| 糖尿病在痴呆症研究中为何重要。排除糖尿病状态会掩盖阿尔茨海默病中人类海马体、杏仁核和小脑的区域性线粒体DNA拷贝数变化。 |
Kaikini, A. |
2026-06-08 |
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糖尿病是阿尔茨海默病（AD）的主要风险因素，这两种疾病均涉及线粒体功能障碍。我们假设AD与易损脑区线粒体DNA拷贝数（mtDNA-CN）减少相关，且糖尿病会改变这些变化。研究分析了非认知障碍（NCI）和AD供体（伴或不伴糖尿病）的死后海马、杏仁核和小脑样本（N=66-77），通过绝对定量法测定mtDNA-CN。总体而言，AD患者的mtDNA-CN较低。然而，按糖尿病分层后呈现相反变化：非糖尿病AD病例的mtDNA-CN降低，而糖尿病病例在所有脑区均显示更高的mtDNA-CN，且与认知状态无关。这些结果证实AD脑内存在多脑区mtDNA-CN丢失，在无糖尿病情况下最为显著。糖尿病脑内较高mtDNA-CN的功能意义尚不明确，但糖尿病可能掩盖效应的证据对痴呆症研究具有重要启示。 |
| 切片内校准技术改善了解剖病理实验室内部及之间的免疫组织化学标准化。 |
Fernandes, G. M. d. M. |
2026-06-08 |
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免疫组织化学在肿瘤组织分析中的可重复性在不同参考实验室之间仍是一个持续挑战。我们测试了玻片内校准技术对胶质母细胞瘤（GB，IDH野生型）脑活检组织中p53免疫组化（IHC）反应在实验室间检测差异的缓解程度。玻片内校准技术采用0-100%浓度梯度，结合初级替代抗体和次级抗体，生成DAB沉淀的标准曲线。来自两家不同医院实验室的病理科独立对GB样本进行IHC检测，并使用Aperio Image Scope软件以40倍放大倍数数字化。特征提取（包括强度和纹理参数）通过R语言EBImage包完成，随后进行UMAP降维和DBSCAN聚类分析。结果显示，不同实验室处理的组织样本与玻片内校准技术标尺在强度和纹理聚类模式上存在显著差异。结合多项式回归分析的玻片内校准技术将数据协调性提升了约90%。我们的发现表明，采用玻片内校准技术的计算病理学在实现实验室内部一致性和实验室间可重复性方面具有关键作用。这些进展增强了诊断评估的可重复性，并支持神经肿瘤学中更客观、数据驱动的决策制定。 |
| 学习噪声中的规律性既涉及神经预测活动，也涉及表征变化。 |
Tirou, C. |
2026-06-08 |
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从嘈杂环境中提取结构化感觉模式的能力是认知的基础，但大脑如何学习复杂规律仍不清楚。通过一项视觉运动任务中的脑磁图记录，我们追踪了人类学习嵌入噪声中的非相邻时间依赖关系时的神经动态。研究发现学习过程由两种时间上可分离的机制支持。神经预测活动迅速出现，在刺激呈现前即表现出刺激特异性模式，并先于可测量的行为改善。随后是表征变化的缓慢积累，表现为统计依赖的非相邻元素间神经模式相似性增强。这两个过程均由分布式网络联盟支持，其中感觉运动网络和背侧注意网络发挥核心作用。这些发现表明，神经预测活动和表征变化共同促进规律学习，揭示了一个时间层级结构：神经预测活动先于行为改善，随后出现神经表征变化，可能促进知识逐步巩固为稳定的神经表征。 |
| 超越膨胀焦点：视网膜曲率作为朝向估计的功能信号 |
Zorpala, K. I. |
2026-06-08 |
