• MALDI-MSI（基质辅助激光解吸电离质谱成像）引导的激光捕获显微切割联合质谱技术用于小鼠脑整合空间多组学分析

  空间多组学（Spatial multi-omics）在生物标本（如组织或细胞）的原生空间背景下分析代谢组、脂质组和蛋白质组等生物分子。质谱成像（Mass spectrometry imaging, MSI）已成为绘制感兴趣区域（Regions of inter

  来源：Agronomy

  时间：2026-07-18

• 年龄特异性转录组特征用于Luminal A型乳腺癌无进展生存结局分类：一种整合机器学习方法

  无进展生存期（PFS）是Luminal A型乳腺癌（BC）的重要临床终点，但复发的分子决定因素仍不完全清楚。本研究旨在识别年龄定义患者亚组中与复发相关的转录组改变，并利用机器学习（ML）评估其预测效用。研究人员分析了来自METABRIC队列的绝经前、绝经后非老

  来源：Biology

  时间：2026-07-18

• HFU-YOLO：一种复杂土壤背景下地下害虫检测方法

  地下害虫因其活动隐蔽而难以监测，传统人工调查效率低下。计算机视觉为高效检测提供了有前景的途径；然而，在复杂土壤背景下，害虫边界和纹理可能被土壤颗粒、残留根系、阴影等因素遮蔽或混淆，从而降低检测精度。本研究构建了蛴螬、地老虎幼虫和地老虎蛹的图像数据集，并提出了一

  来源：Agriculture

  时间：2026-07-18

• 植物微量与宏量营养元素：探究其在植物生长与调节中作用的多学科与靶向方法

  植物的生长发育和细胞代谢需要多种元素。被归类为宏量营养元素（macronutrients）的元素，如碳（C）、氢（H）、氧（O）、氮（N）、磷（P）、钾（K）、钙、镁和硫（S），相比于微量元素（micronutrients）如锌、锰、铁、钠、硼（B）、钼、氯和

  来源：Journal of Plant Growth Regulation

  时间：2026-07-18

• 无放射性同位素诊断中的人体器官尺度X射线荧光幽灵成像技术

  摘要目前，医学领域中大量的诊断信息都是通过放射性示踪剂获得的。尽管这些方法是核医学的核心技术，但它们存在固有局限性：辐射剂量限制了重复检查的可行性，示踪剂的短半衰期以及复杂的操作流程增加了成本并降低了可及性，而相对较低的空间分辨率则往往需要结合CT或MRI才能获得更准确的结果。在

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-07-18

• 综述：近红外光谱技术测量抗阻训练期间肌肉氧合作用的综述性评估

  近红外光谱（NIRS）是一种非侵入性光学技术，通过测量血红蛋白相关变量和肌肉氧饱和度来评估局部肌肉氧合作用。该信息有助于理解骨骼肌对不同类型和强度的抗阻训练（RT）的反应，从而更清晰地揭示运动期间的代谢活动。本综述旨在探讨NIRS作为抗阻训练中监测工具的作用，

  来源：Physiological Reports

  时间：2026-07-18

• 中国河北地区TVET教师对资源有限教学环境中信息通信技术整合的看法：基于访谈的定性主题分析

  摘要目前，人们越来越期望将信息通信技术融入技术与职业教育培训中，但对于教师在资源有限的教学条件下如何看待信息通信技术的应用，仍知之甚少。这项基于定性访谈的研究探讨了中国河北省15名技术与职业教育教师对信息通信技术整合在教学中的价值、社会与制度层面的期望以及可行性等方面的看法。研究

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-07-18

• 一种用于自动驾驶中长尾场景分类的自适应客户端选择方法

  摘要基于联邦学习的协作式自动驾驶常常受到长尾数据分布和感知不平衡的制约。在自动驾驶的环境场景分类中应用联邦学习时，由于现实世界气候数据具有长尾分布且非独立同分布的特性，因此面临诸多挑战。为解决这一问题，本文提出了FedRare这一客户端选择框架，它基于多维度效用函数，综合考虑了场

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-07-18

• Illumina与PacBio通过白色念珠菌共培养技术对鱼塘沉积物微生物群元分类富集的研究见解

  摘要作为复杂的生态系统，鱼塘沉积物中存在着多种微生物群落，它们能够适应低氧及化学成分多变的环境，进而形成独特的代谢途径并产生特殊的次级代谢产物。许多这类化合物具有抗菌、抗真菌或抗癌作用，在生物技术领域具有重要意义。此外，沉积物还会积累有机物和天然底物，这些物质会形成选择压力，进一

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-07-18

• 用于髋部X光片圆形标志物检测的两阶段深度学习方法

  摘要本研究针对髋部正侧位X光片开发了一种高分辨率解剖标志点检测方法，旨在提高天然关节和人工关节中股骨头及髋臼定位的准确性。该方法采用两阶段深度学习框架，结合卷积架构与Transformer架构。在全局阶段，U-Net通过降采样后的图像估算出粗略的标志点位置，这些预测结果用于确定高

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-07-18

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