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03-02 00:00
本研究通过分析多层级药物-蛋白质网络的图论性质，探讨了网络结构如何引导药物发现。研究发现，历史上的发现主要遵循“爬行”模式，少数为“跳跃”模式。基于此网络结构，研究构建了一个网络扩散推荐系统，旨在为引起被忽视热带病的病原体蛋白质，优先筛选和重新利用现有药物，为加速新疗法开发提供了计算框架。
药物重定位复杂网络网络扩散被忽视热带病图论分析推荐系统
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03-02 00:00
本研究提出性染色体进化命运的差异源于发育基因调控网络（GRN）的“锁定”程度。在哺乳动物和鸟类中，早期、完全外显的遗传主信号作用于狭窄且热缓冲的胚胎窗口，形成高度固化的GRN，并与染色体尺度的剂量补偿耦合，使新性决定基因难以入侵。相反，许多变温脊椎动物的GRN更为灵活，整合了遗传、表观遗传、生殖细胞和环境输入，在延长的敏感期内相互作用，且缺乏染色体尺度的剂量补偿，为新主基因的进化提供了多个切入点。
性染色体进化基因调控网络性决定机制剂量补偿发育生物学比较基因组学
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03-02 00:00
针对现有生成模型（如AlphaFold3）难以产生与实验数据匹配的蛋白质动态构象集合的问题，本研究提出了一种通用的推理时优化框架。该框架的核心创新在于：1）直接在潜空间优化以最大化集合对数似然，而非事后扰动结构，从而消除了对扩散长度和初始化的依赖，并能灵活整合外部约束；2）提出了新颖的采样方案，通过结合AlphaFold3的结构先验和基于力场的先验，从它们的乘积分布中采样，同时平衡实验似然。结果表明，该方法在X射线晶体学和NMR数据上，在多样性、物理能量以及与实验数据的一致性方面均优于现有最先进的引导方法。
蛋白质结构预测构象集合推理时优化实验数据整合生成模型
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03-02 00:00
本研究提出一个包含两种类型的莫兰模型：一种在繁殖中具有选择优势，另一种可通过休眠状态避免被替换。通过分析休眠类型入侵优势种群的动力学，发现休眠策略不仅能在特定参数下入侵并固定，还能通过频率依赖的平衡效应实现两种类型的稳定共存。这种共存机制源于莫兰模型的固定总体规模（死亡后立即重新定植）以及休眠状态的死亡率与复苏率。研究通过分支过程比较、动力系统近似等方法，揭示了选择与休眠相互作用的新生态学范式。
种群动力学莫兰模型休眠策略选择优势共存机制频率依赖
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03-02 00:00
本研究提出了首个融合功能磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）的通用脑功能基础模型Brain-OF。该模型通过“任意分辨率神经信号采样器”将异质时空分辨率的脑信号映射到共享语义空间，并采用结合DINT注意力与稀疏专家混合的骨干网络，分别捕获模态不变表征和模态特定语义。其创新的“掩蔽时频建模”预训练目标，能同时在时域和频域重建脑信号。在大规模数据集（约40个）上预训练后，Brain-OF在多种下游任务中表现出优越性能，验证了多模态联合与双域预训练的有效性。
脑功能基础模型多模态融合神经信号处理预训练模型脑成像
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03-02 00:00
本文提出REFINE框架，将非线性建模能力集中于基线数据的预处理阶段，以估计稳定的问卷条目值，随后使用线性模型将这些稳定值映射至未来的症状严重程度。该方法将非线性与可解释性解耦，在保持预测性能的同时，通过系数矩阵提供全局透明的归因解释，而非依赖事后局部归因。实验表明，该方法在精神科及非精神科纵向预测任务中，优于其他可解释方法。
可解释人工智能精神科问卷纵向预测非线性预处理全局归因机器学习
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03-02 00:00
