• 基于抗体分子摆的无试剂、免洗涤血浆生物标志物多重分析技术用于阿尔茨海默病诊断

  打开图像查看器 摘要 基于血液的生物标志物在阿尔茨海

  来源：ACS Sensors

  时间：2026-08-13

• 基于双阶段机器学习框架的生物流体相关pH范围自适应电化学适配体传感技术

  打开图像查看器 摘要 由于pH值波动、离子强度变化以

  来源：ACS Sensors

  时间：2026-08-13

• 全细胞生物传感器与液滴微流控技术的协同整合，用于高通量微生物筛选

  打开图像查看器 摘要 高通量筛选技术对于构建微生物细

  来源：ACS Sensors

  时间：2026-08-13

• 1型糖尿病组学研究分类设置中特征筛选方法的基准测试研究

  近年来，高维组学分析在探究复杂生物系统中变得日益普遍。通常，这些研究试图识别与特定生物过程相关的关键生物分子。机器学习（ML）常被用于识别这些生物分子，通常通过学习哪些生物分子对治疗、生物结局或表型具有高度预测性。将ML应用于高通量组学的主要挑战是在样本量有限

  来源：PLOS Computational Biology

  时间：2026-08-13

• 综述：最先进的机械化芝麻收获：生物力学、仿真方法及对现代联合收割机适应性的多物理场综述

  在农业和生物系统工程中，机械化芝麻收获一直是一个持续存在的挑战。这一困难源于作物独特的特性，例如细长的茎秆、脆弱的蒴果以及极小且低密度的种子。传统的谷物联合收割机通常会对芝麻植株施加过度的机械和空气动力应力，导致收获过程中的大量种子损失。本综述从工程角度综合了

  来源：Biosystems Engineering

  时间：2026-08-13

• 基于Graph Neuro Boost模型的冠心病患者住院时长预测方法增强研究

  冠状动脉疾病（Coronary Artery Disease, CAD）仍是全球主要死亡原因之一，并导致大量住院时长（Length of Stay, LOS）延长的病例，增加了医疗成本与资源消耗。研究人员提出Graph Neuro Boost这一新方法，用于基

  来源：Connection Science

  时间：2026-08-13

• 用于智能精准农业中作物产量预测的自适应广义回归深度卷积强化学习方法

  摘要准确的作物产量评估对于提升农业生产力及资源管理效率至关重要。然而，由于土壤特性、天气状况、种植方式、病虫害等多种因素的影响，产量预测颇具挑战性。尽管深度学习技术提升了预测能力，但对于大规模数据集而言，如何实现高精度、低误差且快速的处理速度仍是一个重要问题。为解决这一问题，本文

  来源：Nature Materials

  时间：2026-08-13

• 基于体内iCLIP技术的拟南芥TUDOR STAPHYLOCOCCAL NUCLEASE1高分辨率RNA相互作用图谱

  摘要RNA结合蛋白（RBPs）是调控RNA生命周期的关键因子，对植物的生理功能和发育过程具有广泛影响。它们的功能依赖于与RNA的直接相互作用，因此识别其在活细胞中的作用靶标及结合模式对于理解其调控功能至关重要。在本研究中，我们分析了先前已被证实与植物应激颗粒形成相关的拟南芥RBP

  来源：Scientific Data

  时间：2026-08-13

• 电子口碑如何塑造年轻游客对遗产目的地的感知：一种扩展的UTAUT-3方法

  本研究使用改进的UTAUT-3框架，考察了年轻游客对电子口碑（e-WOM）感知的战略决定因素，以促进遗产旅游景点的推广。研究采用定量方法，通过目的性抽样和结构化问卷收集了385名年轻游客的调查数据，并应用SmartPLS 4.0中的结构方程模型（SEM）探讨e

  来源：Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity

  时间：2026-08-13

• 气吸式排种器在多物理场耦合下种子吸附性能预测模型及影响因素分析方法

  气吸式排种器是小粒种子精密播种的核心装备，种子吸附过程的精度与稳定性至关重要。为实现种子吸附合格率的高精度预测并阐释作业工况的影响机制，研究人员提出了一种基于多物理场耦合模型的种子吸附合格率预测模型与定量分析方法。研究从气吸式排种器田间作业气流-颗粒-振动多物

  来源：Information Processing in Agriculture

  时间：2026-08-13

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