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04-24 00:00
VARIANT 是一个免费的网络服务器，用于分析 RNA 病毒基因组的突变。它支持单/多片段病毒，自动注释点突变、插入缺失等，并检测传统软件忽略的“行突变”、“热突变”及程序性核糖体移码区域。服务器内置 SARS-CoV-2、HIV-1 等主要病毒分析，并允许用户自定义病毒，实时追踪分析进度，可视化突变分布，下载结构化结果。
病毒突变rna病毒网络服务器突变分析核糖体移码双图拓扑
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04-24 00:00
PanGuide3D提出一种跨队列鲁棒的3D CT胰腺肿瘤分割架构，通过共享编码器、概率胰腺图预测及多尺度软门控条件化肿瘤解码器，结合轻量Transformer瓶颈捕获长程上下文。在PanTS和MSD队列测试中，该方法在肿瘤分割、小病灶检测和减少假阳性方面优于基线，为多机构研究提供实用策略。
胰腺肿瘤分割跨队列泛化概率条件transformer瓶颈3d ct医学图像分割
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04-24 00:00
本研究结合四种扩展方法（纳入突变机会、扩展序列上下文、使用负二项模型、参数化签名）来估计突变签名。结果表明，这些扩展的组合能提供更稳健可靠的估计，尤其在两侧各有2-3个侧翼核苷酸的扩展上下文中，纳入机会和参数化签名至关重要。
突变签名序列上下文负二项模型参数化突变过程
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04-24 00:00
该研究通过现象学重整化群方法分析小鼠视觉皮层和海马体的大规模神经元尖峰活动，发现临界态特征并非均匀分布，而是沿解剖层级系统变化。静态与动态临界指数沿层级梯度的方向不一致，且视觉任务显著调节这些特征。研究还表明，活跃状态下脑区间临界标记的相关性足以从动力学中重建解剖层级，为神经元集体动力学与大脑宏观结构之间提供了直接联系。
大脑层级临界态动力学重整化群小鼠视觉皮层海马体神经元尖峰活动
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04-24 00:00
本研究提出基于广义Procrustes算法的方法，在单刺激水平上测量视觉模型间的表征趋同度（内模态分散度）。发现低分散度（高趋同）的刺激能显著提升视觉与语言模型的跨模态对齐，最高提升至两倍（如DINOv2与语言模型配对）。该效应稳健且具泛化性，为理解跨模态及人脑表征的趋同来源提供了新路径。
跨模态对齐表征趋同内模态分散度广义procrustes算法视觉模型语言模型
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04-24 00:00
微动作（如挠头、轻敲手指）持续1-3秒，对社交沟通至关重要，但现有视觉系统难以捕捉其多样化的时空特征。本研究提出Micro-DualNet，通过并行时空（ST）与时间-空间（TS）双路径处理，并引入实体级自适应路由和互动作一致性损失，在MA-52和iMiGUE数据集上达到领先性能，为细粒度视频理解提供新思路。
微动作识别双路径网络时空分解自适应路由细粒度视频理解
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04-24 00:00
TorchGWAS 是一个基于 GPU 加速的高通量全基因组关联分析框架，专为处理数千至数万定量表型设计。在 890 万标记和 2.3 万样本的基准测试中，单个 NVIDIA A100 GPU 可在 10 分钟内完成 2048 个表型的分析，相比传统 CPU 工具实现 300 至 1700 倍的吞吐量提升。该工具支持多种基因型输入格式，并自动进行协变量校正，使大规模表型筛选变得实用。
gpu加速全基因组关联分析高通量表型分析生物信息学硬件加速
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04-24 00:00
本文提出Calibrated Prediction-Powered Inference方法，通过后验校准预测分数来改进半监督均值估计。该方法无需重新训练，能提升预测精度和估计效率，在模拟和真实数据中优于现有PPI和AIPW方法。
半监督学习均值估计预测校准aipwppi++
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04-24 00:00
本文提出基于设计契约的元谓词方法，在领域特定语言中约束临床决策规则的知识论合理性。通过四维知识类型系统（目的、领域、尺度、获取方法）和元谓词验证，确保规则使用恰当证据。在基因组变异解读平台AnFiSA上，对560万变异进行验证，可生成每个变异的审计轨迹，并能在部署前捕获知识论错误。该方法补充了LIME/SHAP等事后解释技术，适用于任何需要可审计决策逻辑的领域。
临床决策支持元谓词领域特定语言可审计性基因组变异解读知识论约束
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04-24 00:00
BioMiner 是一个多模态提取框架，通过分离生物活性语义解释与配体结构构建，自动从文献中提取蛋白质-配体生物活性数据。其核心创新在于化学结构引导的视觉语义推理，结合多模态大模型与领域化学工具。在包含 16,457 条条目的 BioVista 基准上，F1 分数达 0.32。应用显示，它可从 11,683 篇论文中提取 82,262 条数据，提升下游模型性能 3.9%；并加速蛋白质-配体复合物注释，速度提升 5.59 倍，准确率提高 5.75%。
