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02-09 00:00
本研究提出了一个空间显式种群中的阈值资源再分配模型，探讨了亲缘网络结构、局部互动与种群存续之间的关系。模型发现，资源再分配机制使得种群在更低的资源密度下得以生存，但会导致网络异质性增加和局部集中化集群的形成。这源于亲缘网络结构与繁殖能力之间的反馈循环：当个体资源低于阈值时，会向关联个体请求援助，援助额度基于亲缘关系（通过最近共同祖先的世代距离）和空间距离的函数。研究首先分析了完全连接网络的均场期望和有限尺寸修正，随后扩展到枢纽-辐条网络以探索不对称性的影响，最终构建了包含扩散、局部配对、繁殖和死亡的空间有限种群模型。结果表明，在资源受限的空间环境中，资源密度、合作行为与亲缘关系之间存在深刻的相互作用。
亲缘网络资源再分配空间结构种群存续合作演化网络异质性
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02-09 00:00
本研究提出了一种统一的数学方法，利用扩散桥（具有固定初末条件的非线性随机微分方程）来模拟鱼类从日尺度到日内（小时或更细）尺度的集体洄游现象。模型通过拟合鱼群计数数据的时间依赖性参数化平均和方差曲线来确定漂移和扩散系数，并严格保证解的唯一存在性。研究表明，扩散桥样本路径的定性特征取决于Feller条件（扩散与漂移大小的比值）。对日本香鱼幼鱼溯河洄游的应用分析揭示了日尺度与日内尺度迁移现象的异同，并指出两者对应不同的Feller指数，前者随机性和间歇性更弱。结果表明，Feller条件可作为评估不同时间尺度香鱼洄游现象的有效工具。
鱼类洄游多时间尺度扩散桥模型feller条件随机微分方程集体运动
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02-09 00:00
本研究提出了一个统一的微观机制框架，从任意扩散网络上的个体生态动力学出发，推导出有效的集合种群和集合群落模型。该框架通过一个有效扩散核函数，同时编码了微观动力学参数和网络拓扑结构。研究获得了物种在均质和非均质景观中持久性的精确解析结果，并将经典的集合种群容量概念推广到非均匀局部灭绝率的情形。通过纳入有限承载力产生的随机性，研究揭示了一维简化模型中灭绝时间和波动的普适有限尺度标度律。对于多物种竞争，研究证明在均质环境中，仅在一个精细调节的边际稳定共存状态下才能避免单一优势种；而在异质栖息地中，只有当异质性超过临界水平时才能支持稳定共存。
集合群落栖息地异质性扩散网络生态动力学持久性共存机制
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02-09 00:00
本研究开发了一种基于视觉Transformer的深度学习模型，利用指纹图像来区分Kabuki综合征（KS）、Wiedemann-Steiner综合征（WSS）患者与健康对照，并能区分这两种综合征本身。模型在三个二分类任务中表现良好：区分对照与KS的AUC为0.80，对照与WSS为0.73，区分KS与WSS为0.85。研究还通过注意力可视化增强了模型的可解释性，识别出对预测最关键的指纹区域。结果表明，指纹中存在综合征特异性特征，为开发一种非侵入性、可解释且易于获取的AI诊断工具提供了可能，有助于早期发现这些诊断不足的罕见遗传病。
人工智能诊断指纹识别遗传综合征视觉transformer可解释ai罕见病
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02-09 00:00
本研究提出了一种“内部化形态发生”模型，旨在为群体机器人或微纳机器等自主系统提供一种无需外部空间计算的自我组织方案。传统模型常需在整个坐标空间（包括空白区域）进行计算，对资源受限的物理模块不切实际。本模型通过扩展“Ishida令牌模型”，仅依赖相邻模块间的局部整数令牌交换（受反应扩散系统启发），无需求解微分方程。模块内部由令牌积累与老化产生的“内部势能”引导系统自主生长、收缩、复制与再生。六边形网格仿真展示了肢体状延伸、自我分裂及截肢后稳健的再生能力。关键创新在于利用系统边界作为信息熵（令牌）的自然汇，以维持动态平衡。结果表明，复杂的形态行为可从极简的、纯内部规则中涌现，为开发自适应、自修复的自主硬件提供了计算高效且生物可信的新框架。
形态发生自组织模块化系统局部交互自主生长令牌交换
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02-09 00:00
本研究提出QA-Token（质量感知分词）方法，将数据可靠性直接纳入词汇表构建，以解决现有分词方法在处理噪声现实数据时的局限性。其核心贡献包括：一个联合优化词汇构建与下游性能的双层优化框架；一种通过质量感知奖励学习合并策略并保证收敛的强化学习方法；以及一个通过Gumbel-Softmax松弛实现端到端优化的自适应参数学习机制。实验表明，该方法在基因组学（变异检测F1值提升6.7个百分点）和金融（夏普比率提升30%）领域均带来显著改进。在大规模预训练中，该方法对1.7万亿碱基对语料进行分词，在实现最先进病原体检测性能（MCC达94.53%）的同时，将token数量减少了15%。
