2026-07-07 每日论文
| 来源 | 独立页面 |
|---|---|
| arXiv | arXiv |
| bioRxiv | bioRxiv |
| medRxiv | medRxiv |
arXiv
| 标题 | 作者 | 发布日期 | PDF链接 | 摘要 |
|---|---|---|---|---|
| 从固定到自由相机：无标定视角鲁棒的视觉-语言-动作模型 | Wenhao Li | 2026-07-06 | 真实世界中的机器人部署很少能保持训练阶段的相机设置，实际场景中相机常因环境需要而重新定位或安装。现有视角鲁棒的视觉-语言-动作（VLA）策略仅在明确提供相机外参时才能容忍此类相机变化，这使其在视角鲁棒性至关重要的场景中脆弱且难以使用。我们认为策略不应被告知相机位置，而应自行推断。为此，我们提出以相机为中心的VLA（CamVLA），这是一种新型VLA模型，通过预测（i）在局部相机坐标系中表达的以相机为中心末端执行器动作，以及（ii）连接相机与机器人基座的6自由度手眼矩阵，将操控控制与相机几何解耦。确定性几何变换将这两个预测组合为机器人基座坐标系动作。这实现了"我应如何移动"（姿态无关的以相机为中心动作生成）与"我从何处观察"（相机视角几何定位）的分离。所得策略无需标定、无需深度信息且仅需单目RGB图像作为视觉观测和任务指令即可部署。在仿真和真实机器人数据上的评估表明，CamVLA在多种未见视角下持续提升任务成功率。项目页面：https://alibaba-damo-academy.github.io/CamVLA/ | |
| 通过直接在线策略蒸馏实现的弱到强泛化 | Shiyuan Feng | 2026-07-06 | 基于可验证奖励的强化学习（RLVR）是提升语言模型推理能力的有效方法，但每次在新强模型上重复该过程成本高昂，因为训练期间目标模型需要生成大量轨迹。随着模型规模扩大，后训练本身成为瓶颈。我们研究了一种弱到强的替代方案：在轨迹成本更低的较小模型上运行强化学习，然后将该强化学习过程学到的成果复用于改进更强的目标模型。直接蒸馏强化学习后的弱教师模型并不足够，因为教师模型的最终策略混合了强化学习的有效增益与小模型的局限性。我们提出直接在线蒸馏（Direct-OPD），该方法转移教师模型由强化学习引发的策略偏移。Direct-OPD将强化学习后的教师模型与其强化学习前的参考模型进行对比，将两者的对数比值作为学生模型的密集隐式奖励。简言之，检查点对告诉我们强化学习使弱模型更可能或更不可能采取哪些动作，而Direct-OPD将该信号应用于更强学生模型自身的在线状态。这直接复用了弱模型的强化学习监督信号，无需训练显式奖励模型或在目标模型上运行稀疏奖励强化学习。实验表明，Direct-OPD能持续利用弱教师模型改进更强目标模型；值得注意的是，在8块A100 GPU上仅用4小时，它将Qwen3-1.7B在AIME 2024上的成绩从48.3%提升至62.4%。该方法优于步数匹配的直接强化学习，并支持多个策略偏移的顺序组合。我们的结果表明，强化学习成果可作为隐式奖励信号跨模型规模复用，而不仅仅是作为待模仿的最终模型。 | |
| 可解释的无人类标签深度学习用于带不确定性量化的真实-虚假分类 | Raphaël Bonnet-Guerrini | 2026-07-06 | 时域巡天会产生大量暂现源候选体，使得真实-虚假分类成为自动化发现流程中的关键步骤。可靠标签成本高昂，而社区标签可能存在噪声且依赖巡天项目。我们旨在开发一种无需人工标注数据即可训练的真实-虚假分类框架，该框架利用注入的暂现源和以虚假源为主的巡天数据，在强类别污染下保持鲁棒性，并提供校准的不确定性量化。我们结合模拟暂现源注入与受污染的巡天类别，采用非对称协同教学法训练双网络模型以应对不同标签噪声水平的类别。在基准子集上评估性能，并通过潜空间可视化工具分析学习到的表征。在不确定性量化方面，我们比较了MC Dropout和深度集成方法，并提出一种利用双网络设置改进校准的低成本混合策略。将评估扩展至光变曲线领域以检验光变曲线类别的恢复能力。该方法在标注子集上实现了优异的真实-虚假分类性能，并在严重类别污染下保持稳定。它能高保真度恢复暂现源光变曲线类别，但单源识别受限于光变曲线衍生标签的模糊性。我们的混合不确定性量化方法在竞争性校准方面与更昂贵的集成基线相当。潜空间分析表明不确定性沿决策边界分布，并揭示了虚假源群体内的子类别。研究结果表明，注入驱动的弱监督训练可在无需人工标注训练数据的情况下实现可扩展且一致的真实-虚假分类，同时提供校准的不确定性。该方法适用于通过重新运行基于注入的训练流程迁移至后续巡天项目。 | |
