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抗LCN2抗体治疗与慢性肾脏病小鼠模型中听力损失减轻及血迷路屏障破坏减弱相关
摘要慢性肾脏病(CKD)与感音神经性听力损失相关,但肾脏损伤与耳蜗功能障碍之间的关联机制尚未完全阐明。由于脂质体蛋白2(LCN2/NGAL)在CKD中显著升高,且被认为参与内皮功能障碍和屏障损伤,我们研究了LCN2是否在CKD小鼠模型中导致耳蜗损伤。雄性C57BL/6J小鼠接
来源:Journal of Molecular Histology
时间:2026-08-31
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综述:HIV-1感染是否驱动阿尔茨海默病的病理生物学?
•联合抗逆转录病毒疗法(ART)延长了感染者寿命,但老年艾滋病感染者面临更高的艾滋病相关神经认知障碍(HAND)风险。•HAND与阿尔茨海默病(AD)在临床、影像学及生物标志物方面存在重叠。•神经炎症和小胶质细胞活化驱动HAND与AD的病理过程。•ART对HIV感染者中AD样
来源:Neuroscience & Biobehavioral Reviews
时间:2026-08-31
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Q-SA2:基于结构感知适配的增强型低位量化感知微调
# 摘要
- 我们提出 Q-SA² 方法用于低位宽 QAF,为微调提供一个鲁棒的起点。
- 我们将权重分解为稀疏分量和主子空间,以保留关键信息。
- 我们进一步将 Q-SA² 扩展为按权重混合精度变体,以缓解性能瓶颈。
# 引言
大语言模型(LLMs)近期在自然语言处理
来源:Neural Networks
时间:2026-08-31
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身体功能调节衰老过程中白质特征与不平整地形行走步态变异性之间的关系
**摘要** 在不平整地形上行走对老年人来说是一项重大挑战,通常会导致跌倒。识别不平整地形上行走的神经相关因素可能有助于理解与年龄相关的行动能力下降机制。我们检查了不同年龄和白质微结构以及体能功能组之间的差异,并检验了白质测量指标与不平整地形行走行为之间的关联在这些组之间是否
来源:Neurobiology of Aging
时间:2026-08-31
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类型化带符号单调对偶科克-斯蒂尔切斯网络用于语义约束分组预测
摘要
基于语义标记标准的分组预测可能需要带符号的方向约束和非加性交互建模。我们通过在类型化符号单调双重 Choquet–Stieltjes 网络(TSM-DCSNs)中联合研究这些要求,这是一种针对具有不利、有利和中性分数语义的分组输入的受限族。对于固定的类型化分数映射,共
来源:Neural Networks
时间:2026-08-31
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用于基于机器学习的结构建模的大规模冷冻电镜 RNA 基序数据集与基准
• 基序解析的冷冻电镜RNA数据集涵盖25个基序类别。• 自动化流程完成基序的分割、标注、验证与探索。• 3D CNN基准模型在盲测上实现了0.897的平衡准确率。引言核糖核酸(RNA)在细胞调控、病毒复制和基因表达中发挥着关键作用,同时还是许多病毒的主要遗传物质。因此,表征
来源:Computational Biology and Chemistry
时间:2026-08-31
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基于结构的优化、体外表征以及三萜类化合物衍生物作为强效脯氨酰内肽酶抑制剂的ADMET预测
摘要脯氨酰内切酶(PREP)是神经系统疾病的潜在治疗靶点。本研究通过对三萜类化合物库进行筛选,鉴定出雷公藤红素作为一种新型PREP抑制剂(IC₅₀ = 33.35 μM)。此外,基于该先导化合物设计并合成的三个衍生物中,Ce-2(C3位乙酰化)和Ce-3(C3位丁酰化)显示出
来源:Bioorganic Chemistry
时间:2026-08-31
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阿魏酸二十烷基酯增强小鼠的认知灵活性并调节与唤醒相关的神经环路
摘要认知缺陷是众多神经精神疾病和神经退行性疾病致残的主要原因,但目前有效的药物治疗仍然有限。红景天苷二十烷基酯(FAE-20)是植物Rhodiola rosea(红景天)的天然成分,此前已被证实能够增强果蝇、蜜蜂和小鼠的简单巴甫洛夫条件反射能力。在本研究中,我们探讨了FAE-
来源:Behavioural Brain Research
时间:2026-08-31
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N-硬脂酰酪氨酸通过抑制半胱天冬酶依赖性凋亡及 PARP-1/AIF 介导的 Parthanatos 减轻缺血再灌注损伤
摘要脑缺血-再灌注(I/R)损伤通过caspase依赖性凋亡和parthanatos(一种由多聚(ADP-核糖)聚合酶1(PARP-1)/凋亡诱导因子(AIF)介导的caspase非依赖性途径)诱导神经元死亡。同时抑制这些途径可能提供更强的神经保护作用。N-硬脂酰酪氨酸(Ns
来源:Behavioural Brain Research
时间:2026-08-31
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基于联合连接矩阵独立成分分析的结构与功能连接动态融合
摘要引言:将功能磁共振成像(fMRI)与弥散磁共振成像(dMRI)整合,可通过融合脑网络的互补视角来推动神经影像学的发展,其中fMRI测量功能活动,而dMRI捕获结构连接(SC)。然而,由于两者数据特征截然不同,将其动态结合仍然充满挑战。方法:我们提出了一种新颖的框架——"动
来源:Brain Connectivity
时间:2026-08-31