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04-28 00:00
本文研究了具有复发机制的SIRI模型在泊松随机图上的动力学行为。通过推导参数关系，发现当每次接触的传播率相对于恢复率较小时，成对SIRI模型与质量作用ODE轨迹在易感和感染动态上高度一致，为网络上的非线性SIRI动力学提供了可处理的平均场近似。
siri模型泊松网络平均场近似成对逼近复发机制
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04-28 00:00
研究揭示了集体决策中两个关键约束——仅观察邻居离散行为与有限注意力——如何导致集体准确性对信息权重极度敏感，并自发形成回声室状态，使群体陷入自我强化而无法追踪环境变化。通过非线性动力学分析，该工作阐明了这一现象在神经回路、昆虫群落和动物群体等生物系统中的数学基础，并提出了避免回声室形成的生物可行机制。
集体决策回声室信息传递非线性动力学生物系统
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04-28 00:00
本研究利用瞳孔直径和注视时长等眼动指标，成功分类左右脑半球活动，F1分数达0.894。结果表明眼动指标是侧化脑活动的稳健指示器，可用于认知监测和神经康复。未来将集成到实时应用EyeBrain中，拓展认知与神经科学领域应用。
脑侧化眼动追踪瞳孔直径注视时长认知监测神经康复
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04-28 00:00
本文提出整合神经控制论模型，通过非线性状态空间模型、元动力学扩展及连接组学架构，将大脑视为追求潜在目标的控制器，实现脑-体-环境闭环耦合。该方法能跨尺度整合多源数据，提供统计增强、少样本泛化及对共享动态结构和个体差异的机制性洞察，为从碎片化实验迈向行为产生机制的科学提供模型中心路径。
神经控制论大规模神经科学非线性状态空间模型闭环耦合行为机制连接组学
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04-28 00:00
本研究提出一种多项式时间算法，用于解决系统发育树集中因物种重叠不全导致的信息丢失问题。该方法通过提取最大公共子树、构建加权多数一致树并优化插入位置，在保持原始分支距离的同时完成树集完整化。在两栖类、哺乳类、鲨鱼和鳞龙类数据集上的实验表明，该算法在拓扑和分支长度上均优于现有方法，且结果与处理顺序无关。开源Python实现已公开。
系统发育树多项式时间算法树完整化加权一致树进化信号
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04-28 00:00
本研究通过ARFIMA(1,d,1)模型分析人类步行步幅波动，发现自定步态呈现持久性，而外部节拍或视觉提示步态呈现反持久性。模型证据表明，长记忆过程优于短记忆ARMA，且DFA指数高估了分数差分参数d。参数估计支持一个包含分形内在发生器、反馈校正和运动延迟的矫正感觉运动模型，解释了不同约束条件下的步态波动机制。
步态波动arfima模型持久性反持久性感觉运动控制分形分析
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04-28 00:00
RCSB PDB开发了基于检索增强生成（RAG）的AI帮助台，利用LangChain、pgvector和GPT-4.1-mini，为蛋白质结构沉积提供24/7智能支持。系统通过双LLM架构、主题护栏和引用响应，显著减轻了约20名专家生物管理员在2025年处理约19,000条消息的负担，已在生产环境部署。
蛋白质结构数据库检索增强生成ai帮助台生物信息学gpt-4.1
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04-28 00:00
本文提出一种混合深度学习模型，通过自适应注意力门控机制动态融合SqueezeNet风格CNN分支与MobileViT风格Transformer分支，实现局部纹理与全局依赖的上下文敏感整合。在脑肿瘤MRI数据集上，模型达到97.60%准确率、0.9946 AUC，优于单一CNN/ViT及现有融合方法，为医学图像分类提供了有效方案。
脑肿瘤分类cnn-vit融合自适应门控mri图像混合深度学习
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04-28 00:00
该研究探讨了微观集体中个体运动异质性的推断难题。通过模拟微游泳者系统，发现流体力学相互作用会显著掩盖个体的真实运动差异，使均匀集体看起来异质，而碰撞则减慢运动。两者竞争效应导致实验测量无法准确反映内在特性，为理解细菌等微观集体行为提供了关键警示。
流体力学集体运动异质性微游泳者相互作用推断
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04-28 00:00
本文通过双站点空穴法推导了大型非线性递归神经网络在随机耦合下的协方差矩阵与线性网络的等价性。研究表明，非线性残差在跨站点间被强烈抑制，如同独立噪声，从而使得协方差矩阵结构与线性网络一致。该结果将线性等价性从前馈系统扩展到递归网络，为理解高维混沌活动的集体结构提供了新视角。
递归神经网络协方差矩阵线性等价性空穴法随机耦合
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04-28 00:00
本研究构建了两个自主AI智能体平台：一个用于训练人-人和病毒-人蛋白质相互作用（PPI）的预测模型，准确率分别达87.3%和86.5%；另一个用于归纳可读规则，揭示与模型SHAP特征一致的关键因素。该工作展示了AI智能体从数据规划到执行、从规则归纳到解释的全流程能力。
蛋白质相互作用ai智能体自主训练规则归纳可解释性
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04-28 00:00
本研究提出一种群体感知评估框架，通过n-gram扩展策略枚举75种跨群体训练测试配置，结合嵌套交叉验证与通道选择，解决了EEG生物标志物在帕金森病检测中因分布偏移导致的泛化问题。实验表明，多群体训练可提升准确率至94.1%，并增强生物标志物稳定性，为多中心临床应用提供了理论支撑。
帕金森病eeg生物标志物跨群体泛化分布偏移嵌套交叉验证多中心应用