| SynCity 3000：场景级3D扩散的自举方法 | Paul Engstler | 2026-07-06 | 我们提出SynCity 3000框架，用于生成全局连贯且支持细粒度布局控制的3D场景。基于当前图像转3D生成器从单张图像生成复杂3D资产的能力，我们通过将生成器适配为可卷积算子，将这一能力扩展至整个场景规模。为此，我们使用新型合成数据引擎生成的场景类数据对模型进行微调——该引擎旨在解决训练所需3D场景数据稀缺的问题。随后，将卷积生成器应用于根据用户提示生成的整个场景的等轴测图像，即可生成任意尺寸与复杂度的3D场景。在多样化的提示与布局条件下，SynCity 3000能生成大规模、连贯且细节丰富的场景，有效弥补了现有3D场景生成方法的不足。 | |
| LLM作为验证器：一种通用验证框架 | Jacky Kwok | 2026-07-06 | 扩展预训练、后训练和测试时计算已成为提升大语言模型能力的核心范式。在本研究中，我们识别出验证能力——即判断解决方案正确性的能力——作为新的扩展维度。为释放这一潜力并证明其有效性，我们提出LLM-as-a-Verifier这一通用验证框架，无需额外训练即可为智能体任务提供细粒度反馈。与标准语言模型评判者不同——后者通过提示大语言模型为候选方案生成离散分数——LLM-as-a-Verifier通过计算评分令牌对数概率分布的期望值来生成连续分数。这种概率化公式使验证能在多个维度扩展：（1）评分粒度，（2）重复评估，（3）标准分解。具体而言，我们证明扩展评分粒度能更好地区分正负解决方案，从而实现更校准的比较。此外，通过方差和复杂度降低，扩展重复评估与标准分解能持续提升验证准确率。我们进一步提出一种成本高效的排序算法，利用验证器的连续分数从候选方案中选出最优解。LLM-as-a-Verifier在Terminal-Bench V2（86.5%）、SWE-Bench Verified（78.2%）、RoboRewardBench（87.4%）和MedAgentBench（73.3%）上均达到最优性能。除验证外，LLM-as-a-Verifier的细粒度信号还可作为任务进展的代理估计指标。我们为Claude Code构建扩展功能，使开发者能够监控并改进自身的智能体系统。最后，我们证明LLM-as-a-Verifier能为强化学习提供密集反馈，在机器人学和数学推理基准测试中提升SAC和GRPO的样本效率。 | |
| Deform360：面向可变形世界模型的大规模多视角视觉触觉数据集 | Hongyu Li | 2026-07-06 | 预测物体动力学（即世界建模）是机器人操作中的基础挑战，而可变形物体的建模因其高维状态空间和复杂材料特性尤为困难。当前世界模型通过两种不同范式解决这一问题：在二维像素空间或更明确的三维几何空间学习动力学。由于缺乏多样化的大规模真实世界数据，对这两种范式相对优势与局限的系统性认知仍不明确。为此，我们提出Deform360——一个大规模视觉触觉数据集，包含198个日常物体、1,980次交互序列，以及来自41台环绕相机和双手触觉夹爪的超过215小时观测数据，可同时捕捉全局运动与接触引发的局部形变。通过新型无标记视觉触觉三维追踪管线提取密集几何与运动信息，我们系统评估了当前最先进的世界模型，对比了二维视频模型与三维粒子模型。最后，我们通过执行可变形物体的机器人规划任务，初步验证了数据集在真实世界的适用性。分析揭示了结构先验与可扩展性之间的权衡关系，为未来可变形物体中心化世界模型的泛化研究提供了坚实基准。项目网站：https://deform360.lhy.xyz | |
