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02-10 00:00
本研究提出了一种新颖的球面表面脑年龄预测网络（SurfAge-Net），通过整合皮层组织的连接组学原理，利用空间-通道混合和侧化感知注意力机制，同时建模半球内和半球间的依赖关系，以捕捉区域特异性的发育模式。该模型在三个胎儿和新生儿数据集上验证，全局平均绝对误差（MAE）为0.54（孕周/经后周），区域MAE为0.45，优于现有方法，并展现出强大的跨队列泛化能力。SurfAge-Net能提供空间精确且具有生物学解释性的皮层成熟图谱，有效识别非典型发育群体中的异质性延迟和区域特异性异常。
脑年龄预测细粒度分析球面网络神经发育可解释ai皮层成熟
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02-10 00:00
本研究提出AbFlow，一种基于最优传输的流匹配框架，用于端到端生成全原子抗体结构。其核心创新在于引入等变表面多通道编码器，利用抗原表面相互作用信息，在优化抗体整体结构的同时，特别针对关键结合区域CDR-H3进行精细化设计。实验表明，AbFlow在抗体结合位点设计、多CDR区域生成、结合亲和力优化及复合物结构预测方面均表现出色，能显著提升生成抗体的结合能力。
抗体设计流匹配全原子建模结合亲和力cdr-h3抗原抗体复合物
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02-10 00:00
本文提出scDFM，一种基于条件流匹配的生成式框架，用于预测细胞在扰动下的转录反应。该模型通过最大平均差异目标对齐扰动与对照细胞群的整体分布，而非依赖细胞级对应关系。为提升对稀疏和噪声数据的鲁棒性，模型引入了扰动感知差分Transformer架构，利用基因互作图和差分注意力捕捉特定情境下的表达变化。在多个遗传和药物扰动基准测试中，scDFM均优于现有方法，在组合扰动场景下将均方误差降低了19.6%。
单细胞分析扰动预测生成模型流匹配transformer系统生物学
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02-10 00:00
本研究构建了一个压力结构流行病模型，将宿主易感性动态关联于水质变化。分析表明，系统在基本再生数 $\mathcal{R}_0=1$ 处呈现经典前向分岔，确认了该阈值对疾病根除的有效性。然而，随机分析揭示了一个确定性阈值未能捕捉的关键不对称性：虽然 $\mathcal{R}_0$ 预测稳定性，但疫情暴发的概率高度依赖于宿主初始生理状态。感染若引入受压亚群会导致疾病立即快速增长，而引入正常群体则会遭遇显著的随机屏障，大幅延迟流行高峰。
水生流行病学压力结构模型随机动力学疾病阈值水质影响宿主易感性
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02-10 00:00
本文综述了模拟陈述性记忆（包括情景记忆与语义记忆）的认知计算系统。情景记忆主要与海马体相关，而语义记忆则与新皮层相关，两者在神经解剖学上分离但又紧密关联。文章重点回顾了以模仿陈述性记忆为中心的计算系统结构、学习规则，以及基于神经解剖学构建、用于模拟海马体损伤导致的各种记忆障碍（如顺行性/逆行性遗忘、语义学习缺陷）的系统。这些模拟为理解两种记忆如何获取、存储和组织提供了计算模型视角。
情景记忆语义记忆计算模型海马体记忆障碍认知系统
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02-10 00:00
本研究通过追踪Pythia语言模型（70M-1B参数）训练过程中的熵、曲率和fMRI编码分数，揭示了其表征几何的模块化过程。模型各层自组织为稳定的低复杂度与高复杂度模块，其中低复杂度模块（熵和曲率更低）能更准确地预测人脑语言网络活动。模型与大脑的对齐呈现时空异质性：在颞叶区域（如前颞叶、后颞叶）快速且稳定，而在额叶区域（如额下回）则延迟且动态。关键发现是，即使在控制训练进度后，降低的曲率仍是模型-大脑对齐的稳健预测因子，且此效应随模型规模增大而增强。这表明训练驱动的几何重组（表征平滑化）促进了类神经的语言处理。