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旨在解释朝向感知的主流模型假设，人类需要恢复膨胀焦点（FoE），同时考虑眼动引起的旋转。我们提出另一种方案：视觉系统利用注视点产生的平均视网膜旋度作为朝向的替代信号，从而无需显式恢复FoE。静止的受试者观看大屏幕上模拟的行走路径，同时注视投影地面纹理上不同偏心度的点——这种自然行为会诱发持续的视网膜旋度。受试者持续报告在3D场景坐标中感知到的朝向。为分离视网膜旋度的作用，我们采用实时操控技术：保持平移流场恒定，同时分别保持、消除或过度消除中央凹旋度分量。在自然条件（未操控）下，受试者表现出与注视方向相反的系统性朝向偏差。关键的是，当消除预期旋度时这些偏差消失，过度消除时偏差反转，证实视网膜旋度是感知偏差的特异性驱动因素。我们通过简单反馈控制器和具有注视依赖性抑制及“正前方”先验的环形吸引子神经网络建模了这些结果。这些发现表明，大脑利用注视稳定几何结构简化导航，将视网膜旋度视为功能性信号而非需过滤的噪声。 |
| 人类腹侧被盖区奖赏处理的电生理相关性 |
Ramaswamy, A. |
2026-06-08 |
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腹侧被盖区（VTA）是人类前额叶皮质多巴胺能输入的主要来源，被假设在基于奖赏的学习中发挥核心作用。然而，此前一直缺乏人类直接的电生理学证据。本研究利用在慢性丛集性头痛患者（n=13）接受深部脑刺激手术期间进行工具性学习任务时获取的颅内记录，发现VTA局部场电位选择性地编码奖赏结果（相较于损失或中性结果），且与行为学习是否发生无关。在学会偏好高奖赏选项的亚组参与者（n=8）中，VTA对意外奖赏的反应强于对预期奖赏的反应。在两名充分探索两种选项的参与者中，决策过程中VTA活动反映了所选选项的预期价值。这些发现提供了直接的电生理学证据，表明人类VTA编码与动物模型描述的强化学习机制一致的奖赏相关信号。 |
| 运动大脑中的空间注意力：神经α振荡与头部旋转的可分离作用 |
Woestmann, M. |
2026-06-08 |
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大脑是运动身体的一部分。关于神经活动与认知之间关系的大部分见解来自涉及运动受限参与者的研究。在此，我们测试了神经α振荡（约10赫兹）和头部运动在人类参与者（N=33）的听觉空间注意力中的作用。神经注意力过滤表现为脑电图（EEG）中对侧目标区域的α功率降低，而干扰物区域则相反。头部运动的陀螺仪追踪显示，头部会一致地转向侧方目标。侧方干扰物则引发了更多变的运动模式。即使在被要求不要移动的听众中，仍存在系统性的微小运动。头部旋转通过减少目标不确定性提高了任务准确性。逐次试验的神经过滤调节与头部旋转呈正相关，其中神经α调节之后伴随着侧方眼动和头部旋转。空间注意力源于对相关和无关刺激的神经编码，并与支持感官采样的侧方头部旋转同时发生。 |
| 差异宏蛋白质组学统计方法的综合评估 |
Hinzke, T. |
2026-06-08 |
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宏蛋白质组学通过综合运用统计方法分析群落中生物体的蛋白质表达谱，从而表征和比较其分子表型。然而，并非所有统计方法都适用于宏蛋白质组学分析中差异丰度蛋白质组的鉴定。宏蛋白质组学面临的统计挑战包括：数据稀疏性、非正态性、成分性以及样本间高度变异性。这些挑战可通过若干数据处理步骤解决，包括数据插补、归一化、转换以及选择合适的统计检验方法。不同处理方法间的潜在组合形成了复杂的分析选项矩阵，但目前尚不清楚这些组合如何影响宏蛋白质组学数据的统计检验结果。为确定识别宏蛋白质组数据集中差异丰度蛋白质的最佳数据处理方法和统计检验，我们构建了13个已知组成、已知差异且复杂度各异的宏蛋白质组样本。这些定义明确的宏蛋白质组通过模拟宏蛋白质组数据分析中的多种场景，应对了上述普遍挑战。我们比较了超过110种不同的统计分析组合方案，包括基于回归的工具、通用统计推断和机器学习技术。通过建立统计方法测试框架（包含完整的原始质谱数据和可复现的基准测试代码），本研究实现了对宏蛋白质组学统计方法的优化评估。研究发现，limma、edgeR、MaAslin2框架内的多种组合、自定义线性模型、贝叶斯线性模型以及随机森林均能提供合适的评估方案，并提出了宏蛋白质组差异表达分析的关键建议。 |
