• cfGWAS首次揭示细胞游离DNA末端基序的遗传基础，为液体活检技术革新提供新靶点

  本研究针对cfDNA生物学机制不明的问题，开展首项cfGWAS研究，发现15个显著遗传位点（含DFFB、DNASE1L3等关键基因），证实白细胞（尤其中性粒细胞）与cfDNA特征存在因果关系，为液体活检技术优化及疾病靶向治疗开辟新路径。

  来源：Nature Communications

  时间：2026-02-15

• 基于二肽盐形成的手性玻璃：生物材料创新与多功能应用探索

  本综述系统阐述色氨酸-精氨酸（WR）二肽与有机酸（如酒石酸、巴豆酸）通过温和水溶液蒸发形成手性玻璃的创新研究，其兼具高透明度、荧光、自愈合、粘合性及可调控玻璃化转变温度（Tg）等特性，为生物相容性材料开发与生物医学应用提供新范式（SAXS/WAXS/SEM证实无定形结构，CD光谱验证手性）。

  来源：Biomacromolecules

  时间：2026-02-15

• 利什曼虫感染：基于台式低场核磁共振技术的生物有机模型研究

  低场便携NMR技术通过检测血清中SPC（磷脂）、Glyc（乙酰基）和PYR（吡喃糖）等生物有机信号，成功区分犬类利什曼原虫阴性（n=5）、低阳性（n=8）及高抗体阳性（n=8）样本，证实氧化脂质与糖蛋白信号可用于炎症和免疫激活研究。

  来源：Biological Procedures Online

  时间：2026-02-15

• 综述：拉曼光谱技术在体内成像领域的进展

  拉曼光谱学凭借分子指纹特异性、高灵敏度和多靶点检测能力，在活体成像领域展现巨大潜力，系统总结探针类型及仪器突破，涵盖贵金属、半导体、聚合物及自组装小分子探针，并阐述其在肿瘤检测、炎症、血糖监测等应用进展与未来发展方向。

  来源：TrAC Trends in Analytical Chemistry

  时间：2026-02-15

• 综述：农业中智能太赫兹数据分析：基于人工智能方法的系统性综述

  太赫兹技术结合人工智能算法在农业检测领域取得显著进展，涵盖异物识别、转基因作物鉴定、品种认证、品质评估、成分分析和有害物质检测六大方向，深度学习模型精度达95%-100%，较传统方法提升12%-25%。

  来源：TrAC Trends in Analytical Chemistry

  时间：2026-02-15

• 基于半互穿网络的二氧化碳触发自修复凝胶：创新机制与显著的修复效果

  针对CCUS-EOR技术中水泥环高浓度CO₂腐蚀引发微裂缝的问题，本研究开发了基于Ca²+与海藻酸钠配位构建的半互穿网络CO₂响应自修复凝胶。实验表明该凝胶具有200℃热稳定性，优化条件下抗压强度达1444.0 kPa，修复率96.7%，协同物理膨胀封堵与化学沉积作用有效提升水泥石力学性能，为CO₂腐蚀裂缝修复提供高效经济方案。

  来源：International Journal of Biological Macromolecules

  时间：2026-02-15

• 基于重组丝蛛蛋白混合策略构建高性能复合蚕丝纤维的创新研究

  为解决传统重组丝蛛蛋白纤维性能单一和嵌合蛋白设计复杂的问题，研究人员探究了将不同的重组吡咯状和指环状丝蛛蛋白直接混合，通过湿法纺丝制备复合纤维的策略。研究表明，尽管混合前未检测到蛋白质间直接相互作用，但Py2+W2混合物能形成均匀纺丝液并成功纺出纤维。通过后纺拉伸可调控纤维机械性能，部分性能可与嵌合蛋白Py2W2纤维相媲美。这项研究为定制高性能复合生物材料提供了一种灵活、简化的新路径。

  来源：International Journal of Biological Macromolecules

  时间：2026-02-15

• 荧光标记体外蛙细胞感染模型：量化蛙壶菌致病性的新方法

  为应对两栖类壶菌病缺乏高效研究手段的困境，本研究利用荧光标记Batrachochytrium dendrobatidis (Bd)构建体外蛙细胞感染模型，开发了ImageJ定量、流式细胞术等6种病原负载与宿主损伤检测方法，显著提升疾病机制研究的精准度，为抗真菌策略研发提供关键技术支持。

  来源：Methods

  时间：2026-02-15

• 通过生成式免疫标记技术在3D病理数据集中检测前列腺癌

  前列腺癌3D病理分析中，开发SIGHT流程通过深度学习模型将H&E染色数据转化为合成免疫标记数据，自动区分癌性和良性腺体。该方法基于CK5/CK8差异表达，生成可解释的3D热力图，验证显示其F1分数（0.88）与病理专家一致性（0.90）相当，并初步证实3D glandular分析可提升复发风险分层效果。

  来源：Modern Pathology

  时间：2026-02-15

• 综述：无人机与机器学习在智慧农业中的应用、挑战与展望：一项系统导向的方法、应用与综述

  这篇综述聚焦无人机（UAV）与机器学习（ML）在智慧农业（SA）中的深度融合，系统梳理了传感-建模-决策全链条技术（如多光谱/热成像、随机森林/深度学习），涵盖作物监测、精准施药、产量预测等核心场景，并指出跨场景泛化、边缘部署等关键挑战，为农业数字化转型提供结构化技术路线图。

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-02-15

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