• 霍诺基醇（honokiol）对大鼠大脑中六价铬暴露的神经保护作用：来自氧化应激、炎症和细胞凋亡的证据

  坦苏·库萨特（Tansu Kusat）|费伊扎·巴萨克（Feyza Basak）|梅赫梅特·德米尔（Mehmet Demir）|阿里·塞诺尔（Ali Senol）•六价铬（Cr-VI）会引发大鼠大脑的氧化应激和神经炎症。•六价铬会增强CHOP、caspase-3和GFAP的免疫反

  来源：Tissue and Cell

  时间：2026-05-24

• 综述：小胶质细胞的发育过程及体外重建：连接发育生物学与建模技术

  小野美月（Mizuki Ono）|松尾雏子（Hinako Matsuo）|服部由纪（Yuki Hattori）•小胶质细胞起源于卵黄囊衍生的前体细胞，并通过在大脑环境中的逐步成熟获得功能多样性。•体外培养的小胶质细胞为研究小胶质细胞发育的特定阶段及其功能特性提供了便捷的实验系统。

  来源：Neuroscience Research

  时间：2026-05-24

• 对人类杏仁核进行直接电刺激可以增强对物体的识别记忆，但对场景的识别记忆没有影响

  摘要基于侵入性神经解剖学研究的直接操作表明，基底外侧杏仁核（BLA）对多种类型的记忆具有调节作用。然而，非侵入性的间接研究则显示，BLA在处理记忆时存在选择性。我们通过直接电刺激BLA来探究这种记忆增强作用的特异性。接受颅内监测的患者通过深度电极观看了物体和场景图像，其中一半图像

  来源：Communications Biology

  时间：2026-05-24

• 多巴胺调节Spodoptera litura幼虫中与密度相关的行为相变

  梁文|金婷婷|袁慧婷|兰敏婷|刘斌尧|张卓颖|胡启豪|饶向军|于晓强安徽省农业大学植物保护学院作物害虫综合治理重点实验室/教育部农产品质量与生物安全重点实验室（安徽农业大学），中国合肥230036摘要行为可塑性是动物应对环境刺激的一种基本适应策略。玉米螟（Spodoptera l

  来源：Journal of Integrative Agriculture

  时间：2026-05-24

• 青少年限制性进食障碍强化日间治疗中父母幸福感的改变

  本研究旨在探讨青少年神经性厌食症（Anorexia Nervosa, AN）强化日间治疗项目（Intensive Treatment Programme, ITP）中，父母自我报告的焦虑、抑郁、功能损害及自我效能水平的变化。AN 是一种通常在青春期发病的严重精

  来源：European Eating Disorders Review

  时间：2026-05-24

• 联合叶黄素（Lu）与运动干预缓解高脂饮食诱导肥胖大鼠的脑结构改变

  肥胖是全球主要的健康问题之一，可导致肝脏、心脏和脑等多个器官发生病变。膳食干预和规律运动等多种策略是应对肥胖及其对脑产生肥胖源性后果的潜在手段。类胡萝卜素等天然产物对人类健康具有多种积极影响，并有助于减轻肥胖。本研究旨在评估叶黄素（Lu）补充与体育锻炼（PE）

  来源：Food Science & Nutrition

  时间：2026-05-24

• 经皮电神经刺激对术后全膝关节置换术疼痛及静脉镇痛药物需求的影响

  摘要全膝关节置换术（TKA）是一种广泛用于缓解晚期膝关节骨关节炎相关残疾的手术方法。术后护理的管理对于手术的成功和患者的满意度至关重要。本研究旨在探讨将经皮电神经刺激（TENS）纳入标准术后护理方案对术后前三天内急性静息疼痛评分及静脉镇痛需求的影响。这项随机对照试验于2022年7

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-24

• “LifeAfter90”研究中的游离水含量、枕叶体积变化以及抑郁症状的变化

  摘要尽管抑郁症影响了超过10%的超高龄人群，但大脑健康对抑郁症变化的影响尚不清楚。本研究纳入了225名来自LifeAfter90项目的参与者，他们接受了磁共振成像（MRI）、淀粉样蛋白正电子发射断层扫描（PET）以及重复老年抑郁量表（GDS）的检测。我们建立了线性混合效应模型，以

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-24

• 用于气候压力环境下城市粮食安全的地理空间多尺度图神经网络（Geospatial Multi-scale Graph Neural Networks）

  摘要由于气候变化引发的自然灾害和土壤退化，全球粮食安全问题日益严重，这使得替代农业系统的韧性成为风险管理中的关键焦点。本研究提出了一种地理空间集成监测框架——优化多尺度自适应图神经网络（OMSA-GNN），旨在减轻水培和气培环境中养分不稳定性带来的风险。该系统利用基于树莓派的物联

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-24

• 通过一种新型的可解释深度学习模型（MHCNN-LSTM-MHA）提高作物产量预测的准确性

  摘要在收获前准确可靠地预测作物产量对于做出明智的决策、保障粮食安全、优化资源利用、减缓气候变化以及构建智能农业系统至关重要。与传统方法相比，深度学习在预测作物产量方面显著提高了准确性。然而，仍存在一些挑战，如梯度不稳定、单一模型限制、泛化能力有限以及缺乏可解释性。在农业环境中，梯

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-24

知名企业招聘：