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01-22 00:00
本研究提出了一种全新的光系统II（PSII）水氧化机制，解决了该领域长期存在的实验与计算模型间的矛盾。核心发现是：i) 将组氨酸（His337）通过动态氢键连接的独特氧原子O3识别为缓慢交换的底物；ii) 在S2到S3的过渡态中，O3与在Mn1位点生成的O6氧原子耦合，形成了与所有现有实验数据最吻合的O-O键。该机制揭示了蛋白质环境如何通过氢键的电荷控制和Mn1的开放配位来引导O-O键的形成，且生成的O3-O6过氧化物能量低于主流O5-O6路径。这一突破性发现有望推动未来对光合作用水氧化细节的深入研究。
光合作用水氧化光系统ii氧-氧键形成锰簇蛋白质环境
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01-22 00:00
本研究评估了深度卷积和注意力模型在DNA调控序列预测任务中的稳健性。通过结合机制模拟基准与大规模并行报告基因分析（MPRA）真实数据，量化了模型在细胞类型特异性程序、进化更替、实验方案变化等分布偏移下的性能退化、校准失败及不确定性可靠性。研究发现，模型在温和的GC含量偏移下保持准确，但在基序效应重连和噪声主导机制下出现严重误差和校准失败。引入简单的生物结构先验（如基序特征）可提升稳健性，而基于不确定性的选择性预测则提供了额外的安全层。
稳健机器学习调控基因组学分布偏移不确定性校准mpra分析生物先验
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01-22 00:00
本文提出了一种基于所有内部顶点悬挂子树高度的新元概念，用于统一量化有根树的平衡性。通过深入分析该框架，作者解决了关于经典B1平衡指数的两个开放性问题：刻画了在任意有根树和二叉有根树中使B1指数最大化的树形，并确定了相应的最大值。此外，研究还从一阶和二阶高度元概念中推导出三个新的（不）平衡指数，展示了子树高度在构建多样性平衡指标方面的潜力。
树平衡指数系统发育树b1指数元概念子树高度图论
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01-22 00:00
研究提出“即时”框架，解释人类如何在复杂环境中进行高效心理模拟。该模型通过模拟、视觉搜索与表征修改的紧密交织，动态构建简化的环境表征，仅编码少量关键对象即可做出高价值预测。实验在网格世界规划与物理推理任务中验证了该模型优于其他替代模型，为人类如何构建简化表征以支持高效心智模拟提供了具体的算法解释。
心理模拟认知建模规划推理表征简化计算认知
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01-22 00:00
本研究提出engGNN，一种用于高维组学数据疾病分类与特征选择的双图神经网络框架。它创新性地同时整合了外部已知生物网络（如通路数据库）构建的无向特征图，以及从树集成模型中导出的数据驱动有向特征图。这种设计能生成更全面的特征嵌入，从而提升预测性能与可解释性。在模拟与真实基因表达数据上的实验表明，engGNN在分类准确率上优于现有方法，并能提供可解释的特征重要性评分，辅助发现具有生物学意义的生物标志物与通路。
图神经网络组学数据分析疾病分类特征选择生物网络可解释ai
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01-22 00:00
本研究通过基于智能体的随机模型，模拟了韩国大都市区在流行病期间接触追踪（CT）中信息缺失对传播动态的影响。研究区分了两种信息缺失类型：感染者遗漏（IO，导致其所有传播链丢失）和接触遗漏（CO，包括选择性SCO和均匀UCO）。结果显示，IO对传播结构和疫情结果的影响更剧烈、更突然，而CO的影响则更渐进。不同城市对信息缺失的耐受度存在差异，人口较少的釜山比首尔表现出更强的耐受性。随着信息缺失增加，传播网络直径会增大，表明较小的网络直径反映了有效的接触追踪。
接触追踪信息缺失流行病模型传播网络城市差异智能体模拟
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01-22 00:00
针对单细胞测序数据中常见的成片缺失问题，本研究提出了CROT算法。该方法基于最优传输理论，并引入聚类正则化约束，旨在高效、准确地恢复高维异构数据中的结构化缺失信息。与现有方法相比，CROT在保持高填补精度的同时，显著降低了计算时间，展现出处理大规模数据集的可扩展性与高效性，为生物和临床数据分析提供了稳健的解决方案。
单细胞数据数据填补最优传输聚类正则化高维数据计算效率
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01-22 00:00