语言模型大脑对齐表征几何神经科学计算认知
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02-10 00:00
研究表明，大脑对齐性在适度的模型规模下即达到饱和，并对模型压缩表现出惊人的鲁棒性。通过预测自然语言理解时的fMRI响应，发现3B参数的小型语言模型（SLM）与更大规模LLM的大脑预测能力相当，而1B模型则显著下降。量化与剪枝等压缩方法大多能保持神经预测性，但会损害模型在话语、句法等任务上的表现，揭示了任务性能与大脑对齐性之间的分离。
大脑编码语言模型模型压缩神经预测fmri模型规模
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02-10 00:00
本研究通过演化博弈模型，探讨了在二分结构社会中，群体间惩罚对合作行为的影响。研究发现，当惩罚对称地施加于对立群体的背叛者时，能够有效促进整体合作水平，尤其在公共物品博弈的增强因子较低时，其效果优于无差别惩罚。对称的群体间惩罚机制还能提升社会总福利，而惩罚的不对称则会削弱合作稳定性。该模型为理解从蚂蚁-金合欢共生到人类冲突调解等跨群体合作现象提供了统一的理论框架。
演化博弈群体合作惩罚机制社会动力学公共物品博弈
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02-10 00:00
本研究通过fMRI探究了观看完整电影时，视频片段时长（3-12秒）与叙事任务提示如何影响大脑与人工智能模型的神经表征对齐。研究发现，增加片段时长能显著提升多模态大语言模型（MLLMs）与大脑活动的对齐度，而单模态视频模型则无明显改善。短时间窗口主要与感知及早期语言脑区对齐，长时间窗口则更倾向于与高阶整合脑区对齐，这与MLLMs的层-皮层层次结构相呼应。此外，不同的叙事任务提示会引发任务特异性、脑区依赖的对齐模式及高阶脑区在片段层级的调谐变化。
神经影像多模态模型叙事处理时间整合脑机对齐fmri
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02-10 00:00
本研究提出FOAM工作流，将液相色谱串联质谱（LC-MS/MS）中的分子结构解析重新定义为迭代优化问题。该方法结合了公式约束的图遗传算法与光谱模拟，在给定实验谱图下探索候选结构。在NIST'20和MassSpecGym数据集上的测试表明，FOAM既可独立作为解析流程，也可作为现有逆向模型的有效补充，为结构鉴定提供了可扩展的新范式。
质谱解析结构鉴定迭代优化代谢组学计算化学
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02-10 00:00
本研究通过分析专业书法家与非专业人士在描线任务中的眼动与手部运动数据，发现眼手协调中的预测时间窗口（眼跳距离与笔速的峰值时间差）存在显著的个体间差异（约-50至400毫秒），且这种差异在个体内部高度稳定。该预测窗口与个体的“笔迹追赶时间”高度匹配，表明视觉系统通过预测手部未来速度来稳定注视，而非依赖反应性追踪。研究还发现，预测窗口的时空参数在两组间无差异，且与任务精度无关，支持了最优反馈控制的最小干预原则，即不同的预测策略可实现同等表现。
眼手协调预测控制个体差异神经运动最优控制运动学习
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02-10 00:00
本文提出“人口衰退”可能是解释费米悖论的“新大过滤器”。研究认为，当智慧物种进化至食物链顶端、发展出医学与避孕技术后，达尔文演化会促使其生育率下降。叠加经济、社会与教育因素，将导致人口在达到峰值后呈指数级崩溃。模型预测，人类可能在2500年后触及灭绝阈值。该机制（外人口统计学）同样适用于外星文明，从而解释了为何我们观测不到它们。研究进一步推论，即使AI与机器接管，若无意识觉醒，它们也将在人类灭绝后停止运作，无法进行星际殖民。
费米悖论大过滤器人口衰退文明消亡外人口统计学ai意识
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02-10 00:00
