• LncRNA DLX6-AS1通过miR-204-5p调控与阿尔茨海默病相关的病理过程

  摘要阿尔茨海默病是一种会导致神经元逐渐受损的神经退行性疾病。其发病率随年龄增长而上升，且早期诊断较为困难。本研究探讨了DLX6-AS1在阿尔茨海默病中的临床意义及调控机制，以及它与miR-204-5p在疾病发展过程中的相互作用，为疾病的早期诊断和治疗提供了新的思路。研究共选取了1

  来源：NeuroMolecular Medicine

  时间：2026-07-31

• 母体创伤性脑损伤会升高胎儿脑中的c-tau水平：小鼠模型中存在潜在经胎盘传递效应的证据

  摘要创伤性脑损伤是阿尔茨海默病相关tau蛋白病的已知风险因素。然而，母体创伤性脑损伤是否会导致致病性tau蛋白跨代传递给后代目前尚不清楚。本研究探讨了母体创伤性脑损伤是否会导致致病性tau蛋白传递给后代，从而影响胎儿大脑发育。研究在怀孕前的Balb/C小鼠中通过重力坠落模型诱发创

  来源：Journal of Molecular Neuroscience

  时间：2026-07-31

• 基于荧光成像技术研究tau蛋白对U1小核核糖核蛋白70 kDa共相分离的促进作用

  摘要由Tau蛋白形成的神经纤维缠结是阿尔茨海默病的重要病理特征。虽然人们认为Tau蛋白的液-液相分离会引发其聚集，而且含有碱性-酸性二肽结构域的U1小核核糖核蛋白70 kDa（U1-70K）会在阿尔茨海默病患者的大脑中与Tau缠结异常共定位，但二者共同聚集的分子机制仍不清楚。在本

  来源：International Journal of Biological Macromolecules

  时间：2026-07-31

• 一种用于模拟高血糖引起的脊髓神经元损伤并进行治疗评估的3D I型胶原水凝胶支架的研制

  摘要本研究旨在开发一种三维胶原蛋白I型水凝胶支架，用于在高葡萄糖条件下模拟脊髓神经元培养环境，从而模拟糖尿病神经病变和妊娠期糖尿病等状况。该水凝胶是由大鼠尾部的胶原蛋白I型制成的。通过扫描电子显微镜检测其孔隙率，利用流变仪的振幅扫描测试来评估其黏弹性特性。大鼠胚胎脊髓神经元在二维

  来源：Histochemistry and Cell Biology

  时间：2026-07-31

• 阻塞性睡眠呼吸暂停症老年患者中MSpO2与抑郁症状之间的关系：一项横断面研究

  摘要研究目的本研究探讨了患有阻塞性睡眠呼吸暂停症的老年患者出现抑郁症状的相关风险因素，并分析了平均脉搏血氧饱和度与抑郁症状之间的关联。研究方法共有1,085名通过多导睡眠图诊断出患有OSA的老年患者参与了研究。根据12项老年抑郁量表的结果，将这些参与者分为两组，以识别与抑郁症状相

  来源：Sleep and Breathing

  时间：2026-07-31

• 对深层皮质区域进行三次经颅静磁刺激：腿部运动皮层的实验结果

  摘要经颅静态磁刺激技术可通过小型但强度高的钕磁铁降低大脑皮层的兴奋性。近期，人们研发出了由三块磁铁组成的三重经颅静态磁刺激系统，以产生更强的静态磁场。不过，该系统是否能够有效调节更深层脑区的神经活动目前尚无研究。为解答这一疑问，我们在位于两半球裂隙深处的初级运动皮层腿部区域施加了

  来源：Neuroscience Letters

  时间：2026-07-31

• 从二次规划视角看神经网络同步控制

  摘要：本研究通过将控制李雅普诺夫函数嵌入凸二次规划框架，探讨了神经网络系统的主从同步控制问题。对于无干扰网络，我们将CLF条件表述为对输入的线性约束，该约束明确考虑了激活函数的影响，并可得到最优控制器。当无法获得激活函数的全局利普希茨界以及权重矩阵的谱信息时，可通过高斯过程直接从

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-31

• CP-AGN：一种基于因果先验引导的自适应图网络，用于非合作网络中的拓扑推断

  摘要在无法获取结构和路由信息的情况下，准确推断网络拓扑对于分析非合作网络至关重要。为解决这一难题，我们提出了CP-AGN，这是一种结合因果先验与轻量级神经网络优化模块的混合框架。具体而言，该框架利用多变量霍克斯过程从网络事件序列中捕捉潜在的因果关系并构建先验模型。在此基础上，通过

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-31

• 基于可靠性校准的像素级伪标签学习用于半监督水下图像修复

  摘要 现有的半监督水下图像恢复方法主要依赖图像级的伪标签过滤，这种方法忽略了水下图像退化的空间异质性，且常常引入局部不可靠的监督信号。为解决这一问题，我们提出了一种基于可靠性校准的像素级伪标签学习框架，用于半监督水下图像恢复。首先，引入可靠性校准伪标签选择机制，通过蒙特卡洛丢

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-31

• 多VLM协同自适应采样以实现更高效的数据剪枝

  摘要：在计算和数据资源受限的情况下，对大规模基础模型进行数据剪枝对于使其适应下游任务至关重要。然而，许多现有方法依赖于浅层统计特征，忽略了图像与文本之间的语义关系，这在多模态场景中尤为有害。我们提出了多视觉语言模型协同自适应采样框架mCAS，该框架利用多个预训练的视觉语言模型之间

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-31

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