• 每日补充抗氧化剂缓解低浓度PM2.5暴露诱导的小鼠神经元损伤：一项聚焦于线粒体依赖性氧化应激的预防性策略研究

  本研究发现，即使是低浓度的PM2.5暴露也会导致神经元损伤。研究人员通过给小鼠补充维生素C（VC）或N-乙酰半胱氨酸（NAC），成功缓解了大脑皮层和海马区的神经丝蛋白丢失，并降低了氧化应激和细胞凋亡。体外实验进一步证实，这两种抗氧化剂能保护神经突触可塑性，改善线粒体功能。这项研究表明，线粒体依赖性氧化应激是PM2.5诱导神经毒性的关键机制，提示补充VC或NAC可能是一种保护大脑免受空气污染危害的潜在预防策略。

  来源：Frontiers in Nutrition

  时间：2026-03-31

• 综述：外泌体源性的非编码RNA和蛋白质：脊髓损伤中的炎症调控机制与生物标志物潜力

  本文系统阐述了脊髓损伤后外泌体（Exosomes）所携带的ncRNA（miRNA, lncRNA）和蛋白质调控炎症的核心分子网络，揭示了其通过靶向TLR4/NF-κB、JAK/STAT等通路，调控巨噬细胞M1/M2极化，进而影响神经炎症进程的机制，并深入探讨了其作为新型生物标志物在SCI早期诊断、预后评估及治疗监测中的转化潜力。

  来源：Frontiers in Molecular Biosciences

  时间：2026-03-31

• 认知干预对注意缺陷多动障碍儿童脑电生理学结果的影响评估

  为解决注意缺陷/多动障碍（ADHD）患儿脑电生理学（EEG）生物标志物在认知干预后是否变化的问题，研究人员开展了一项针对7-11岁ADHD患儿的3个月认知干预研究。结果发现，干预前后患儿静息态EEG的绝对功率谱和theta/beta比值（TBR）在多个脑区均无显著变化，但观察到额叶alpha活动增高。此研究提示，短期的认知干预可能不足以在EEG水平产生可观测的神经生理学改变，为评估干预时长和神经可塑性提供了重要参考。

  来源：Frontiers in Neuroscience

  时间：2026-03-31

• 含有芳樟醇乙酸酯和薰衣草提取物纳米乳液的还原氧化石墨烯纳米颗粒对人类WJ-MSCs中神经标记物表达的影响

  本研究利用Wharton’s jelly来源的人间充质干细胞（WJ-MSCs），通过RA、IBMX及纳米乳液（rGO-LEN/rGO-LA）联合作用，诱导其向神经细胞分化。采用DLS、zeta电位及TEM表征纳米乳液特性，MTT和AO/EB染色评估细胞活性与死亡，qPCR及ICC检测神经特异性基因和蛋白表达，证实rGO-LEN/rGO-LA显著促进神经分化（p≤0.05），为再生医学提供新策略。

  来源：Cell and Tissue Banking

  时间：2026-03-31

• 应用Kelvin-Voigt粘弹性模型探究虹膜震颤揭示自主神经系统活动特征

  本研究为解决虹膜自发性周期活动（hippus）背后的自主神经冲动机制及其粘弹性特征难以量化的问题，研究人员开展了一项结合Kelvin-Voigt模型与生理记录的主题研究。结果表明模型拟合度高，揭示了不同体位下副交感神经冲动的显著差异，并发现hippus相比对光反射是能耗更低的生理活动，为评估自主神经系统基础状态与适应储备提供了新见解，具有重要的临床与运动科学应用价值。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-03-31

• 超声引导经皮电解与电针干针治疗慢性下背痛：一项双盲随机对照临床疗效分析

  本研究针对慢性下背痛（CLBP）的康复干预难题，对比了两种微创技术。研究人员开展了一项为期6周的双盲随机试验，探究超声引导下L3-L5腰神经根经皮电解（Percutaneous electrolysis）与扳机点电干针（electrical dry needling）的疗效差异。结果显示，超声引导经皮电解在减轻疼痛、改善功能障碍、降低恐动症、增加压痛阈值（PPT）及提高日间睡眠质量方面优于电干针，为CLBP的精准治疗提供了新的临床证据。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-03-31

• 血管紧张素转换酶2（ACE2）血清水平与基因多态性与多发性硬化的关联：一项在约旦人群中的易感性与临床特征研究

  本研究探讨了血管紧张素转换酶2（ACE2）与多发性硬化（MS）的关联。为解决ACE2在MS中的作用机制与人群特异性不明的问题，研究人员针对约旦人群开展了病例对照研究。结果发现MS患者血清ACE2水平显著高于健康对照，且ACE2基因的rs2074192和rs2285666多态性与MS易感性及临床特征（如EDSS评分、DMT治疗）显著相关。这表明ACE2可能是MS的潜在生物标志物和易感基因，为理解MS病理机制和个体化诊疗提供了新线索。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-03-31

• 深度学习在实体肿瘤发病率预测与辐射风险评估中的应用与探索

  本研究旨在解决传统参数模型在辐射风险评估中因模型设定依赖性强而可能影响结果稳健性的问题。研究人员利用寿命研究队列数据，评估了深度神经网络用于预测肿瘤发病率和评估辐射风险的可行性与实用性。研究发现，DNNs在预测性能上与参数模型相当或略优，且在超额相对风险估计上提供了基于剂量为主要驱动因素的新视角。这项工作表明，DNNs可作为参数模型的有力补充工具，为探索辐射风险中复杂的非线性模式和交互作用提供了新途径。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-03-31

• 基于物理知识的神经网络（PINNs）在温室自然通风中的应用研究——第二部分：针对多变风条件的预测模型开发

  基于有限CFD数据构建物理信息神经网络预测温室多风速通风效能，对比数据驱动、纯物理约束及混合模型。结果显示物理约束模型在风速>1.0m/s时R²>0.714，混合模型达0.973，有效解决复杂流体问题并突破传统CFD计算限制。

  来源：Biosystems Engineering

  时间：2026-03-31

• 用于遥感图像语义分割的语义提示与图卷积-结构蒸馏框架

  语义分割模型SPGSNet-S通过多模态特征增强和双路径知识蒸馏解决遥感语义分割中的模态异构性、精细结构建模和计算成本问题，在Vaihingen和Potsdam数据集上以8.89M参数和2.29G FLOPs达到SOTA性能，代码已开源。

  来源：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

  时间：2026-03-31

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