本文探讨了如何通过计算神经科学弥合语言学抽象理论与神经科学实证数据之间的方法论鸿沟。该领域通过建模、仿真和数据分析，将语言的层级与动态结构形式化为可测试的神经模型，从而在语言假说与神经机制之间建立计算对话。近期深度学习的进展，特别是大语言模型（LLMs），极大地推动了这一进程。LLMs的高维表征空间为探索语言处理的神经基础提供了新尺度，而“模型-大脑对齐”框架则为评估语言相关理论的生物学合理性提供了方法论。
计算神经科学语言与大脑大语言模型模型-大脑对齐跨学科研究
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02-10 00:00
本研究介绍了VascX，一个用于从彩色眼底图像中自动提取视网膜血管生物标志物的开源Python工具箱。该工具将血管分割掩膜处理为骨架，构建有向和无向血管图，从而将片段解析为连续血管。其核心架构支持计算血管密度、分叉角度、中心视网膜等效值、迂曲度和颞侧角度等一系列综合生物标志物及图像质量指标。VascX的关键特性在于其区域感知能力，通过利用黄斑、视盘和图像边界作为解剖标志，确保空间标准化测量，并能识别特定生物标志物是否可计算。该工具通过GitHub和PyPI发布，提供了一个可解释、可修改的框架，通过集成可视化支持可重复的血管研究，为大规模临床和流行病学数据库的部署提供了高效解决方案。
视网膜血管生物标志物开源工具图像分析可解释性眼科学
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02-10 00:00
本研究对三种基于生成模型的蛋白质进化模拟方案进行了严格比较：标准独立马尔可夫链蒙特卡洛、系统发育树上的蒙特卡洛以及群体遗传学动态模拟。通过与四个体外进化实验的深度测序数据对比，研究发现标准蒙特卡洛无法再现正确的系统发育结构，并产生不切实际的渐进突变扫荡。在推断的系统发育树上进行蒙特卡洛提高了系统发育保真度和历史准确性。群体遗传学方案则能成功捕获系统发育相关性、突变丰度和选择性扫荡，而无需从数据中推断额外信息。这些发现凸显了系统发育相关性和有限群体效应在适应性景观上塑造进化轨迹的关键作用。
蛋白质进化生成模型蒙特卡洛模拟群体遗传学适应性景观系统发育
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02-10 00:00
本文报告了一例罕见的创伤后继发双侧面瘫伴肢体感觉异常（BFP）病例。BFP是吉兰-巴雷综合征（GBS）的一种罕见变异型。患者因头部外伤后出现双侧面部神经麻痹及肢体感觉障碍，经诊断后接受了血浆置换治疗，并取得了良好的恢复效果。这是首次报道创伤作为BFP的潜在诱因。
双侧面瘫吉兰-巴雷综合征创伤血浆置换罕见病例神经免疫
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02-10 00:00
本研究针对利用沃尔巴克氏体感染蚊虫控制登革热媒介埃及伊蚊的策略，提出了一种考虑温度诱导感染丢失的脉冲微分方程种群动态模型。模型综合了胞质不相容性、周期性释放干预和温度驱动的感染丢失效应。研究推导了沃尔巴克氏体成功定殖所需的周期性解存在与稳定的阈值条件，并通过数值模拟比较了wMelPop、wMel和wAlbB三种菌株在耐热性和适合度成本差异下的持续能力。结果表明，在设计稳健的释放策略时，必须综合考虑环境胁迫和脉冲干预的影响。
沃尔巴克氏体脉冲释放温度影响种群模型蚊媒控制微分方程
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02-10 00:00
本研究开发了一个模块化机理模型，用于预测体外转录（IVT）过程的mRNA产量和产品质量（如加帽效率、完整性）。该模型将复杂的IVT反应网络分解为六个相互关联的模块（如起始/加帽、延伸/截断、降解等），并基于生化原理和实验数据建立了各模块的动力学模型。研究结合机器学习方法（如Shapley值敏感性分析、高斯过程贝叶斯优化）进行模型迭代优化和参数估计，构建了一个可扩展的“机理+机器学习”混合建模平台，旨在加速mRNA生产工艺的理性设计与优化。
体外转录mrna生产机理模型机器学习工艺优化产品质量