| InFlux++：用于估计动态相机内参的真实与合成数据 | Erich Liang | 2026-07-06 | 相机内参对于从2D视频恢复3D结构至关重要。然而，大多数3D算法假设整个视频中内参固定不变，这一假设在真实世界的野外视频中往往不成立。因此，从RGB图像估计逐帧内参对于使3D方法能够稳健处理动态内参视频至关重要。InFlux此前通过建立首个包含动态内参视频逐帧真实内参标注的真实世界基准，推动了这一研究方向。然而，现有方法仍因两大障碍而不够准确：(i)训练数据稀缺且缺乏内参多样性；(ii)包括InFlux在内的基准数据集场景和相机运动多样性有限，难以有效评估方法。为填补这两项空白，我们提出InFlux++，包含两个组成部分。InFlux++ Synth是一个大规模程序化生成的合成视频数据集，包含来自1841个高分辨率视频的44.1万+标注帧，为训练动态内参预测模型提供精确的逐帧真实内参；其中子集还包含逐帧姿态、深度和法线。这些视频通过相机变焦和对焦变化、动态物体以及镜头畸变和散焦模糊等逼真渲染效果，呈现出丰富的内参多样性。InFlux++ Real是一个大规模真实世界基准，在InFlux基础上扩展了33.4万+新采集帧，涵盖334个高分辨率视频，覆盖更广泛的场景和相机运动范围。在InFlux++ Synth上微调现有内参预测方法，可持续提升InFlux++ Real和InFlux上的焦距估计精度，表明合成监督对基于RGB的内参预测具有前景。数据集、基准、代码、视频、提交指南及实时排行榜请访问https://influx.cs.princeton.edu/。 | |
| 超越可教授范畴的探索：演进智能体视觉生成中的知识边界 | Haozhe Wang | 2026-07-06 | 视觉生成器在渲染方面表现出色，但会自信地编造未知内容。用户需求无限、持续演变且呈深度长尾分布：新角色、热门实体、截止日期后的事件等层出不穷。这种世界知识瓶颈具有结构性：生成器基于固定语料库训练，而视觉世界却是开放式的。我们构建了SearchGen-20K和SearchGen-Bench，包含覆盖十二个失败类别和二十二个领域的20,839条提示词，并配套预执行的多模态SearchGen-Corpus-1M语料库，以支持离线可复现研究。在SearchGen-Bench上，前沿开源生成器得分仅为21至28分（满分100分），较现有基准出现40分的断崖式下跌。自然解决方案是采用搜索工具实现智能体式视觉生成。然而我们发现，简单搜索会失效：它不加区分地检索信息，向生成器已能处理的提示词中注入噪声。我们将根本原因追溯至生成器特有的动态知识边界——即生成器通过训练内化的知识与必须保留在外部上下文中的知识之间的分界。尽管该边界难以预先界定，但我们证明可通过"先教学后搜索"的协同训练框架发现它。即使该协同训练方法的最小化版本也能产生单调改进，为满足世界知识驱动需求的视觉生成递归式自我改进奠定基础。我们发布完整数据集、协同训练语料库和搜索语料库，作为支持工具增强型世界知识驱动视觉生成的可复现研究框架。 | |
| 离散扩散模型学到了什么？ | Rodrigo Casado Noguerales | 2026-07-06 | 离散扩散模型学习的是什么：去噪器、得分比率，还是桥接插件预测器？在跳变率层面，这些对象在不同坐标系下是同一实体，而用错误坐标系解读神经网络会改变训练和采样的过程。我们从任意加噪过程（含边界项）的连续时间马尔可夫链（CTMC）ELBO的严格推导出发，证明了“预言距离定理”：负ELBO精确等于数据熵加上从预言逆过程到学习过程的路径KL散度，而不仅仅是上界。因此其唯一优化器是给定当前噪声状态时真实逆跳变率的条件期望，其不可约代价是前向过程$Z_t$破坏干净数据$Z_0$信息的速度$-\tfrac{d}{dt}I(Z_0; Z_t)$，故所有加噪过程共享相同的最优负ELBO：数据熵。对于具有token因子化噪声的序列，预言投影给出了优化器的三个精确坐标：去噪器、空穴（桥接插件）和得分，三者间存在闭式转换。该框架识别了文献中各损失函数实际优化的定律，将MDM、UDM、SEDD和GIDD作为特例统一；解释了为何去噪器和空穴在掩码扩散中一致但在均匀扩散中不同；证明了去噪器参数化会使均匀ELBO在初始化时发散而桥接插件保持有限；并精确校准了初始化时的ELBO实现。所有恒等式均在可精确求解模型上通过数值验证，无需近似。 | |