质量感知分词基础模型预训练噪声数据处理基因组学分析金融时间序列强化学习优化
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02-09 00:00
本研究提出了一种全局蛋白质结构标记化方法，通过逐级增加细节的全局表征，解决了现有局部标记化方法在生成任务中误差累积、序列缩减操作限制等问题。该方法支持任务自适应的信息内容调整，在重构、生成和表征任务中均达到或超越现有局部标记器模型。实验表明，基于信息内容的推理标准可提升蛋白质可设计性，且在CATH分类任务中，非线性探测性能优于其他标记器。该方法还支持零样本蛋白质收缩和亲和力成熟应用。
蛋白质结构全局标记化生成模型表征学习自适应学习生物信息学
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02-09 00:00
本研究建立了种群在均匀灾难下的随机生长模型，并分析了灾后个体采取扩散策略对种群生存的影响。研究推导了种群生存概率和平均灭绝时间的显式表达式，涵盖了有空间约束和无空间约束两种情景。通过将均匀灾难与二项分布、几何分布灾难模型进行对比，量化了不同灾难类型对种群持续性的影响，为评估种群在随机灾难环境下的生存能力提供了理论框架。
种群动力学随机模型灾难理论生存概率扩散策略空间约束
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02-09 00:00
本研究针对镜像肽（D-氨基酸构成）作为高密度、长寿命生物存储介质时，测序精度受限的问题，首次提出通过优化肽序列设计间接提升测序准确率。团队构建了包含513个镜像肽的串联质谱数据集MiPD513，开发了肽键断裂标记算法（PBCLA）生成约1250万条标记数据，并提出了结合多标签与单标签分类的双重预测策略。所开发的深度神经网络模型DBond，通过整合序列特征、前体离子属性及质谱环境因素来预测肽键断裂。在独立测试集上，单标签分类策略在肽键断裂预测任务中表现优异，为筛选易于测序（高肽键断裂比）的序列提供了坚实基础。
生物数据存储镜像肽肽键断裂预测深度学习质谱数据分析序列优化
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02-09 00:00
本研究提出了一种基于路径签名变换的无模型计算方法，用于从纳米孔直接RNA测序数据中检测RNA化学修饰。该方法将修饰检测重构为异常检测问题，仅需未修饰的RNA读数作为参考。通过从原始离子电流信号中提取稳健的特征向量，并与参考数据集中的最近邻进行比较来计算异常得分，进而转换为统计p值。验证表明，该方法能在未经特定修饰训练的情况下，成功检测大肠杆菌rRNA中的多种已知修饰位点，并在登革热病毒sfRNA中发现了一个新的2'-O-甲基化位点。
rna修饰检测纳米孔测序无模型方法异常检测路径签名表观转录组学
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02-09 00:00
本研究通过三维顶点模型，揭示了肿瘤球体在生长过程中从紧凑形态向分叶状形态转变的内在力学机制。研究发现，肿瘤表面与活细胞-坏死核心界面之间的张力差异，以及增殖边缘的差异性生长，共同驱动了形态演化。此外，由细胞尺度主动力产生的组织流变特性也能显著调控整体形状。研究团队开发了一种基于图论的细胞分裂算法，克服了传统三维顶点模型无法模拟细胞分裂的局限，实现了从细胞到组织尺度的肿瘤形态模拟。
肿瘤力学三维顶点模型形态发生细胞分裂算法组织流变学
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02-09 00:00
本研究提出了一种数学框架，将词汇项表示为函数空间中的函数（如小波），并证明可以在此空间内忠实地构建任意句法对象的表示。该空间可利用二阶Rényi熵赋予一个交换非结合半环结构，所得表示与岩浆结构兼容。函数集构成一个操作数上的代数，其中操作数内的运算模拟将输入波形转换为编码句法结构的组合输出的电路。合并操作通过余积和Hopf代数马尔可夫链忠实地作用于这些电路。研究为句法核心计算结构的神经计算实现提供了理论可能性论证，并展示了合并操作可通过正弦波的跨频率相位同步实现，且可表达为半环的后继函数。
计算语言学神经计算句法理论函数空间数学建模合并操作
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02-09 00:00
本研究通过建立多组分生长与重塑（G&R）力学框架，量化了心脏容量超负荷（VO）中胶原蛋白与心肌细胞的不同作用。模型结合混合物本构与运动学增长理论，揭示胶原重塑主要影响心肌被动力学响应，而心肌细胞主导生长表型。关键发现是胶原降解会加剧心肌细胞肥大，二者协同加速左心室偏心性生长，促进收缩功能障碍。这为理解VO早期代偿机制提供了集成分析工具。
心脏重塑生物力学模型胶原蛋白心肌细胞容量超负荷生长模拟