本研究构建了一个数学模型，探讨吸烟行为、戒烟意愿与健康意识在人群中的协同传播动力学。研究首先基于常微分方程建立确定性框架，分析社会影响与意识驱动行为改变之间的相互作用，揭示了无吸烟与吸烟流行两种稳态的存在条件，并明确了健康意识在抑制吸烟持续传播中的作用。由于社会互动具有局部性，模型进一步扩展到基于网络的结构化接触模式。在实证社交网络上的数值模拟表明，接触异质性与局部意识传播会影响干预措施的有效性。研究结果强调了在设计基于意识的戒烟干预策略时，必须考虑人群结构的重要性。
传播动力学吸烟行为健康意识社交网络干预策略数学模型
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03-02 00:00
本文提出了一种针对离散令牌输入（如文本或核苷酸序列）的可解释人工智能方法。该方法将基于掩码的图像解释算法泛化至序列数据，通过训练一个解释器网络来生成掩码，以隐藏与分类无关的信息。核心操作是取掩码与分类器嵌入层连续值的哈达玛积，从而改变嵌入向量的幅度但保持方向不变。实验在一个核苷酸序列分类器上验证了被掩码的片段确实比未掩码片段与分类的相关性更低。该方法聚焦于令牌整体（即输入序列的一个片段）的重要性，能生成人类可读的解释。
可解释ai序列分类归因分析掩码解释自然语言处理生物信息学
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03-02 00:00
本研究针对哺乳动物空间导航中位置细胞编码效率的机制尚不明确的问题，提出了两种新的、考虑相关性的信息论度量：用于神经元对的联合刺激信息率和用于任意规模神经群体的谱刺激信息。谱刺激信息定义为刺激信息矩阵的主特征值，当神经元表现出类似位置细胞和头方向细胞的局部化、非重叠发放野时，该值达到最大。研究将此度量应用于小鼠和猴子的神经数据，阐明了不同神经元对和群体间编码效率的差异，并进一步证明这些度量可用于通过自监督学习训练循环神经网络，从而自发涌现出位置细胞和头方向细胞。
神经编码信息论自监督学习空间导航群体编码循环神经网络
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03-02 00:00
本研究提出了一种利用原子基础模型（AFMs）的中间特征来表征蛋白质局部环境的新方法。该嵌入表示能有效捕捉局部结构（如二级基序）和化学特征（如氨基酸身份和质子化状态）。研究表明，AFM衍生的表征空间具有有意义的内部结构，可用于构建生物分子环境分布的数据驱动先验。在生物分子核磁共振光谱学背景下，该方法首次实现了物理信息化的化学位移预测器，并达到了最先进的精度。
蛋白质建模原子基础模型局部环境表征化学位移预测生物分子相互作用
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03-02 00:00
本研究提出BEAST框架，通过结合掩码自编码与时间对比学习，利用未标记视频数据预训练视觉Transformer，解决了行为分析中标记数据稀缺的难题。该方法在多个物种上验证，显著提升了行为特征提取（与神经活动相关性更高）、姿态估计及动作分割等关键神经行为任务的性能，为神经科学研究提供了高效、可扩展的分析工具。
行为分析自监督学习神经编码transformer计算机视觉多物种验证
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03-02 00:00
本研究开发了一种深度学习算法，能够从传粉昆虫与花朵相互作用产生的电场中，逆向重建花朵的几何形状。研究团队通过计算不同花瓣几何形状产生的电场数据，训练了一个U-Net模型。该模型不仅能准确重建训练中包含的形状，还能泛化到更复杂的未训练花形。研究发现，重建性能在特定的昆虫-花朵距离处达到峰值，表明形状信息在电场中的编码具有距离依赖性。这项工作为解决静电成像逆问题提供了一个深度学习框架，揭示了电感受可能为节肢动物提供丰富的空间细节信息。
深度学习电感受逆向问题生物物理传粉生态计算机视觉
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03-02 00:00