| TabPack：面向表格深度学习的超参数高效集成方法 | Yury Gorishniy | 2026-07-06 | 在表格数据的深度学习中，高效的多层感知机（MLP）集成方法近期已成为实用且有效的架构。现有此类方法对所有底层MLP使用相同超参数，这需要超参数调优才能达到最佳性能。本文提出TabPack——一种高效MLP集成方法，具备开箱即用的强大性能，并降低了对传统调优的依赖。在单次运行中，TabPack并行采样并训练大量具有不同超参数的MLP，并在训练过程中动态选择集成成员。因此，TabPack仅需指定MLP超参数的采样范围而非精确值，自然降低了对精度的要求。在中等至大规模公开数据集上的实验中，采用默认设置的TabPack性能与经过充分调优的现有方法相当，从而显著减少了在表格任务中取得竞争性结果所需的工作量和计算资源。值得注意的是，在当代MacBook上运行默认TabPack配置所耗时间，甚至少于在工业级GPU上调优某些基线模型所需的时间。 |
bioRxiv
| 标题 | 作者 | 发布日期 | PDF链接 | 摘要 |
|---|---|---|---|---|
| PEPstrMOD2：化学修饰及非天然肽的下一代三级结构预测 | Jain, S. | 2026-07-07 | 现有方法大多局限于预测仅含规范残基的蛋白质三级结构，而PEPstrMOD服务器（2015年开发）率先实现了化学修饰及非天然肽的结构预测。尽管该框架应用广泛，但其原始版本仅能处理7至25个残基的肽段，且依赖较旧的骨架预测算法。为突破这些限制，我们推出PEPstrMOD2，在原有基础上实现三大革新：其一，采用AlphaFold2和ESMFold等前沿深度学习算法替代原始内部坐标生成方法，实现高精度初始结构预测；其二，通过整合包含257种翻译后修饰、428种非规范氨基酸及243种末端修饰的新型AMBER力场兼容库，大幅扩展可探索化学空间；其三，借助AlphaFold2与ESMFold的原生可扩展性，彻底消除长度限制，实现更长复杂治疗性肽段及小蛋白的结构建模。我们在三个不同肽数据集上评估了PEPstrMOD2与前沿方法的性能：针对含80个环肽的AfCyc数据集，PEPstrMOD2获得具有竞争力的平均原子均方根偏差2.05埃，而AlphaFold3为1.13埃、AfCycDesign为1.82埃；值得注意的是，在修饰肽ModPep433数据集中，PEPstrMOD2以4.49埃的平均RMSD值超越AF3的4.67埃；在ModPep16基准测试中，PEPstrMOD2达到2.50埃的平均RMSD值，精度较原始PEPstrMOD（5.84埃）提升两倍。综上，PEPstrMOD2为基于肽的药物研发和结构生物学研究提供了强大、高通量且高精度的平台。原始PEPstrMOD仅限网络服务器界面，而PEPstrMOD2既提供直观的网页服务，也可通过GitHub获取独立命令行工具，并支持Docker部署以实现可重复的大规模建模流程（https://webs.iiitd.edu.in/raghava/pepstrmod/）。 | |
| MDL-001：一种口服、直接作用的通用抗病毒药物，用于治疗流感样疾病（ILI）和慢性肝炎 | Woods, V. | 2026-07-07 | 由流感病毒、呼吸道合胞病毒（RSV）及冠状病毒引发的病毒性呼吸道感染每年在全球造成数亿人感染及数十万人死亡。全球范围内，慢性乙型肝炎和丙型肝炎感染人数分别达2.54亿和5800万。目前尚无获批疗法能同时针对多种病毒。MDL-001是一种靶向病毒聚合酶拇指-1变构位点的口服直接作用型广谱抗病毒药物。本研究显示，MDL-001在体外对甲/乙型流感病毒、RSV、SARS-CoV-2、地方性人类冠状病毒及乙/丙/丁型肝炎病毒均具有纳摩尔级EC90效力。在小鼠致死性甲型流感模型中，MDL-001的体内疗效与奥司他韦相当，可使肺部病毒载量降低2.6 log10，并防止体重下降和死亡。在SARS-CoV-2模型中，MDL-001的症状缓解效果与皮下注射瑞德西韦相当。