• 昼夜体温调节与新陈代谢和氧化还原信号传导之间存在内在联系

  摘要 昼夜节律是所有生物体共有的特征，而这些生物钟的一个关键特性是在不同温度下仍能保持精确的周期。实际上，20世纪50年代人们发现了这一被称为“温度补偿”的特性，这对我们理解生物体的时间调节机制具有重要意义。然而，自那时以来，几乎没有任何普遍性原理能够揭示昼夜

  来源：Nature Communications

  时间：2026-08-27

• 综述：先天淋巴样细胞与饮食：代谢综合征进展中的多任务细胞

  先天淋巴样细胞（Innate Lymphoid Cells, ILCs）作为关键的免疫-代谢传感器，在连接饮食、肠道微生物群与代谢综合征（Metabolic Syndrome, MetS）进展中发挥核心作用。膳食纤维、脂肪酸、维生素和发酵食品等饮食成分可动态调

  来源：Immunology Letters

  时间：2026-08-27

• 综述：Wnt/β-Catenin信号在糖尿病并发症中的作用机制与治疗潜力

  摘要：糖尿病并发症由慢性高血糖及复杂的发病机制驱动，是全球重大健康挑战，但组织特异性损伤与修复的基础仍不明确。Wnt/β-catenin信号已被证实是这些并发症中的重要调节因子，但其作用高度依赖背景环境，在某些组织中促进病理性重塑，而在其他组织中则损害修复。本

  来源：Diabetes, Metabolic Syndrome and Obesity

  时间：2026-08-27

• 综述：HDAC9在胰岛素抵抗中的作用：表观遗传机制、炎症串扰与治疗潜力的最新进展

  胰岛素抵抗是2型糖尿病和代谢紊乱的主要原因之一。组蛋白去乙酰化酶9（histone deacetylase 9, HDAC9）属于IIa类组蛋白去乙酰化酶家族。它通过重塑染色质结构和调节基因表达，调控脂肪细胞分化、炎症反应和肝脏葡萄糖稳态，从而抑制胰岛素信号传

  来源：Diabetes, Metabolic Syndrome and Obesity

  时间：2026-08-27

• 年轻年龄与基加利大学教学医院2型糖尿病患者的治疗与并发症结局相关联

  目的：当前的糖尿病(DM)预防和治疗策略依赖于源自发达国家的风险因素，这在大多数贫困的撒哈拉以南非洲地区可能效果不佳。本研究调查了卢旺达2型糖尿病(T2DM)患者的糖尿病治疗结局和并发症与社会人口学及糖尿病风险因素之间的关联。 方法：本研究采用横断面分析方法，

  来源：Diabetes, Metabolic Syndrome and Obesity

  时间：2026-08-27

• Kelulut蜂蜜调节高碳水化合物高脂饮食大鼠的骨骼健康和骨相关分子标志物

  背景：高碳水化合物高脂（HCHF）饮食与氧化应激、骨重塑受损及骨骼完整性恶化相关。Kelulut蜂蜜（KH），一种富含抗氧化化合物的无刺蜂蜂蜜，已显示出对骨丢失的保护作用；然而，其对骨密度、生物力学特性、抗氧化状态及骨相关分子标志物的影响仍未完全阐明。(2)

  来源：Life

  时间：2026-08-27

• 动脉僵硬和抗N-甲基-D-天冬氨酸受体的抗NR2/GluN2自身抗体作为动脉高血压中血管老化和认知障碍的标志物

  背景：高碳水化合物高脂（HCHF）饮食与氧化应激、骨重塑受损以及骨骼完整性恶化相关。Kelulut蜂蜜（KH）是一种富含抗氧化化合物的无刺蜂蜂蜜，已被证明对骨丢失具有保护作用；然而，其对骨密度、生物力学特性、抗氧化状态和骨相关分子标志物的影响仍不完全清楚。（2

  来源：Agronomy

  时间：2026-08-27

• 阻塞性睡眠呼吸暂停、宏观尺度类淋巴耦合与中老年情景记忆损害之间的关联

  **摘要** **背景** 睡眠障碍在中老年人群中高度流行，是认知衰退的关键可调控危险因素。脑废物清除功能受损被假设为这一关联的基础，但临床证据仍然有限。研究人员利用全脑血氧水平依赖信号与脑脊液（cerebrospinal fluid, CSF）的耦合（gB

  来源：Nature and Science of Sleep

  时间：2026-08-27

• : 阻塞性睡眠呼吸暂停减重干预的社交媒体视频质量与可靠性：一项多平台横断面研究

  目的 本研究旨在评估涵盖三个主要平台（YouTube、TikTok、Bilibili）上针对阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive Sleep Apnea, OSA）减重社交媒体视频的质量与可靠性，并确定可信内容的关键决定因素。方法 研究人员对YouTub

  来源：Nature and Science of Sleep

  时间：2026-08-27

• 综述：儿科重症监护（PIC）数据库上的机器学习：PIC赋能的预测

  应用于儿科重症监护数据的机器学习（ML）能够实现更早的风险分层和更精确的决策支持，但可共享的儿科数据集有限制约了进展。PhysioNet上的儿科重症监护数据库（PIC）提供了一个去标识化的、双语的电子健康记录资源，涵盖2010–2018年。本叙述性综述通过向前

  来源：Bioengineering

  时间：2026-08-27

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