本研究提出了MDIntrinsicDimension，一个开源Python软件包，用于直接从分子动力学（MD）轨迹中估计描述生物分子构象变化所需的最小变量数，即本征维度（ID）。该工具结合了旋转和平移不变的分子投影（如主链二面角和残基间距离）与先进的估计算法，提供整体ID、沿序列滑动窗口ID以及按二级结构单元ID三种互补分析模式。在DESRES数据集的快速折叠-去折叠轨迹上应用表明，ID能有效补充传统几何描述符，揭示空间局部灵活性和结构片段间的差异。
本征维度分子动力学构象分析生物分子开源工具轨迹分析
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03-02 00:00
本研究提出了一种结合张量矩方法与期望最大化（EM）算法的混合框架（Tensor-EM），用于学习线性动态系统混合模型（MoLDS）。该方法首先利用输入-输出数据构造矩张量，以全局一致的方式恢复混合权重与系统参数，为后续的卡尔曼EM算法提供鲁棒的初始化。在合成数据与真实神经数据上的验证表明，该方法相比纯张量方法或随机初始化的EM方法，具有更高的恢复可靠性与鲁棒性，并能有效建模和聚类灵长类动物感觉皮层在不同运动条件下的神经活动模式。
线性动态系统混合模型张量分解期望最大化神经数据分析系统辨识
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03-02 00:00
本研究通过双通道概率线索整合任务，测试了支持结构广播对元认知校准的影响。当任务发生机制转换导致某一通道系统性校准错误时，传统的基于单一全局证据强度映射的“内容主导”架构出现校准偏差。相比之下，“审计架构”通过学习基于结果审计轨迹的机制条件校准映射，显著改善了校准性能，尤其在性能退化的机制下。研究进一步将置信度与决策控制耦合，发现审计架构在低支持条件下会选择性请求额外证据，从而产生不同的控制行为。这为内容表现与系统级置信度/策略之间的可分离性提供了具体、可测试的计算证据。
元认知校准支持结构广播计算神经科学审计架构机制转换置信度
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03-02 00:00
本研究在先前化疗与免疫治疗模型基础上，新增溶瘤病毒疗法（Virotherapy），构建了一个用于模拟癌症在健康组织中扩散的动力学系统模型。该模型允许对三种治疗方式的多种组合进行计算机实验，弥补了实验室或临床试验的局限。分析表明模型解在有限时间区间内存在、有界且非负，具有生物学可行性。通过构建时间步进算法并进行计算机模拟，展示了无治疗基线、三种疗法单独应用及部分联合方案下的疾病发展情况。模拟结果表明联合治疗更为有效，但模型暂未考虑实际应用中可能存在的治疗限制或互斥性问题。
癌症治疗数学建模联合疗法溶瘤病毒动力学系统计算机模拟
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03-02 00:00
本研究针对多类型SIR传染病模型，探讨了当描述不同类型个体间传播强度的下一代矩阵$M$仅部分已知（例如仅知其行和$\{r_i\}$或列和$\{c_j\}$）时，如何推导基本再生数$R_0$和各类人群最终感染规模$\{\tau_i\}$的上下界。研究分为一般矩阵和满足细致平衡条件的特殊矩阵两种情况。对于一般矩阵，获得了$R_0$和$\{\tau_i\}$的尖锐上下界；对于满足细致平衡的矩阵，$R_0$的界限更窄但非尖锐，而最终规模的界限仅在两类个体情况下获得。
传染病模型基本再生数最终规模下一代矩阵参数估计数学流行病学
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03-02 00:00
本研究利用开源软件CompuCell3D（CC3D）构建了一个新颖的多细胞、多尺度结核病（TB）进展模型，旨在探究细菌与免疫细胞的空间组织对感染结局（潜伏性或活动性）的决定性作用。该模型是一个基于代理的宿主内动力学建模框架，其定性结果与此前开发的模型基本一致，但存在定量差异。通过对关键参数的鲁棒性分析发现，模型输出对控制趋化运动的参数扰动具有较强鲁棒性，但对控制细胞运动持续性、细胞粘附和体积约束的参数扰动则较为敏感。
结核病建模多尺度模型compucell3d空间组织基于代理模型宿主内动力学