MDL-001使SARS-CoV-2肺部病毒滴度降低2.9 log10，优于文献报道的奈玛特韦（1.4 log10）和莫诺拉韦（1.0 log10）的降幅。MDL-001使HCV病毒血症降低3.3 log10，效果与索磷布韦相当。口服MDL-001还可使HBV病毒血症降低1.8 log10。体外实验中，MDL-001对RSV A2株的EC50为79.4 nM，较文献报道的利巴韦林效力提升416倍。口服药代动力学研究显示，MDL-001吸收迅速，在肺组织（Kp=39-53）和肝组织（Kp=71-104）中具有高分布。在376只动物中未观察到治疗相关不良事件，且无hERG、Ames遗传毒性或微核安全性问题。这些结果支持MDL-001成为首个广谱直接作用型抗病毒临床候选药物。重要性MDL-001是首个在临床前模型中证明对RNA病毒科疗效等同或优于多种获批标准治疗药物的疗法（无论作用机制）。"病毒科间可成药变构靶点差异过大"的教条假设阻碍了广谱抗病毒药物研发。我们近期通过证明RNA病毒中RdRp拇指-1变构口袋具有保守性且可通过共享化学结构靶向，推翻了这一假设。本研究通过口服广谱拇指-1抑制剂MDL-001的临床前概念验证（PoC）表征验证了上述发现。口服给药在体内达到与奥司他韦（流感）、瑞德西韦（SARS-CoV-2）、奈玛特韦（SARS-CoV-2）、莫诺拉韦（SARS-CoV-2）及索磷布韦（HCV）等同或更优的疗效。其药代动力学和安全性数据有利于临床开发。这些发现确立了MDL-001作为通用流感样疾病（ILI）和通用慢性肝炎适应症的临床候选药物。 | |
| 雄性小鼠中催产素受体的阻断改变了性别偏好，并动摇了中间社会等级，但不影响一般社会偏好。 | Nasukawa, D. | 2026-07-07 | 在许多动物中，群体内的社会等级对生存至关重要。社群中的等级有助于避免不必要的冲突，并与其他个体建立稳定的关系。催产素因其在社会行为中的功能而受到越来越多的关注。然而，催产素受体信号与社会等级之间的因果关系仍不清楚。本研究通过腹腔注射可穿透血脑屏障的催产素受体拮抗剂L-368-899，检测其对雄性小鼠（1）社会等级、（2）性别偏好、（3）社会偏好及（4）双元互动的影响。在管式测试中，催产素受体阻断对排名第一的小鼠无影响，但增加了排名第二小鼠的等级波动，表明催产素受体信号有助于维持中等社会等级的稳定性。此外，催产素受体阻断损害了性别偏好，但不影响熟悉雄性小鼠间的一般社会偏好或双元互动。这些发现表明，催产素受体信号选择性地参与特定形式的社会行为，而非广泛调节所有社会互动。总体而言，我们的研究结果证明催产素受体信号在雄性小鼠中的作用具有高度情境依赖性。 | |
| 动态乐观与悲观状态塑造了猴子的风险承担行为。 | Higashino, I. | 2026-07-07 | 人类和动物经常面临需要决策的风险情境。这类决策有时呈现高风险高回报，有时则是低风险低回报，这取决于乐观与悲观之间的平衡。然而，这种乐观-悲观偏差如何在不同情境下被调节仍不清楚。本研究基于自由能原理，引入了一个风险决策任务的计算模型，并配套开发了机器学习框架，可通过行为数据逆向估算认知更新过程与乐观-悲观偏差。将该框架应用于猴子行为数据后，我们发现猴子能快速准确识别风险程度，同时在任务执行过程中频繁在乐观与悲观状态间切换。此外，我们识别出一种独特的乐观-悲观偏差控制规则，该规则不同于依赖奖赏的调节机制。本框架为理解动物和人类风险决策背后的潜在认知过程提供了原理性工具。 | |
| 衰老增强的成纤维细胞积累排除了脱髓鞘病变中的少突胶质细胞 | Lozinski, B. M. | 2026-07-07 | 成纤维细胞功能失调会导致病理性纤维化和异常修复。新近证据表明，中枢神经系统损伤后成纤维细胞会在病灶中聚集，但其是否及如何影响少突胶质细胞修复反应（包括衰老过程中的修复反应）尚不明确。本研究发现，在溶血卵磷脂诱导脱髓鞘后，6-10周龄年轻小鼠脊髓白质病灶实质中出现了成纤维细胞聚集。该现象首先通过免疫荧光显微镜观察证实，使用了多种成纤维细胞标志物（包括血小板衍生生长因子受体β、I型胶原蛋白、α平滑肌肌动蛋白、骨膜蛋白和纤连蛋白），并借助血小板衍生生长因子受体β-TdTomato报告基因转基因小鼠进行验证。