本研究针对癌症病理图像分析中模型泛化能力差的问题，探索了从一种癌症类型向另一种癌症类型进行知识迁移的可行性。研究发现，传统的监督学习模型（如ResNet50）在单一癌症类型上准确率超过98%，但无法有效泛化到其他类型。通过将ResNet50转换为域对抗神经网络（DANN），模型在未标记的目标域上性能显著提升，例如在乳腺癌和结肠癌数据上训练并适应肺癌数据时，准确率达到95.56%。研究还分析了染色归一化的影响，发现其效果因目标域而异。使用积分梯度法验证了DANN能够关注具有生物学意义的区域（如密集细胞核），表明模型学习到了临床相关特征。
域适应癌症病理深度学习知识迁移对抗网络
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01-22 00:00
本研究提出一种基于电商购买行为（从常规饮食转向治疗性饮食）的疾病风险代理指标，并通过大规模跨域分析验证其有效性。利用55,645名用户的电商购买数据和独立的保险临床记录，以猫下泌尿道疾病（FLUTD）为案例，比较了成分级风险模式和季节性动态。代理指标与临床数据高度一致（成分风险相关性 $r = 0.74$，季节性变化 $r = 0.82$），并成功复现了已知领域知识（如湿粮摄入与低风险的关联）。结果表明，大规模电商行为数据可作为传统监测系统有效且经济的补充。
数字流行病学行为代理指标电商数据疾病监测跨域验证宠物健康
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01-22 00:00
本研究利用大规模Reddit数据，通过预训练Transformer模型将文本嵌入高维语义空间，并引入语义熵作为衡量语言探索-利用行为的指标。研究发现，语义探索表现出稳健的昼夜节律性，且可能受季节性光照线索调节。分析区分了局部与全局语义熵：局部语义探索（对语义空间的广泛探索）在清晨达到峰值，而全局语义多样性（围绕已有话题的累积）则在午后至傍晚更高，符合“富者愈富”的动态机制。这种模式无法由情绪或情感效价解释，表明其反映了独立于情绪的认知维度，并与已知的神经调节系统昼夜节律模式相一致。
昼夜节律语义分析社交媒体认知科学语言模型时间生物学
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01-22 00:00
本研究针对无创呼吸支持（NIRS）在临床应用中缺乏统一概念框架的问题，开发并评估了一个基于Web本体语言（OWL）的NIRS本体论。该本体包含145个类、11个对象属性和18个数据属性，通过949条公理和392条注释建立了标准化的临床概念关系。研究进一步引入语义网规则语言（SWRL）规则和SPARQL查询，在6个患者场景中验证了其支持基于规则的临床推理和疗法推荐的能力，为改善临床数据互操作性和决策支持奠定了基础。
无创呼吸支持临床本体论知识表示语义网临床决策支持数据互操作性
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01-22 00:00
本研究对110名孕32周前出生的早产儿在足月等效年龄进行脑部MRI扫描，发现仅6%存在中重度脑部异常。研究识别出机械通气是脑部异常的风险因素（调整后比值比aOR=4.6），而延长肠外营养是白质异常的保护因素（aOR=0.2）。机械通气和小于胎龄儿与脑体积减少显著相关（p值分别为0.01和<0.001），脑损伤严重程度增加与脑体积减少相关（p=0.016）。
早产儿脑部mri风险因素脑体积测量神经发育
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01-22 00:00
本研究提出Fed-ComBat，一种用于多中心协作研究的联邦学习框架，旨在解决数据整合中的批次效应问题。该方法基于随机效应模型理论，无需集中数据即可校正线性和非线性偏差，保护了患者隐私并解决了数据治理难题。通过在包含帕金森病、阿尔茨海默症等神经影像学数据的7项公共研究上进行验证，结果表明Fed-ComBat在联邦学习环境下的校正效果与集中式方法相当。
联邦学习数据校正批次效应神经影像隐私保护多中心研究
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01-22 00:00
本研究开发了一种集成计算流程，用于从头设计靶向人类甜味受体关键亚基TAS1R2的蛋白质结合剂。该流程结合了基于扩散的骨架生成（RFdiffusion）、神经网络引导的序列设计（ProteinMPNN）、基于Boltz-1的结构筛选以及MM/GBSA结合能评估。利用TAS1R2的冷冻电镜结构，成功设计了靶向其不同结构域的结合剂，其中部分设计展现出良好的结构合理性和预测结合能。这项工作为理性开发下一代低热量蛋白质甜味剂建立了计算框架。
蛋白质设计甜味受体计算生物学甜味蛋白从头设计
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01-22 00:00
本研究提出了一种名为FBApro的新方法，作为传统通量平衡分析（FBA）的替代方案。该方法通过正交投影运算，将任意通量向量映射到满足代谢稳态（即代谢物生成与消耗速率平衡）约束的线性子空间上，从而找到最接近的稳态通量分布。该方法计算高效，无需预设细胞目标函数，并可扩展处理未知或固定通量的情况。实验验证表明，FBApro在合成和真实数据集上能有效用于代谢通量数据的去噪、插补，以及从更易获取的数据类型预测稳态通量。
