• 利用体内碱基编辑技术校正小鼠泽尔韦格谱系病模型的肝脏病理与过氧化物酶体功能

  本研究针对由PEX1基因p.G843D突变引起的泽尔韦格谱系病(ZSD)，开发了一种腺嘌呤碱基编辑(ABE)策略。研究人员通过AAV9递送ABE8e-V106W，在携带Pex1-p.G844D致病性等位基因的小鼠模型(包括新生鼠和4周龄鼠)的肝脏中实现了高效的基因校正(最高达60%)，成功挽救了肝脏病理、体重下降和过氧化物酶体功能障碍，包括恢复了脂肪酸代谢和胆汁酸合成通路。该工作为开发针对ZSD及其他过氧化物酶体疾病的精准基因治疗奠定了基础。

  来源：Nature Biomedical Engineering

  时间：2026-04-15

• 超越二元FISH检测结果：靶向下一代测序技术（NGS）可更深入地解析弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）中的MYC基因及其它更广泛的基因组改变

  本研究探讨靶向NGS对弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）中MYC、BCL2和BCL6基因重排的评估价值，发现NGS能检测非免疫球蛋白伙伴融合事件（占58%）及基因组复杂性，纠正FISH结果，优化双/多打击淋巴瘤分类。

  来源：Molecular Diagnosis & Therapy

  时间：2026-04-15

• 综述：炎症与疾病中的鼻腔微生物组：连接机制与治疗方法

  鼻腔微生物群失衡通过破坏黏膜屏障和促进炎症驱动过敏性鼻炎和慢性鼻窦炎，抗生素治疗可能加剧菌群失调，而益生菌、免疫调节剂及中药可有效恢复菌群并抑制炎症，为临床治疗提供新思路。

  来源：Annals of the New York Academy of Sciences

  时间：2026-04-15

• 是什么样的野外工作使之成为可能？——技术时代下日本灵长类动物学研究的视角

  热带森林作为生物多样性热点，长期野外观察揭示重要发现，技术进步与实地研究互补，日本灵长类学派机构转型强化了这一传统。摘要：

  来源：Primates

  时间：2026-04-15

• 一种基于机器学习的方法，用于解释在自体ICSI（ intracytoplasmic sperm injection，卵胞浆内单精子注射）周期中实现活产的关键决定因素

  可解释机器学习模型通过SHAP值分析在辅助生殖技术（ART）中预测活产率，优化了梯度提升等5种算法，筛选出16个临床相关预测变量，验证了决策树模型对非线性数据分布的捕捉能力。

  来源：Journal of Assisted Reproduction and Genetics

  时间：2026-04-15

• 使用多重实时RT-PCR技术评估一种通过金丝雀痘病毒载体传递的、表达犬瘟热病毒H基因的重组疫苗

  犬瘟热病毒（CDV）疫苗的分子评估方法研究：采用多联实时RT-PCR技术分析15个疫苗批次（5个canarypox重组疫苗和10个MLV疫苗），发现MLV疫苗的Ct值与TCID50滴度呈显著负相关，而canarypox疫苗的Ct值范围更窄且无RNA排出。该方法为无法常规检测的重组疫苗提供了快速、灵敏的批次一致性评估和辅助质量控制手段。

  来源：Journal of Immunological Methods

  时间：2026-04-15

• 基于多模态大型语言模型的、具有个性识别的多模态欺骗检测技术

  多模态欺骗检测框架融合人格特性和强化学习，通过LLM将大五人格问卷转化为叙述性描述，作为可解释的上下文先验；采用GRPO和复合奖励函数微调多模态LLM，监督推理过程与预测准确性。在MDPE数据集上达到67.08%准确率，超越人类和现有模型。人格先验帮助校准行为线索解读，减少刻板印象，提升检测公平性。

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-04-15

• MADSC：基于方面的描述与校准对齐技术，用于统一的多模态基于方面的情感分析

  多模态细粒度情感分析在数据异构性场景中面临图像噪声干扰和模态对齐难题，本文提出MADSC框架，通过生成与方面强相关的描述（AADG）消除通用描述的噪声，结合视觉锚点定位和置信度校准动态抑制无关视觉信号，有效提升跨模态对齐精度。

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-04-15

• 时间-空间交叉融合技术用于动态微表情识别

  动态微表情识别通过时空特征融合提升模型性能，提出TSFmicro框架结合Retention Network与Transformer，实验表明在CASME II、CAS(ME)³和SAMM数据集上优于现有方法。

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-04-15

• 学习用于光场角超分辨率的动态紧凑表示方法

  本文提出基于专家挖掘的动态紧凑表示模块和坐标引导生成机制，解决光场角超分辨率中固定聚合和深度依赖问题，实验表明该方法在重建质量和计算效率上达到最优。

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-04-15

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