对溶血卵磷脂病灶进行单细胞核和空间转录组学分析，证实了成纤维细胞的存在，并将其与密切相关的周细胞区分开来。CellChat配体受体分析表明，溶血卵磷脂微环境中的成纤维细胞是小胶质细胞/巨噬细胞和少突胶质前体细胞信号输入的主要来源，且存在大量双向相互作用。小胶质细胞/巨噬细胞促进了成纤维细胞的浸润，这与其在溶血卵磷脂病灶中的时序性分布特征相符，组织培养实验也证实巨噬细胞可增强成纤维细胞迁移。与溶血卵磷脂脱髓鞘中自发再生事件特别相关的是，成纤维细胞聚集区域缺乏少突胶质前体细胞。在组织培养中，少突胶质前体细胞被排斥在成纤维细胞区域之外。此外，溶血卵磷脂损伤后成纤维细胞聚集随年龄增长而增强（已知年龄增长会损害损伤后髓鞘再生能力），且48-52周龄小鼠成纤维细胞区域对少突胶质前体细胞的排斥程度超过6-10周龄年轻动物。最后，通过挖掘公开的多发性硬化症单细胞核RNA数据库，我们在慢性活动性和慢性非活动性病灶边缘及病灶核心发现了成纤维细胞，而在斑块周围或正常白质中数量较少。我们在这些多发性硬化症病灶中鉴定出成纤维细胞、小胶质细胞/巨噬细胞和少突胶质前体细胞之间的多个通讯网络。本研究结果共同揭示了成纤维细胞在脱髓鞘相关神经病理学中的作用（该作用随衰老加剧），并强调了调控成纤维细胞对促进有效中枢神经系统修复的重要性。 | |
| TDP-43相变和细胞质聚集的细胞修饰因子 | Chin, N. | 2026-07-07 | RNA结合蛋白TAR DNA结合蛋白43（TDP-43）可形成类液体的核内聚集体，其相变行为被认为会影响聚集倾向和神经毒性活性。目前对TDP-43液-固相转变的调控机制尚不明确。本研究结合化学筛选与全基因组遗传筛选，鉴定出调控RNA结合缺陷型TDP-43突变体相变行为的细胞因子。筛选发现RNA剪接、蛋白质翻译、蛋白质稳态失衡及核输出等多个细胞过程均为TDP-43相变调控因子。我们同时开发了可部分模拟TDP-43体外相变过程的半透化细胞系统，并证实抑制核输出可重塑核内环境，促进TDP-43的RNA依赖性液-液相分离，从而减轻其聚集。在携带ALS相关突变的脑类器官模型中，抑制核输出可减少致病性磷酸化TDP-43的积累。这些发现揭示了敏感模型系统中TDP-43相变的多重调控因子，为深入解析核运输与TDP-43相变动力学之间的关联建立了研究框架。 | |
| FIND：用于识别gnomAD中群体富集致病性变异的软件工具 | Horowitz, A. L. | 2026-07-07 | 创始人突变是指起源于单一祖先，并通过群体瓶颈和近亲繁殖在后代群体中富集的变异。识别致病性创始人突变促进了高效靶向筛查。更广泛而言，即使未确认创始人状态，识别特定人群中富集的致病性变异也能揭示人群特异性疾病负担。然而，许多此类变异仍隐藏在现有数据集的显眼之处。为填补这一空白，我们开发了FIND（隐藏在数据中的创始人候选变异）网络工具，该工具可识别gnomAD数据库中满足以下条件的变异：在某个祖先群体中频率>0.00008，且至少比其他所有群体高十倍（排除观测等位基因数少于5个的群体后）。搜索范围限定于致病性、可能致病性及预测功能缺失变异。在FLNC、TMEM127、MYH7、BRCA1和BRCA2基因上测试FIND，确认其效用和功能：识别出12个已知的创始人或人群富集突变，以及5个此前被报道为在人群中反复出现但从未进行跨人群比较的候选创始人变异（未确认创始人状态），另有3个此前未被报道为人群富集变异。在非裔美国人和混血美洲人群中富集的变异已通过All of Us数据库验证，凸显了该方法对遗传研究中历史上代表性不足人群的实用价值。源代码以MIT许可协议在https://github.com/aacoder105/FIND 免费提供，网络界面访问地址为https://ethnic-variant-mutation-finder.onrender.com/。 | |
