• 基于响应面方法的猪链球菌 31 型高密度发酵工艺优化与灭活疫苗保护性评价

  摘要猪链球菌31型（SS31）是一种在临床上重要的猪病原体，开发其灭活疫苗需要一个可扩展的培养工艺，并且需要证明由此产生的菌苗具有保护作用。然而，传统的培养工艺往往产生的生物量不足，而高效的高密度发酵可能会干扰决定疫苗质量的生理特性。在此，我们展示了一种基于响应面方法（RSM）的

  来源：BMC Biotechnology

  时间：2026-10-18

• 首届唐有祺奖揭晓——北京大学彭海琳教授因二维材料物理化学与半导体技术杰出贡献获2026年度唐有祺奖

  唐有祺教授是一位杰出的中国物理化学家和教育家，也是中国结构化学和晶体化学的先驱之一。他的科学贡献对中国晶体化学学科的建立起到了重要作用。在其主要成就中，他提出了固体支撑物上自发单层分散理论，并引入了分子工程概念，以指导功能材料和催化剂的合理设计 [1]。他还领导了猪胰岛素晶体

  来源：Molecules

  时间：2026-10-18

• 散射半导体Kubelka-Munk函数线性定标方法研究

  固体吸收光谱学受到强散射效应的阻碍，这违反了比尔-朗伯（Beer-Lambert, BL）定律的基本假设。尽管已有针对散射固体的定标方法报道，但其在吸收系数和散射系数方面的机理基础仍不明确，且其对半导体的适用性尚未得到充分验证。本研究测量了九种无机半导体的紫外

  来源：iScience

  时间：2026-10-18

• GenPerturb：基于预训练序列嵌入解读Perturb-seq转录响应的顺式调控解释方法

  摘要背景Perturb-seq 能够捕获对数千种遗传和化学扰动的转录响应，但无法直接解析这些响应背后的顺式调控元件或转录因子基序。现有方法依赖间接的事后分析或外部表观基因组注释，难以将基因层面的响应与特定的调控元件联系起来。结果我们提出 GenPerturb，一种基于模型的解

  来源：BMC Bioinformatics

  时间：2026-10-18

• 污水中甲型流感病毒全基因组测序靶向富集方法的基准比较与定制面板评估

  甲型流感病毒（IAV）仍然是一个持续存在的一体健康威胁，而基于污水的全基因组测序提供了一种有前景的监测工具。然而，IAV在污水中丰度较低，难以进行测序。我们对四种适用于多亚型全基因组IAV测序的靶向富集方法进行了基准测试，包括定制和现成方法。我们的定制血凝素拼接扩增子面板灵敏

  来源：Nature Communications

  时间：2026-10-18

• 基于激光光学技术的血液微流变学健康与疾病评估研究

  血液微流变学与微循环是一个广阔的研究领域，聚焦于血液通过小血管和毛细血管时的特性。在循环系统的这一部分，红细胞（red blood cells, RBCs）决定血流参数，进而影响氧气运输和组织供应的效率。多种病理状态，如心血管疾病、糖尿病、疟疾和镰状细胞病，会

  来源：Biophysical Reviews

  时间：2026-10-18

• 无抗体核酸侧向流动检测技术可视化检测牛奶中肠道沙门氏菌扩增DNA的研究

  食品中肠道沙门氏菌污染仍然是一个重大的公共卫生问题。目前，其在牛奶中的检测仍主要依靠耗时的培养方法，而更快的免疫学方法（如酶联免疫吸附试验）和分子方法（如聚合酶链反应）常受到成本、基质干扰以及专门仪器需求的限制。为此，研究人员开发并评估了一种无抗体核酸侧向流动

  来源：International Journal of Dairy Technology

  时间：2026-10-18

• 基于M和HA基因的通用禽流感病毒检测及H5/H7/H9亚型同步分型四重RT-qPCR方法的建立与性能评价

  禽流感病毒（avian influenza viruses, AIVs）是人兽共患病原体，在全球呈周期性流行，构成显著公共卫生风险。该研究建立了一种四重RT-qPCR（quadruplex RT-qPCR）方法，靶向M基因用于通用AIV检测，并靶向HA基因用于

  来源：Journal of Virus Eradication

  时间：2026-10-18

• 基于指标细胞检测平台开发阿尔茨海默病早期血液诊断方法AD-iCAP的探索性研究

  摘要指标细胞检测平台（iCAP）是一种基于血液的诊断方法，利用标准化细胞作为生物传感器，将复杂的循环信号转导为基于细胞的基因表达谱，用于多变量疾病分类。我们通过将早期阿尔茨海默病（AD）患者（轻度认知障碍或轻度痴呆）与非受影响的对照组血浆与标准化神经元共孵育，并在转录组反应上

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-18

• 基于混合特征提取与梯度提升的恶意软件检测方法研究

  摘要在当前网络安全体系中，软件安全公司面临的最主要问题是新型恶意软件不断涌现。尽管已进一步探索了各种深度学习和机器学习方法，但基于静态和动态数据成功检测恶意软件的目标仍未实现。加密、打包和分发中的缺陷，以及恶意软件样本在不同家族中的分布差异，使这一问题更加严重。要进行利用深度

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-18

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