• 荣昌猪肌腱脱细胞方法学优化及肌腱来源细胞外基质生物材料表征研究

  摘要肌腱是一种连接骨骼与骨骼肌的致密结缔组织，经脱细胞处理后可生成肌腱来源的细胞外基质（dECM）——一种在肌腱修复中日益被应用的生物材料。本研究采用无特定病原体（SPF）荣昌猪肌腱优化脱细胞方法学。脱细胞效果通过组织学分析和残留双链DNA定量进行评价，并对不同解剖区域和发育

  来源：BMC Biotechnology

  时间：2026-10-25

• 幼儿问题性技术使用在父母完美主义与数字育儿自我效能间的抑制效应研究

  摘要背景父母完美主义，其特征为僵化的标准和增强的评价关注，可引发幼儿的压力和行为冲突，增加其问题性技术使用（PTU）的易感性。反过来，儿童层面持续性的数字困境可直接挑战并削弱父母所感知的数字育儿自我效能。因此，本研究考察了幼儿期父母完美主义、儿童PTU与数字育儿自我效能之间的

  来源：BMC Psychology

  时间：2026-10-25

• RFhap：基于随机森林的三亲组长读定相方法提高单倍型解析基因组组装准确性

  摘要背景单倍型解析的新组装（haplotype-resolved de novo assemblies）能够实现全基因组范围内母源与父源变异的分离，从而改善与人类疾病相关的复杂变异的解读。Hifiasm-Trio等感知三亲组关系的组装工具利用亲本短读长数据，通过推导亲本特异性

  来源：BMC Bioinformatics

  时间：2026-10-25

• 面向现代豆科作物育种的AI辅助感官相关性状无损表型分析：从传感技术到育种尺度应用框架

  AI辅助无损表型分析在现代豆科作物育种中的感官相关性状：从传感技术到育种尺度应用框架。质地、风味、香气和外观等感官相关性状强烈影响消费者对豆科作物的接受度，但在现代育种项目所需尺度上仍难以进行表型分析。人类感官评价提供关键参考数据，但劳动密集、成本高，且不适用

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-10-25

• CrossRec：借鉴推荐系统方法构建跨模态单细胞测序调控图谱的方法

  摘要尽管跨模态单细胞测序技术的可用性日益增加，现有方法仍受限于生物属性的利用不足、模态信号稀疏以及调控交互建模不充分，这在数据匮乏的场景中限制了模型的泛化能力和峰值-基因层级关系的发现。有趣的是，这些挑战与推荐系统中的问题极为相似，在推荐系统中，辅助信息、高稀疏性、二元交互和

  来源：Nature Communications

  时间：2026-10-25

• 肌酸补充与认知功能：脑肌酸生物利用度瓶颈及方法学局限对临床证据转化的制约

  肌酸（creatine, Cr）是运动与锻炼科学中研究最广泛且使用最普遍的营养补充剂之一。然而，过去二十年来，研究兴趣已远超骨骼肌范畴，其驱动因素在于对肌酸–磷酸肌酸（creatine–phosphocreatine, Cr–PCr）系统在脑生物能量学（cer

  来源：Experimental Physiology

  时间：2026-10-25

• 传染病对猪福利影响的系统综述：基于范围界定方法的研究进展

  专业翻译：据研究人员所知，这是首篇涵盖任何物种传染病福利影响文献的范围界定综述。经过检索与筛选流程后纳入的三十三篇科学文献，其数量低于预期。所综述的证据与传染病引起猪只疾病行为综合征、导致福利下降的观点一致。知识空白包括缺乏直接针对传染病对猪精神状态影响的研究

  来源：The Veterinary Journal

  时间：2026-10-25

• 基于可见-近红外光谱技术对红辣椒番茄红素含量与抗氧化能力的无损快速检测研究

  摘要红辣椒果实的品质控制对于保持产品一致性至关重要。本研究旨在评估番茄红素含量和抗氧化能力作为红辣椒质量的主要指标。可见-近红外（Vis-NIR）光谱技术是一项新兴技术，能够非破坏性、准确地快速预测番茄红素含量和抗氧化能力。光谱数据（381–1065 nm）使用支持向量机回归

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-25

• 基于斯托克斯域解调的偏振分集相干φ-OTDR分布式声学传感方法

  摘要基于相位敏感光时域反射技术（\(\phi\)-OTDR）的分布式声学传感（DAS）实现了长光纤上的分布式振动检测。我们探讨了一种用于偏振分集相干 \(\phi\)-OTDR 的计算高效斯托克斯域解调方法。斯托克斯表示提供了偏振相位、取向和椭圆率的访问途径，这些量取决于斯托

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-25

• 面向高级计量基础设施虚假数据注入攻击的双重鲁棒联邦检测方法

  高级计量基础设施将细粒度的住宅用电数据暴露给虚假数据注入攻击，此类攻击篡改电表读数并逃避常规坏数据筛查。联邦学习将原始测量数据保留在设备端，但真实智能电表群体天然呈现非独立同分布特性，且分布式训练回路易受恶意客户端污染模型更新。本研究提出了一种双重鲁棒的联邦检测框架，将轻量级

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-25

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