代谢建模通量平衡分析正交投影稳态约束计算生物学
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01-22 00:00
本文系统综述了生物序列聚类方法。面对高通量测序技术带来的数据爆炸，该领域面临缺乏直接相似性度量、严格生物学约束以及高可扩展性与准确性要求的独特挑战。文章从序列编码、特征生成和相似性度量三阶段总结了相似性建模策略，并讨论了贪婪增量、层次、图论、模型、划分及深度学习等主要聚类范式的特点与权衡。最后，从可扩展性、生物可解释性及鲁棒性三个维度分析了聚类目标，为研究者提供了方法选择指南和未来发展方向。
生物序列聚类相似性度量聚类算法高通量测序生物信息学方法综述
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01-22 00:00
本文提出了一种新的早期预警信号框架，用于预测传染病等系统的非临界转变。传统预警信号依赖于临界减速理论，但研究发现，即使系统未经历渐近稳定性的改变，非正规动力学导致的系统几何结构也能产生类似的波动方差增加和恢复时间延长等预警信号。作者以经典的易感-感染-恢复（SIR）模型为例，展示了如何利用这种“类临界”行为来预测感染波的爆发，即使在没有平衡分岔的情况下。该方法为传染病建模和控制策略评估提供了新工具。
早期预警信号非临界转变传染病模型sir模型非正规动力学系统几何
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01-22 00:00
本研究基于漏电积分发放（LIF）神经元模型，探究了小规模脉冲神经网络（SNN）的分类能力。通过分析分类准确率与神经元数量、刺激节点数及分类类别数之间的关系，发现准确率主要随类别数呈现幂律缩放，而神经元和节点数的影响相对较小。研究创新性地引入大语言模型（LLM）来辅助发现变量间的潜在函数关系，并与线性、多项式拟合等传统方法对比。结果表明，LLM能够提出超越预设方程模板的合理函数形式，常能更简洁或更准确地描述观测到的缩放规律。这一发现对理解生物神经系统的高效计算以及开拓AI辅助科学发现的新范式具有重要意义。
脉冲神经网络幂律缩放分类性能lif神经元ai辅助发现计算神经科学
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01-22 00:00
本研究通过将耳蜗启发的语音前端与Wilson-Cowan兴奋-抑制（E/I）模型耦合，模拟了健康与精神分裂症（SCZ）患者在语音和语义处理中的γ波段活动。模型结果显示一个稳定的层级关系：健康（语音/语义）> SCZ（语音）> SCZ（语义），且该结果在等能量控制和增益扰动下保持稳健。网络动力学与单节点解一致，支持模型的可解释性。药理学模拟表明，抑制降低会减少γ活动，而兴奋降低则会增加γ活动，且未出现自持振荡。研究结果表明，SCZ的γ缺陷更多地与E/I工作点和增益的系统性偏移有关，而非输入差异。该流程为语音诱发γ活动提供了一个可测试、可重复的机制框架。
精神分裂症γ波段活动兴奋-抑制平衡wilson-cowan模型计算神经科学语音处理
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01-22 00:00
本研究通过基于个体的模型，探究了高阶相互作用（HOIs）对三物种非传递竞争系统动态的影响。研究发现，物种丰度不仅受HOIs强度影响，更显著地受其作用半径和修改速度的调控。深入分析表明，系统振荡变化直接源于相互作用修改过程本身，而非HOIs引起的成对相互作用强度变化。这些结果强调了在评估生态系统稳定性时，必须考虑高阶相互作用的时空尺度特性。
高阶相互作用生态动力学基于个体模型非传递竞争时空尺度生态系统稳定性
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01-22 00:00
本文探讨了可变形细胞模型（DCMs）在模拟细胞生物物理特性方面的应用。该模型将单个细胞作为基本建模单元，能够高精度模拟细胞间及细胞与环境的物理相互作用，为理解多细胞行为和组织发育提供了定量分析工具。研究通过体外和体内系统的应用案例，展示了DCMs在生物技术和基础生物学问题中的实际价值。
可变形细胞模型组织发育细胞生物物理多细胞行为计算生物学
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01-22 00:00
本研究构建了一个综合模型，以北美驯鹿为例，探讨了大型长寿哺乳动物种群周期性波动的驱动机制。模型整合了密度依赖反馈和“队列效应”（出生条件对个体终生繁殖与存活的持续影响）等内源性因素，并结合环境随机性进行分析。通过小波分析等方法，研究发现，特别是影响存活的队列效应，能够在广泛的环境和种群结构条件下，产生长周期的种群振荡行为。该建模框架可推广至其他具有复杂种群统计学特征的大型物种，拓宽了对种群周期近因驱动因素的研究视野。
种群周期队列效应密度依赖大型哺乳动物种群模型驯鹿生态学