• 用于链接预测的层次超图神经网络

  摘要链接预测是网络分析中的重要任务，其目标是估算复杂图中节点之间缺失或未来的连接关系。近年来基于图神经网络（GNN）的方法展现了良好的性能；然而，许多现有方法主要关注局部邻域的聚合，往往无法有效捕捉更高阶的结构信息及社区间的关联关系。为克服这些局限，本文提出了一种用于链接预测的层

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-01

• 二甲双胍对大鼠实验性视神经炎的保护作用

  摘要背景与目的 视神经炎是一种视神经的炎症性疾病，其表现为眼球运动时加重的眼周或眼后疼痛、色觉减退、视力及视野异常、相对传入性瞳孔缺陷以及视觉诱发电位异常。我们通过向视神经内单次注射4.5微克的细菌脂多糖来建立大鼠原发性视神经炎的实验模型。由于二甲双胍在多种神经退行性疾病中具有多

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-01

• 红曲霉发酵农业食品废弃物增值转化生产天然色素：生物转化效率、神经保护潜力及功能食品相关性

  研究人员通过红曲霉（Monascus ruber）SRZ112-m22菌株，在两种液体发酵模式（ submerged fermentation, SmF；liquid surface fermentation, LSF）下，以六种农业食品副产物（面包残渣、苹果

  来源：Food Chemistry

  时间：2026-08-01

• 一种用于预测经桡动脉脑动脉造影难度的评分系统

  背景：尽管经桡动脉入路（trans-radial access, TRA）在神经介入中的应用日益增多，但目前尚无经过验证的评分系统用于预测经桡动脉脑血管造影的手术难度。目的：开发并验证一个用于术前评估经桡动脉脑血管造影难度的评分系统。材料与方法：研究人员招募了

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-08-01

• 机器学习与电场特性的个体差异性预测ACT试验中老年人焦虑的tDCS治疗反应

  引言：焦虑在老年人群中高度普遍，且常与神经退行性疾病共存，这会加剧认知能力下降并降低生活质量。经颅直流电刺激已展现出治疗潜力，但由于个体神经生理学上的差异性，其结果仍然不一致。方法：研究人员训练了机器学习（ML）模型，以预测在参与了“增强老年人认知训练”（th

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-08-01

• 综述：胶质瘤脂肪酸代谢：新型靶点及治疗策略综述

  胶质瘤是成人最常见的原发性恶性脑肿瘤，其中胶质母细胞瘤（glioblastoma, GBM）恶性程度最高、预后最差。尽管手术切除、放疗及化疗等标准治疗方案已常规应用，但胶质瘤尤其是GBM的预后仍不理想。代谢重编程是恶性肿瘤的核心特征之一，在胶质瘤中尤为显著。近

  来源：Chinese Neurosurgical Journal

  时间：2026-08-01

• 跨专业增强认知行为疗法（CBT-IE）对神经性厌食症和非典型神经性厌食症的可行性、可接受性和初步有效性评估：一项试点研究

  目的：增强认知行为疗法（CBT-E）是进食障碍的门诊一线治疗，但通常由单一临床医生实施，未系统整合跨专业专长。在更广泛的医疗环境中，跨专业协作实践（IPCP）表现为角色清晰、共同价值观、结构化沟通和团队协作，已被证实可改善患者、临床医生和组织层面的结局。跨专业

  来源：International Journal of Eating Disorders

  时间：2026-08-01

• 昼夜节律紊乱对新物体识别记忆、运动能力、疼痛阈值、直立行为以及大鼠海马BDNF和GSK-3_β水平的性别依赖性影响

  证据表明，持续光照或持续黑暗会显著损害认知功能并影响情绪状态。本研究探讨了昼夜节律紊乱（circadian rhythm disruptions, CRDs）对雌雄大鼠海马的运动能力、直立行为、疼痛阈值、新物体识别记忆以及脑源性神经营养因子（brain-der

  来源：Behavioural Neurology

  时间：2026-08-01

• 可重构超导Kinemonics的基本单元

  在全约瑟夫森结（all-Josephson-junction，all-JJ）逻辑中，单元面积由约瑟夫森结的尺寸决定，从而实现内在紧凑的布局。可调谐动力电感（tunable kinetic inductance）提供了一条增加电路可重构性的途径，在同一全JJ框架

  来源：Nanomaterials

  时间：2026-08-01

• 低吸收微米和纳米颗粒中尺寸与体积分数的光声传感分类：基于连续小波变换和卷积神经网络

  在弱吸收介质中，光声信号分析因信噪比低而仍具挑战性。本研究提出一种深度学习框架，用于在间接吸收配置下对颗粒尺寸和浓度进行分类。研究人员采用原始时间信号、Savitzky–Golay滤波以及通过连续小波变换（CWT）获得的时间-频率尺度图进行了比较研究，并评估了

  来源：AI

  时间：2026-08-01

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