• 重复经颅磁刺激与脊髓损伤后功能恢复的改善以及凋亡相关执行阶段标志物的时间依赖性变化有关

  摘要本研究旨在探讨重复经颅磁刺激（rTMS）是否与脊髓损伤（SCI）后的运动功能恢复及凋亡相关通路的变化有关，并分析这些效应的时间依赖性。采用Allen方法建立了脊髓损伤的大鼠模型，并在损伤后第2天开始进行rTMS治疗。通过Western blot和免疫荧光技术检测凋亡相关蛋白（

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-25

• Itgb3的表达在小鼠大脑皮层和海马体的锥体神经元中受到发育调控

  Hollyn N. Cook|Elizabeth C. Vinson|Anna R. Kalinowski|Hilda V. Rodriguez|Collin J. Denzler|George S. Vidal摘要整合素β3（Itgb3）的变异与自闭症谱系障碍和智力障碍有关。在

  来源：Neuroscience Letters

  时间：2026-05-25

• 综述：揭示微小RNA在多发性硬化症患者对干扰素-β治疗反应中的作用：一项系统评价

  Mitra Pourseirafi|Seyed Reza Mousavi|Anoosha Niazmand|Neda Hosseini|Nasimeh Vatandoost|Mansoor Salehi伊朗伊斯法罕医科大学细胞、分子与遗传学研究中心摘要背景多发性硬化症（MS）是一

  来源：Multiple Sclerosis and Related Disorders

  时间：2026-05-25

• 核桃油改善D-半乳糖诱导衰老小鼠的认知功能障碍

  核桃油（Walnut oil, WO）富含多不饱和脂肪酸，尤其是α-亚麻酸（α-linolenic acid, ALA），以及多酚、植物甾醇、生育酚、角鲨烯和褪黑素等多种生物活性成分，因而具有广泛的健康益处。本研究旨在探讨WO是否能缓解D-半乳糖（D-gala

  来源：Oil Crop Science

  时间：2026-05-25

• Galvanic Vestibular Stimulation Reveals Disruption of Ipsilesional Brainstem Pathways in Hemiparetic Stroke Survivors 直流电前庭刺激揭示偏瘫卒中幸存者同侧脑干通路受损

  肌肉协调的时空结构源于皮质、脑干及脊髓通路对运动神经元池的协作与竞争，各通路持续受任务需求、肢体位置及下行束完整性的塑造。研究人员采用直流电前庭刺激（galvanic vestibular stimulation, GVS）探究右侧偏瘫卒中幸存者（n=14）是

  来源：Experimental Physiology

  时间：2026-05-25

• WTCFNet：一种利用小波变换和跨层特征融合进行工业缺陷检测的系统

  摘要目前，工业表面缺陷的检测常常面临诸多挑战，例如难以识别复杂的背景缺陷、微小缺陷中包含的语义信息较弱以及缺陷对象发生显著变化等问题，这些问题都与产品质量和人们的生命安全密切相关。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的工业缺陷检测方法（WTCF-Net）。首先，为防止在特征信息逐

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-25

• PickAMoo：基于激光雷达增强型掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）的智能手机成像奶牛精准体重估计算法

  体况评分、体型参数及体重数据是牧场层级科学决策的核心依据，广泛应用于营养需求计算、健康监测与育种评估。传统称重与体况评定依赖人工操作，劳动强度大，难以在实际生产中达到理想频次。尽管计算机视觉与图像分析技术在体重、体况评分及体型估测中展现出巨大潜力，现有流程多依

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-25

• 从表格到图——物理信息时空符号回归(Moving from table to graph in physics-informed spatio-temporal symbolic regression, PI-STSR)

  摘要：符号回归（Symbolic Regression, SR）是一种强大的技术，用于从观测数值数据中发掘描述数据的解析数学表达式。传统SR模型处理表格形式的数据，施加纯粹的函映射关系而不考虑底层时空依赖性或控制物理定律，此类方法不适用于物理问题——物理问题中

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-25

• 机器学习在虎鲸疤痕事件检测中的应用

  摘要 利用鲸类动物的照片识别数据来检测和分析其体表疤痕，可以为我们了解它们的生活史、行为特征以及所面临的威胁提供线索。然而，这类分析通常需要手动处理大量的图像数据集。为了探讨机器学习是否能够帮助这一过

  来源：Marine Mammal Science

  时间：2026-05-25

• 创伤性脑损伤中生物标志物筛选与机器学习预测

  摘要 背景：创伤性脑损伤（traumatic brain injury，TBI）是全球范围内致残和死亡的重要原因。易于获取的血液及激素生物标志物，可能与接受神经康复治疗患者的损伤严重程度及认知状态相关。本研究采用可解释机器学习，探索常规血液参数和激素与TBI

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-05-25

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