| 靶向细胞质降解I类组蛋白去乙酰化酶对于α疱疹病毒的高效复制至关重要 |
Ming, S. |
2026-06-08 |
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病毒感染会触发强烈的DNA损伤反应（DDR），重塑宿主染色质景观以促进病毒复制。本研究发现α疱疹病毒利用DDR通路的一种新机制。我们证实单纯疱疹病毒1型（HSV-1）和伪狂犬病病毒（PRV）能诱导I类组蛋白去乙酰化酶（HDAC1/2）的选择性降解，导致组蛋白过度乙酰化并激活后续的DDR反应。值得注意的是，病毒感染促进了HDAC1/2的核输出，随后在细胞质中发生MDM2介导的K63连接多聚泛素化及蛋白酶体降解。通过药物抑制DDR信号通路或HDAC1/2核输出，可显著影响病毒在体外和体内的复制效率。本研究揭示了病毒劫持宿主表观遗传调控以实现高效复制的独特策略，并确定了α疱疹病毒感染的潜在治疗靶点。 |
| 评估空间和时间滤波器对BirdNET监测鸟类群落性能的影响 |
Perez-Granados, C. |
2026-06-08 |
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被动声学监测等自动化技术的最新进展，为在广阔空间尺度上调查鸟类群落提供了强大框架。目前最广泛使用的鸟类声音自动识别人工智能工具是BirdNET，它能识别全球超过6000种鸟类。然而，用户自定义的关键设置（如物种过滤）的影响仍缺乏充分评估。本研究评估了不同物种过滤策略如何影响BirdNET描述全球鸟类群落的表现。我们分析了来自全球72个地点的5047分钟录音，涵盖鸟类学专家鉴定的1192种鸟类。比较了BirdNET工作流中三种常见的物种过滤方法（用于后处理输出结果）：无过滤、空间过滤（某地点全年存在的物种）和时空过滤（某地点某周存在的物种）。无过滤方法最大化BirdNET物种检测率（召回率），但精确度极低（存在大量误判），整体表现较差。相比之下，另外两种过滤策略虽适度降低了召回率，但大幅提升了精确度和整体表现。其中，时空过滤在全球多数数据集和区域中始终表现最佳。在此最优过滤方法下，我们还评估了另一个参数——出现概率阈值的作用。在群落层级分析中，该阈值的中间值（约0.05）使BirdNET表现最大化。我们的结果表明，物种过滤是BirdNET工作流中关键但常被低估的环节。希望这些发现能指导未来研究选择最优物种过滤器，同时强调过滤选择应基于研究目标和数据背景。 |
| HNSW-MS：层级图索引实现存储库规模下精确的实时质谱相似性搜索 |
Semenov, A. |
2026-06-08 |
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谱相似性搜索是基于质谱的代谢组学的基础，支撑着库匹配、分子网络构建以及MASST等存储库搜索。此前，数据集规模有限，使得穷举成对比较可行，但这一情况已不复存在。GNPS等公共存储库如今包含超过十亿个谱图，而新兴的反向代谢组学范式（将实验谱图置于所有现有公共数据的背景下以推动注释和发现）要求搜索规模达到线性顺序比较不再可行的程度。我们引入了HNSW-MS，该方法原生实现了针对质谱相似性的分层可导航小世界图索引，可直接处理原始GC-MS和LC-MS/MS谱图，无需预处理或嵌入，从而确保最大可重复性。在840万个MS/MS谱图上验证，HNSW-MS相比线性扫描实现了高达560倍的加速，同时保持前1位召回率超过90%，在适中参数设置下可实现完美召回。这种加速消除了存储库规模下的搜索瓶颈，使得针对全部公共代谢组学数据的近实时谱图查询成为可能。 |