蛋白质-配体生物活性数据多模态提取化学结构推理药物发现
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04-24 00:00
CHRep是一种两阶段框架，用于从常规H&E染色切片预测空间基因表达。它通过联合优化相关性感知回归、对称图像-表达对齐和空间拓扑正则化学习结构感知表征；在推理阶段，利用轻量级校准模块提升跨切片鲁棒性。在三个队列的留一切片评估中，CHRep一致提升基因相关性，PCC(ACG)在cSCC和HER2+上分别提升4.0%和9.8%，在Alex+10x上提升39.5%，同时降低MSE和MAE。
空间转录组学基因表达预测跨模态学习事后校准h&e染色
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04-24 00:00
本研究利用毛细管组装技术，以单细胞分辨率精确控制枯草芽孢杆菌孢子的位置和方向。正交播种导致混沌动力学，而平行播种则产生毫米级高向列有序的细菌膜，并随后同步屈曲。实验与数值模拟吻合，并通过结构色和光偏振实现了宏观细菌膜的光学各向异性控制。
细菌膜向列有序单细胞图案化活性软物质结构色
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04-24 00:00
本文提出一种名为GROUNDING.md的社区治理文档，用于在AI辅助软件开发中嵌入领域知识。以质谱蛋白质组学为例，该文档包含硬约束（科学正确性必需的不变式）和约定参数（社区默认值），可覆盖用户提示，确保生成代码符合最佳实践。这为非领域专家提供了可靠工具，同时让领域专家保持参与，推动软件解决方案的民主化生成。
ai辅助编程知识嵌入质谱蛋白质组学软件正确性社区治理
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04-24 00:00
本文提出商空间扩散模型框架，针对分子结构生成中的SE(3)对称性，将目标分布定义在商空间上，减少对群作用分量的学习需求，简化了传统等变扩散模型的难度。该模型保证采样器恢复目标分布，并在小分子和蛋白质结构生成中优于先前的对称性处理方法。
扩散模型商空间分子生成se(3)对称性结构生成
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04-24 00:00
该研究通过分析人类与深度视觉模型在自然图像分类中的方向性混淆，发现两者虽准确率相近，但错误模式不同。利用率失真框架量化混淆矩阵的不对称性，揭示了人类具有广泛而微弱的不对称性，而模型则呈现稀疏且强烈的方向性崩溃。鲁棒性训练虽降低全局不对称性，但无法复现人类的分级相似性特征。研究为理解分布偏移下的归纳偏差提供了紧凑、可解释的几何特征。
视觉分类归纳偏差率失真几何方向混淆人机对比
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04-24 00:00
本文提出一种基于Wasserstein距离的统一计算框架，用于非线性对齐不同个体间拓扑结构不同的脑沟模式。通过梯度下降算法估计变形场，并量化图像配准性能。该方法成功应用于识别男性和女性脑沟模式的差异。
脑沟模式wasserstein距离图像配准性别差异磁共振成像
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04-24 00:00
本文提出共振复杂性理论（RCT），认为意识源于神经振荡活动的稳定干涉模式。通过递归反馈和相长干涉，这些模式需超过复杂度、相干性、增益和分形维度的临界阈值，从而形成动态共振结构。研究通过最小神经场模拟验证了该理论，表明类意识动力学可纯粹从波干涉中涌现。
共振复杂性意识涌现神经振荡干涉模式分形维度神经场模拟
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04-24 00:00
本文提出BadGraph，一种针对文本引导图生成潜扩散模型的后门攻击方法。通过文本触发器污染训练数据，隐蔽植入后门，使模型在出现触发器时生成攻击者指定的子图，而正常输入性能几乎不受影响。在PubChem等四个基准数据集上，低于10%的污染率即可达到50%攻击成功率，24%污染率可超80%成功率，揭示了药物发现等应用中的严重安全风险。
后门攻击潜扩散模型文本引导图生成图生成安全药物发现
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04-24 00:00
本研究提出“对齐模式分析”（APA），要求模型不仅匹配单个脑区的神经响应，还需复现各脑区间的特征性功能关系模式。在视频fMRI数据集上测试发现，传统基准中表现相似的模型在APA测试中失败，表明当前对齐排名缺乏区分力。研究强调，作为计算模型需满足更强的一致性证据，而非仅作为预测工具。
脑对齐视觉模型fmri表征相似性计算神经科学基准测试
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04-24 00:00
ProDock是一个开源Python工具包，通过四层工作流（预处理、对接执行、后处理、SQLite存储）解决蛋白质-配体对接中流程碎片化、可重复性差的问题。它支持多靶点-多配体批量对接，自动生成交互指纹，并将结果存入数据库便于查询比较，显著提升结构药物发现的效率与可审计性。
蛋白质-配体对接开源工具可重复性数据库存储交互指纹结构药物发现