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04-28 00:00
本研究通过90分钟认知任务诱导精神疲劳，发现个体对疲劳的敏感性差异显著影响平衡控制。聚类分析显示，疲劳程度与睁眼站立时的平衡干扰呈正相关，提示视觉注意参与和场依赖性可能是个体差异的来源。该成果为理解疲劳与运动控制的关系提供了新视角。
精神疲劳平衡控制个体差异认知任务视觉注意
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04-28 00:00
本研究在SIR框架下分析两毒株竞争，发现随机波动可逆转确定性优势，即使远离准中性区域。随机性将固定时间从数年缩短至数天，并遵循与噪声强度相关的标度律。通过有效势能解释竞争动力学，噪声可诱导势垒穿越，导致选择逆转。
毒株竞争随机效应sir模型固定时间标度律有效势能
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04-28 00:00
StackFeat 是一种迭代算法，通过累积符号系数和选择频率两个统计量，在重复交叉验证中筛选高维基因组特征。在 COVID-19 miRNA 数据集上，它从 332 个特征中稳定选出 5 个 miRNA（AUC 0.922），优于基准模型（AUC 0.907），并发现了与 COVID-19 和登革热相关的已知生物标志物。该算法提供了单准则方法所不具备的收敛保证。
特征选择生物标志物发现高维数据mirnacovid-19收敛算法
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04-28 00:00
本研究利用NHANES 2017-2020年数据，分析1602名20-44岁美国女性，发现不良生殖史与早期多病共存（高血压、高胆固醇等）强相关。通过主成分分析和k-means聚类识别出四种生殖表型，其中脆弱亚组77.5%患有多病。XGBoost模型提升了判别能力（AUC 0.766），但校准性较差，强调可解释性在临床转化中的重要性。
生殖表型多病共存机器学习可解释性nhanesshap
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04-28 00:00
HyperEvoGen 提出一种基于庞加莱变分自编码器的深度进化建模方法，通过双曲几何嵌入和对抗训练，学习蛋白质序列的进化意义表示。该方法能捕捉长程共进化关系，在深层进化分歧下避免信号饱和，比传统方法更准确地重建祖先序列，并显著降低训练时间。
系统发育蛋白质进化变分推断双曲几何深度生成模型
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04-28 00:00
本文提出视觉研究应重新定义为通过信息瓶颈的“看”与“看见”：周边视野负责选择信息（看），中央视野负责识别（看见）。初级视觉皮层（V1）启动瓶颈并生成自下而上的显著性图以引导眼跳，而自上而下的反馈主要作用于中央视野表征，优化识别过程。该框架强调可证伪理论与精确眼动追踪实验的重要性。
视觉瓶颈初级视觉皮层显著性图眼动追踪中央视野周边视野
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04-28 00:00
本研究提出基于循环神经网络的计算框架，对114名被试的静息态脑电图数据进行源定位建模，解析外源刺激、任务需求和自发活动驱动的“三重脑网络构型”。模型发现顶叶网络是支持多种构型模式的关键枢纽，且前、后顶叶区域在不同刺激模态下表现出功能特化。该框架分离了脑动力学的潜在因素，强调了顶叶在高级智能中的计算作用。
脑网络循环神经网络顶叶网络外源刺激任务需求自发活动
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04-28 00:00
本研究整合转录组与影像组学数据，分析了60例舌鳞癌（TSCC）病例。通过无监督聚类识别出两种稳定分子亚型（C1和C2），其生物学差异涉及鳞状上皮分化、炎症信号和脂质代谢。10个影像组学特征（主要为小波纹理特征）在亚型间显著差异（P=0.00202-0.0162），表明影像组学可非侵入性表征TSCC分子异质性，为术前生物学评估提供新框架。
舌鳞癌分子亚型影像组学转录组非侵入性评估
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04-28 00:00
本研究提出一个网络框架，通过条件特异性网络推断、差异网络分析和通路富集，识别微生物基因家族间在不同条件下（如疾病与性别）的相互作用变化。应用于炎症性肠病、2型糖尿病和动脉粥样硬化性心血管疾病，发现微生物功能交互的广泛重连，揭示出仅靠丰度变化无法察觉的潜在疾病与性别关联机制。
微生物组网络分析差异网络通路富集性别差异疾病机制
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04-28 00:00
OxyPOM是一种新型生物地球化学模型，针对溶解氧和颗粒有机碳动态，引入光合作用、再曝气、呼吸、矿化和硝化等关键过程的精细温度敏感性。在理想化水柱实验中，与均匀温度敏感性相比，精细模型能更准确捕捉夏季低氧过程，避免颗粒有机碳产量低估达四倍，为气候变暖和热浪下的生态系统变化提供新假设。
生物地球化学模型溶解氧温度敏感性缺氧颗粒有机碳气候变化
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04-28 00:00
本研究通过将重复扫描的测量误差显式纳入经典孪生模型（ACE/ADE），分析了人类功能连接组在静息态和任务态下的遗传与环境方差成分。结果发现，功能耦合可分为共享环境、加性、显性或上位遗传影响等不同类别，且遗传与环境效应在跨条件下呈现层次化的社区结构。该方法提高了孪生模型在功能连接组层面的解释力和适用性，揭示了多尺度脑网络中的遗传与环境组织。
功能连接组孪生模型遗传与环境测量误差脑网络多尺度社区检测
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04-28 00:00
本研究通过凝血-破碎-增殖框架的常微分方程模型，结合贝叶斯推断拟合体外延时显微数据，量化了黑色素瘤增殖型与侵袭型细胞的聚类动力学差异。单培养中侵袭型细胞凝血速率是增殖型的三倍，而增殖型增殖率略高。共培养时模型预测混合凝血行为由侵袭型主导，且增殖率升高，表明表型异质性对细胞增殖有互惠效应。
黑色素瘤表型异质性聚类动力学凝血-破碎模型贝叶斯推断共培养