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转铁蛋白受体的上调介导同型半胱氨酸对脑内皮细胞的细胞毒性作用
摘要高同型半胱氨酸血症是认知功能受损的已知风险因素,包括阿尔茨海默病,但同型半胱氨酸积累与脑功能障碍之间的机制仍不明确。脑微血管内皮细胞是血脑屏障的重要组成部分,在维持中枢神经系统稳态中起着关键作用。然而,同型半胱氨酸如何影响这些细胞至今尚未完全明了。在本研究中,我们利用人类脑微
来源:Brain Research
时间:2026-08-09
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在斑马鱼早期生命阶段的敏感发育时期,星形胶质细胞活化通过rxrga/tsp-1轴介导了UV过滤剂PBSA所引起的神经发生受损
摘要:2-苯基苯并咪唑-5-磺酸(PBSA)是一种广泛使用的有机紫外线过滤剂,常在水生环境中被检测到,但其发育神经毒性却鲜有研究。本研究让斑马鱼胚胎暴露于0.1-1000 μg/L的PBSA中,确定10 μg/L为有效浓度,受精后6-48小时为PBSA引发发育神经毒性的敏感阶段。
来源:Chemico-Biological Interactions
时间:2026-08-09
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选择性肌肉成像显示,在果蝇的神经肌肉发育过程中,多个腹侧肌肉中存在肌突聚集现象
•遗传学工具可用来选择性地观察胚胎肌肉膜的动力学变化•在神经支配过程中,多个腹侧肌肉中会出现肌足聚集现象•这种聚集现象发生在与运动轴突到达时间相吻合的特定时段内章节要点引言果蝇的神经肌肉接头为研究突触伴侣的选择提供了成熟的模型1, 2。其结构清晰、细胞间相互作用动态明显,且肌肉位
来源:Developmental Biology
时间:2026-08-09
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一种用于精确进行机器学习疾病分类的ConvNeXt–液体神经网络框架
•本文提出了一种混合型ConvNeXt–LNN框架,用于水稻叶病分类。•LNNs能够实现静态图像分析中的自适应特征优化与稳定处理。•该框架提升了在光照、噪声及遮挡变化条件下的鲁棒性。•验证工作包括消融实验、鲁棒性测试以及统计分析。•该框架在保持较低计算复杂度的同时实现了较高的分类
来源:Computers and Electronics in Agriculture
时间:2026-08-09
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综述:孤立性单缝颅缝早闭中颅内压升高的方法学影响因素及患病率:一项系统评价与荟萃分析
摘要目的在单纯性单缝线颅缝早闭患者中,升高的颅内压可能会导致神经发育障碍,但不同研究报道的患病率差异较大。本系统评价和荟萃分析旨在估算单纯性单缝线颅缝早闭患者中颅内压升高的总体患病率,并探讨影响该情况的因素,包括缝线类型、测量时机以及评估方法。方法检索了PubMed、MEDLIN
来源:Child's Nervous System
时间:2026-08-09
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爆发性收缩与最大自主收缩之间力量发展最大速率的比较:可靠性及神经肌肉决定因素
摘要研究目的爆发力可通过最大扭矩产生速率(RTDmax)来衡量,该值可在快速等长收缩(爆发式动作)或高强度的最大自主等长收缩(MVIC)过程中测定。然而,对于受过训练的个体而言,究竟哪种方法更能可靠地评估膝关节伸肌的RTDmax,以及其在输出数值和神经肌肉激活方面的表现,目前尚不
来源:European Journal of Applied Physiology
时间:2026-08-09
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一种用于学习与历史相关的本构律及确定内部变量可识别性的神经网络框架
•在对称变形梯度张量空间上训练出符合热力学原理的多元凸神经网络,并以与客观性相一致的方式将其扩展到非对称变形梯度空间。•通过拟合多晶镁微观结构的泰勒平均响应来验证该框架,其相对误差仅为2%,且相比原始模型具有显著的速度提升,同时不影响预测精度。•实证研究表明,内部变量可通过线性变
来源:Journal of the Mechanics and Physics of Solids
时间:2026-08-09
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基于机器学习的弹性位移需求条件型与非条件型预测模型
摘要
非弹性频谱位移常被用于评估地震中的结构受力状况与风险。本文基于多层神经网络,提出了条件型与非条件型模型,用以预测水平方向上的中位数(RotD50)和最大值(RotD100)非弹性频谱位移。研究采用了涵盖9.69亿次非线性时程分析的庞大数据库,这些分析涉及17种结构振动周
来源:Engineering Structures
时间:2026-08-09
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基于物理原理的层状土体中隧道开挖诱发地层响应预测——考虑地静力平衡状态
•提出了一种适用于重力主导型隧道工程的总体应力一致型物理信息神经网络模型。•通过多层域分解方法确保位移与牵引力的连续性。•该框架能够抑制非均质地层中的界面应力波动。
引言
随着城市化的快速发展,盾构隧道在地下交通及管线建设中的作用日益重要(Cao等人,2018)。然而,
来源:TUNNELLING AND UNDERGROUND SPACE TECHNOLOGY
时间:2026-08-09
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基于物理原理的强化学习在光电化学水分解中用于MXene改性光阳极的多维度优化
摘要光电化学水分解是一种极具前景的可持续氢气生产方法,但其光阳极效率受到体相电荷复合以及缓慢的氧演化反应动力学限制。将二维MX烯作为共催化剂可缓解这些瓶颈问题,但优化这种异质结构需要处理复杂的多元参数空间。我们开发了一种基于物理原理的强化学习框架来研究经MX烯改性的光阳极,该框架
来源:JOURNAL OF POWER SOURCES
时间:2026-08-09