）配置，我

  来源：Cognitive Systems Research

  时间：2026-09-22

• 一种利用疏水性共晶溶剂从柿子（Diospyros kaki Thunb.）中提取即用型类胡萝卜素提取物的综合策略：从虚拟COSMO-SAC筛选到原子水平机制

  •建立了一种综合策略来制备即用型类胡萝卜素提取物。 •通过量子化学计算方法筛选疏水低共熔溶剂。 •基于神经网络的优化为响应面方法提供了一种替代方案。 •筛选出的疏水低共熔溶剂具有良好的类胡萝卜素保护作用。 引言 类胡萝卜素在人类健康中发挥着关键作用，作为维生素A前体和抗氧

  来源：Food Chemistry

  时间：2026-09-22

• WGLE：面向图神经网络的无后门多比特黑盒水印技术

  • 观察到边可作为图神经网络（GNN）中信息泄露的侧信道。 • 设计边层级距离差（Layer-wise Distance Difference on Edge, LDDE）作为水印载体。 • 提出WGLE，一种无后门、多位数的GNN黑盒水印方案。 • WGLE可在有或无训练数

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-22

• 用于复杂河床地形河流流动中水动力反演与流量估算的物理信息神经网络

  • 开发了一种用于河流流动水动力反演的PINN框架。 • 从稀疏水深或底部压力数据估计流量。 • 在复杂河床地形上重建水动力状态。 • 在有限观测条件下联合推断河床地形和流量。 引言 准确监测和预测河流流场动力学是水文研究、水资源管理和水利工程运行的基础。大型河流系统通常受

  来源：Journal of Hydrology

  时间：2026-09-22

• 一种用于干旱地区鲁棒概率水质评估的物理信息嵌入软因果集成深度神经网络

  •三个最优预测变量（EC、ORP和DO）使MSE降低了82.4%。•该模型实现了高度可靠的区间覆盖率，PICP高达0.996。•因果诊断识别出了强结构性驱动因素（pH和温度）。•该框架将水质建模推进到了超越相关性驱动的黑箱机器学习阶段。引言水质监测是可持续水资源管理的重要组成

  来源：Journal of Hydrology

  时间：2026-09-22

• 基于深度强化学习辅助的图神经网络的电池寿命预测方法

  •基于 DQN 的图生成优化了早期循环特征相关性挖掘。 •改进的 GraphSAGE 融合了全局注意力和相对位置编码。 •早期特征扩展增强了模型在有限样本上的能力。 •该方法在多个电池数据集上表现出高精度和鲁棒性。 引言 随着新能源电池的广泛应用，电池安全性日益凸显。得益于

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-09-22

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