| RdRp拇指-1口袋是广谱抗病毒药物研发的保守靶点。 | Woods, V. | 2026-07-07 | 单链RNA病毒可引发从普通感冒到致命大流行等多种人类疾病。由于变构结合位点保守性差，广谱非核苷类抗病毒药物曾被认为无法开发。在HCV的RNA依赖性RNA聚合酶中发现的Thumb-1变构位点，通过调控聚合酶起始所需的{λ}1环构象变化发挥作用。唯一获批的Thumb-1抑制剂贝克拉韦已被证实对包括脊髓灰质炎病毒、鼻病毒、冠状病毒、柯萨奇病毒、流感病毒和HIV在内的多种非HCV病毒无效，尽管分子对接预测结果良好，该药物仍未能抑制SARS-CoV-2。目前尚未报道存在跨越多个病毒科且保守同源的RdRp变构位点。本研究通过比较结构分析与多序列比对，证实Thumb-1口袋及其关联的{λ}1环在单链RNA病毒科中具有保守性。我们发现贝克拉韦依赖其吲哚C6羰基与HCV特异性残基R503相互作用，以及C3环己烷化学结构限制了其抗病毒活性仅限于HCV。我们利用不含C6羰基和C3环烷基取代基的MDL-001验证了靶点发现：该化合物可直接阻断分离复制复合物中的病毒RNA合成，并在HCV中筛选出经典Thumb-1耐药突变P495S。MDL-001在体外对HCV和SARS-CoV-2均表现出广谱抑制活性。配套论文报告了MDL-001在HCV、HBV、HDV、流感病毒、SARS-CoV-2及RSV中的临床前概念验证与开发进展。这些发现确立了RdRp Thumb-1作为保守变构口袋的定位，及其作为广谱抗病毒药物开发的可成药靶点。 | |
| PHI：基于Galaxy的可重复性原噬菌体-宿主相互作用分析与标准化病毒基因组学报告工作流程 | Saraiva, J. P. | 2026-07-07 | 背景：感染细菌的病毒（即噬菌体）在自然界中广泛存在，对塑造微生物群落和生态系统功能具有重要作用。部分噬菌体能够以"前噬菌体"形式整合到细菌基因组中，通过携带影响代谢、毒力或环境适应的基因来调控宿主生物学特性。尽管前噬菌体及其与细菌宿主的相互作用至关重要，但由于通常需要整合多种复杂计算工具且资源消耗大，相关研究仍面临挑战。结果：本研究通过Galaxy平台推出用户友好的自动化工作流程——前噬菌体-宿主互作工具包（PHI）。该工具将多个成熟工具整合为可复现的标准化流程，可识别候选前噬菌体、评估其质量、预测宿主关系并鉴定关键功能基因。所有结果均汇总于交互式报告中以简化解读。在由22种细菌组成的模拟群落验证中，PHI在14个宿主中检测到41个前噬菌体，并将其分类为高质量和中等质量噬菌体基因组。多数宿主基因组组装完整性>99%、污染率<1%，DefenseFinder分析显示每个基因组含有3-24个抗病毒系统。结论：通过消除安装障碍并整合多工具输出结果，PHI降低了高级噬菌体分析门槛，使专业研究人员与非专业人士均能探索噬菌体-宿主互作及其在微生物组研究、生物技术和环境科学等领域的应用价值。 | |
| 患者来源的类器官将上皮性卵巢癌功能性地分层为临床相关的化疗反应表型 | Ragothaman, S. | 2026-07-07 | 背景：卵巢癌对铂类化疗的反应存在显著异质性，导致临床结局差异大且易复发。当前生物标志物（包括血清CA-125动力学和BRCA突变状态）无法完全预测治疗反应。本研究探讨患者来源类器官能否功能性分层化疗敏感性，并更准确反映患者特异性临床行为。方法：纳入2024年1月至2026年5月期间治疗的20例卵巢癌患者，成功建立14株患者来源类器官。选取8株具有稳定低传代扩增能力及完整纵向随访数据的类器官，针对卡铂、紫杉醇、奥拉帕利和多柔比星进行功能性药敏检测。通过半数抑制浓度和曲线下面积评估药物反应，并与影像学反应、血清CA-125动力学、BRCA状态及无进展生存期进行整合分析。结果：尽管采用相似的铂类-紫杉烷方案，临床结局差异显著。虽然治疗后CA-125下降与无进展生存期延长相关，但CA-125动力学和BRCA突变状态均不能持续预测治疗反应。患者来源类器官引导的功能性分层将肿瘤分为四种临床相关的铂类-紫杉烷反应表型：双敏感型、铂敏感/紫杉烷耐药型、铂耐药/紫杉烷敏感型和双耐药型。这些功能分类与影像学反应、CA-125正常化及疾病进展模式高度吻合。低IC50和AUC值的类器官与持久临床获益相关，而耐药类器官对应持续性疾病和早期复发。结论：患者来源类器官引导的功能性分层可捕捉卵巢癌具有临床意义的治疗异质性，通过直接测量肿瘤特异性药物敏感性补充传统生物标志物。前瞻性整合类器官检测有助于实现患者特异性治疗选择，支持卵巢癌功能性精准肿瘤学策略。 |
