• 机电-热耦合共形承载天线散射场建模及其雷达散射截面特性分析方法研究

  在服役过程中，共形承载天线（CLBAs）承受气动力与气动热载荷的耦合作用。由此引起的阵列表面几何畸变、单元指向偏转以及材料电磁参数的温度漂移，导致雷达散射截面（RCS）特性退化。为克服现有散射模型在统一描述上述多物理场耦合效应方面的局限性，本研究提出一种面向共

  来源：Micromachines

  时间：2026-09-19

• 综述：阿尔茨海默病中的拐点与转归

  摘要阿尔茨海默病通常被描述为从淀粉样蛋白-β（Aβ）累积到Tau病理变化和神经退行性变的线性级联过程。我们提出，该病实际上是通过围绕生物学拐点（inflection points）组织的离散分子、细胞和网络阶段来发展的。在这些阈值处，应激驱动的稳态丧失会导致细胞行为发生质的转

  来源：Nature

  时间：2026-09-19

• 综述：组蛋白修饰与染色质景观在小胶质细胞功能中的作用：发育印记与疾病相关的重编程

  组蛋白修饰和染色质重塑在发育、稳态和衰老过程中动态编程小胶质细胞的身份。H3K27ac/H3K27me3平衡的破坏和增强子重新布线使小胶质细胞在神经退行性疾病中从保护性状态转变为病理性状态。组蛋白乳酸化（H3K18la）将代谢转变与衰老小胶质细胞中持续的神经炎症联系起来。增强

  来源：Ageing Research Reviews

  时间：2026-09-19

• 多组学视角下的氧化应激相关基因与神经退行性疾病：从表观遗传调控到致病通路

  摘要氧化应激（OS）在神经退行性疾病（NDDs）的发病和进展中起着关键作用，但其遗传决定因素仍未得到充分阐明。本研究旨在阐明氧化应激相关基因（OSRGs）与神经退行性疾病之间的潜在因果关系，以及可能的调控和致病机制。本研究采用基于汇总数据的外交分析（SMR），整合全基因组关联

  来源：Journal of Molecular Neuroscience

  时间：2026-09-19

• 黄芪甲苷IV通过激活SHH信号通路抑制PERK/eIF2α/ATF4介导的内质网应激，从而减轻脑缺血再灌注损伤

  •黄芪甲苷IV在体外和体内均可减轻脑缺血再灌注损伤。•黄芪甲苷IV的神经保护作用依赖于SHH通路的激活和PERK/内质网应激（ERS）的抑制。•Gli1是黄芪甲苷IV抑制PERK/eIF2α/ATF4介导的凋亡性内质网应激所必需的。•SHH/Gli1/ERS轴可作为缺血性卒中

  来源：Brain Research

  时间：2026-09-19

• 基于临床自主神经检测的POTS（直立性低血压综合征）患者的高肾上腺素能和神经病理性特征：一项观察性横断面研究

  摘要 目的 姿势性心动过速综合征（POTS）中已观察到交感神经过度活跃和神经病变的特征。本研究描述了在实验室确诊的POTS患者群体中，具有这些特征的患者的患病率、自主神经系统测试特征以及症状严重程度。 方法 我们对实验室确诊为POTS

  来源：Clinical Autonomic Research

  时间：2026-09-19

• 咸味感知过程中脑网络的频率特异性动态特征：基于脑电图的功能连接与有效连接分析

  摘要盐味是五种基本味觉模态之一，然而其在功能连接和方向性信息流水平上的中枢处理机制仍未得到充分理解。在本研究中，头皮脑电极被功能划分为四个功能子网络：味觉感知子网络、情感关联子网络、认知评估子网络和多感觉整合子网络。在饮水基线和五种氯化钠浓度条件下，采集了 20 名健康参与者

  来源：Cognitive Neurodynamics

  时间：2026-09-19

• 综述：脑深部刺激术效果的术前神经基质：系统综述与跨疾病网络整合研究

  •首次对既往所有报道的适应症中DBS疗效的术前神经影像基础进行系统综合研究。•DBS反应的术前基础呈现出两个层次：在共享的高阶网络内存在疾病特异性的环路。•在帕金森病中，术前核心节点映射至皮层-纹状体-丘脑-皮层运动环路（M1、丘脑、脑干、STN）。•在重度抑郁症中，术前核心

  来源：Neuroscience & Biobehavioral Reviews

  时间：2026-09-19

• 综述：肥胖与阿尔茨海默病中的抑郁及认知衰退之间的机制性关联

  •高脂饮食（HFD）通过共同的炎症和代谢途径引发抑郁和阿尔茨海默病。•神经炎症是连接肥胖、情绪和认知衰退的核心枢纽。•肠道-大脑轴、血脑屏障（BBB）破坏和脂肪细胞因子失衡都影响神经可塑性。•我们提出了一种综合的应激-易感生物力学模型，用以解释高脂饮食对大脑的影响。•饮食干预、G

  来源：Neuroscience & Biobehavioral Reviews

  时间：2026-09-19

• 面向阿尔茨海默病蛋白质-疾病关联的全局迁移学习流程

  **摘要** • 利用堆叠集成框架，在蛋白质-疾病关联预测中实现不同类型学习器之间的预测平衡。 • 利用超参数优化来提高计算效率。 • 结合了一个使用有序回归的全局模型，以研究整个蛋白质集合与疾病之间的关联。 • 针对蛋白质-疾病关联中的类别不平衡问题，采用了正样本未标记（P

  来源：Computational Biology and Chemistry

  时间：2026-09-19

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