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02-10 00:00
本研究通过小鼠模型发现，大脑组织中存在低生物量的微生物信号。植入不同类型的脑室导管（普通硅胶导管与抗生素涂层导管）会引发材料依赖性的脑部微生物组改变。普通导管倾向于富集促炎性微生物类群，并伴随预测的脂多糖生物合成增加；而抗生素涂层导管则富集免疫调节类群，且预测的短链脂肪酸生物合成更高。MRI成像显示，普通导管组动物脑部有更高的巨噬细胞相关磁敏感信号。结果表明，导管材料通过塑造导管周围的微生物生态位，影响神经免疫激活，可能与慢性胶质增生及分流管梗阻相关。
脑微生物组神经炎症脑室导管分流管梗阻16s rrna测序神经免疫
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02-10 00:00
为解决公共组学数据库（如GEO、SRA）中样本元数据缺乏标准化、难以检索和整合的问题，研究团队开发了MetaHQ。该工具整合了来自13个来源的近20万条标准化元数据注释，提供了一个统一的数据库和用户友好的命令行界面（CLI），方便用户查询和获取高质量、标准化的样本描述信息。MetaHQ有助于提升公共组学数据的可发现性和再利用效率。
元数据整合组学数据生物信息学工具数据标准化公共数据库
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02-10 00:00
本研究开发了一个结合治疗干预的随机多尺度模型，用于模拟脑胶质瘤的生长与侵袭。模型从微观个体细胞动力学出发，推导出宏观随机反应-扩散-趋化方程组，以描述细胞密度与组织演化。该模型考虑了脑组织异质性、抗拥挤机制以及治疗相关的不确定性。通过数值实验，评估了不同治疗方案在既定及新提出的临床标准下的疗效。
胶质瘤模型多尺度建模随机过程反应扩散方程治疗评估计算肿瘤学
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02-10 00:00
本文提出了一种真正受生命启发的机器智能研究路径，主张超越当前依赖大规模神经网络和生成模型的范式。文章将智能定义为灵活的问题解决能力，并引入“认知光锥”概念来描述生物与机器智能的连续谱。作者从生物学中提炼出支撑生命创造性导航问题空间的五大设计原则：多尺度自主性、通过活性组件自组装实现生长、能力的持续重构、利用物理与具身约束，以及实现自组织和自上而下目标控制的普遍信号机制。这些原则为构建未来自主、具身且鲁棒的人工系统提供了新蓝图。
生命启发ai认知光锥具身智能自组织多尺度自主生物智能原则
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02-10 00:00
传统流行病学模型难以刻画现实疫情中观测到的极端波动与“龙之王”重尾事件。本研究提出一个统一框架，利用莫亚尔概率密度函数，将基于微观个体的模拟与宏观波动分解联系起来。通过将病毒传播视为随机碰撞过程，推导出描述继发病例分布的莫亚尔-泊松混合模型。该模型成功复现了SARS、MERS和COVID-19数据中标准负二项模型系统遗漏的极端“超级传播”事件。此外，通过对德国疫情波进行谱分解，证明宏观的“社会摩擦”系数 $\beta$ 是微观“碰撞冲击”的直接涌现属性。该框架为公共卫生规划提供了一个有用的描述性工具，强调需要管理极端波动而非确定性平均值。
流行病学模型莫亚尔分布超级传播重尾事件随机过程涌现属性
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02-10 00:00
本研究介绍了ClusterChirp，一个基于Web的GPU加速平台，用于实时交互式探索大规模组学数据矩阵。它利用GPU加速渲染和多核并行层次聚类算法，支持动态聚类、多指标排序和特征搜索。其独特之处在于集成了大语言模型驱动的自然语言界面，允许用户通过对话命令执行复杂操作并构建可复现的工作流。用户还可选择聚类，在2D或3D中探索簇内相关性网络，或通过生物知识库进行功能富集分析。该平台遵循FAIR4S原则，旨在帮助研究人员以前所未有的便捷性和速度从高维组学数据中提取洞见。
组学数据分析gpu加速可视化自然语言交互交互式探索生物信息学工具web平台