• 通过脑电图和标准化低分辨率脑电地形图（sLORETA）揭示的性别依赖性萜烯类嗅觉刺激的皮层反应

  摘要使用挥发性萜类物质进行嗅觉刺激已与人脑活动的调节相关；然而，萜类衍生香气所引发的性别相关神经生理反应仍不明确。本研究利用脑电图（EEG）节律的相对频谱功率分析和标准化低分辨率电磁断层成像（sLORETA），探讨了橙子类和松木类萜类香气对大脑皮层的影响。使用电子鼻（E-no

  来源：Neuroscience Letters

  时间：2026-09-06

• 早期分离自人类脐带间充质干细胞（MSC）的外泌体在神经细胞中表现出更强的神经功能活性

  摘要间充质干细胞（MSC）衍生的外泌体是神经再生的有希望的介质，但其功能异质性尚未完全了解。我们研究了亲本细胞的传代次数和囊泡的完整性是否会影响从人脐带来源的MSC（hUC-MSC）中提取的外泌体的特性和生物学活性。通过棘球形形态和流式细胞术分析确认了hUC-MSC的身份，这些分

  来源：Neuroscience Letters

  时间：2026-09-06

• 父方草铵膦暴露改变体外受精小鼠早期胚胎炎症信号及后代神经行为

  •父系草铵膦暴露与神经行为表型变化相关联。•父系草铵膦暴露与胶质细胞升高及区域依赖性变化相关联。•父系草铵膦暴露与趋化因子升高继而细胞因子失衡相关联。•在受精卵阶段恢复miRNA组部分挽救了神经行为表型。引言草铵膦铵盐，通常称为草铵膦（GLA），是一种广泛使用的非选择性除草剂

  来源：Food and Chemical Toxicology

  时间：2026-09-06

• 右侧出血性卒中后Capgras综合征中的触觉熟悉感恢复：多感觉人脸识别的病灶映射、断联体分析及病灶网络特征化

  •对一名卒中后出现卡普格拉斯综合征的患者进行全面的多模态评估。•结构与功能网络分析揭示了识别与熟悉感之间的断裂。•行为学和生理测量表明触觉互动可带来暂时性恢复。•研究发现突显了多感官整合在妄想性错误识别中的作用。•本研究为卡普格拉斯综合征的潜在治疗机制提供了新的见解。引言卡普

  来源：Brain and Cognition

  时间：2026-09-06

• 一年期有氧步行运动能否减缓多发性硬化症患者的脑老化？——简报

  摘要引言加速性脑老化是多发性硬化症（MS）的一个重要特征，长期的有氧步行运动训练（ET）可能减缓MS患者的脑老化。方法本研究考察了为期1年的远程递送有氧步行ET对24名经3T MRI检查的可完全行走的MS患者脑老化的影响。我们计算了基线至随访期的脑年龄变化差值（基于使用bra

  来源：Multiple Sclerosis and Related Disorders

  时间：2026-09-06

• 用于不确定性感知图学习的结构化熵量化方法

  • 双熵从局部和全局视角量化边部的可靠性。 • 不对称条件熵模型模拟方向性因果流。 • 闭环校准通过梯度反馈调整权重。 • 即插即用模块能够增强任何图神经网络（GNN）框架。 **引言** 图结构数据广泛应用于各个领域，包括社交网络、引用图、知识库和生物系统。在这些领域中，

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-09-06

• 在采用芝加哥分類v4.0压力测定的食管胃交界部流出道梗阻患者中，功能性腔内成像探头检查结果与定时钡餐造影结果之间存在不一致性

  摘要 背景 要确诊食管胃交界处流出道梗阻（EGJOO

  来源：Neurogastroenterology & Motility

  时间：2026-09-06

• 协同辩论者：一种用于抑制仇恨表情包检测中推理幻觉的多模态辩证推理框架

  摘要 社交网络上的仇恨表情包经常利用图像和文本之间的非线性相互作用来传达隐性的恶意意识形态，这对自动检测系统的鲁棒性和可解释性构成了显著挑战。现有的生成方法经常遭受推理幻觉的困扰，即模型盲目迎合用户提示中的立场，而不是将其推理基于视觉事实。为此，我们提出了一种名为共注意力辩论

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-06

• 地塞米松注射对急性坐骨神经痛无效：一项与生理盐水对照的双盲随机研究

  摘要 背景 骶管注射治疗急性坐骨神经痛的有效性仍存在争议。DEXHIA研究旨在评

  来源：European Journal of Pain

  时间：2026-09-06

• GLAM：基于非对称互学习的统一全局-局部图几何

  •逐节点曲率学习可捕获图中局部的几何异质性。•记忆平滑与自蒸馏可稳定跨层曲率演化。•非对称互学习将全局拓扑信息迁移至局部分支。•GLAM 在推理阶段仅保留 LeGNN 以实现高效预测。•更大规模图与运行时分析验证了性能与效率之间的权衡。引言图作为一种普遍存在的结构化数据形式，

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-09-06

知名企业招聘：