medRxiv
| 标题 | 作者 | 发布日期 | PDF链接 | 摘要 |
|---|---|---|---|---|
| 基于位移跟踪矩阵流动数据和非药物干预依从性情景的乌干达本迪布焦埃博拉病毒病输入与传播的网络建模 | Walekhwa, A. W. | 2026-07-07 | 背景：2026年乌干达本迪布焦埃博拉疫情与刚果民主共和国持续疫情相关，通过跨境及国内人口流动扩散。本研究旨在量化输入与传播模式，为次国家级精准干预提供依据。方法：基于国际移民组织2026年5月15-24日流调矩阵数据（11245次观测流动）及2024年乌干达人口普查数据（4590万人），构建数据驱动的有向加权流动网络。采用随机集合种群SEIR模型，纳入症状前传播及暴露/感染个体流动，模拟135个乌干达地区及两个刚果民主共和国省份90天疫情动态。明确建模7-1-7敏捷响应体系，设置动态接触追踪覆盖率（40%、70%、85%），评估非药物干预三种依从性情景（20%、40%、60%）。通过Sobol全局敏感性分析（500样本，200次自举）识别驱动疫情规模的关键参数。结果：流动网络呈现稀疏性（密度0.11）、高度不平等性（基尼系数0.67）及模块化特征（模块度0.5）。基索罗地区输入风险最高（入强度3823）且输出风险最高（出强度1350），坎帕拉入强度显著（1290）但出强度较低（150）。在遏制情景下（有效R=0.35），模型预测坎帕拉90天累计中位病例22例（95%可信区间：22-24），死亡2例（95%可信区间：2-4）。其余134个地区中位病例均为0例。高、中、低依从性非药物干预均未产生统计学显著病例减少（各情景均为22例）。34.6%-40.6%模拟中出现超级传播事件。Sobol分析显示传染期（一阶指数0.838）、病死率（0.738）及基本再生数（0.664）为最敏感参数，流动相关参数总阶指数显著较低。结论：仅凭7-1-7敏捷响应即可将本迪布焦埃博拉疫情控制在坎帕拉约22例病例及2例死亡，额外非药物干预未带来显著增益。资源应聚焦高风险输入枢纽（基索罗边境筛查）及内陆疫情中心（坎帕拉响应能力建设）的靶向监测，而非全国性无差别干预。投资快速毒株特异性生物学参数表征可提升预测准确性。 | |
| 青少年自杀患者风险行为增加的背后情绪计算机制 | Wang, Z. | 2026-07-07 | 自杀意念与行为（STB）是全球主要死因之一。尽管既往研究一致证实STB患者存在更高的风险寻求倾向，并将情绪紊乱视为自杀的核心特征，但支撑这种高风险行为的精确认知与情感计算机制仍不明确。本研究纳入83名情感障碍青少年住院患者（其中58名伴有STB的S+组与25名无STB的S-组）及118名年龄性别匹配的健康对照组（HC），完成包含确定选项与赌博选项的决策任务，并同步进行瞬时情绪评分。行为分析显示，S+组较S-组与HC组表现出更高风险寻求。基于前景理论框架并引入价值不敏感趋避参数的计算模型分析表明，这种风险行为增加主要由S+组升高的趋近参数驱动。此外，情绪模型分析显示S+组对确定奖励的敏感性低于S-组与HC组。重要的是，这些计算特征可预测自杀症状严重程度，并在独立普通人群样本（n=747）中具有泛化性。在S+组中，对确定奖励的情绪敏感性降低与赌博倾向增加相关，这为STB高风险行为提供了计算情感解释。在调整人口学、临床及用药变量后，上述发现仍保持稳健。总体而言，本研究揭示了导致STB高风险行为的认知与情感计算机制，并强调了其在自杀早期识别与预防中的潜在价值。 | |
| 阿司匹林-肠道-脑-胶质瘤轴的多组学整合分析：转录组学、蛋白质组学、表观遗传学、孟德尔随机化及单细胞转录组学证据聚焦于NEO1/Hepcidin铁重编程与铁死亡易感性 | Ma, C. | 2026-07-07 | 背景：尽管阿司匹林对胶质瘤的化学预防潜力受到流行病学关注，但其跨越肠道微生物生态、COX-2/PGE2信号通路、通过NEO1/hepcidin调控轴实现的器官间铁稳态、表观遗传重编程以及铁死亡的多层次分子机制尚未在多组学水平得到系统表征。方法：我们利用TCGA-GBM（n=172）和TCGA-LGG（n=534）转录组、CPTAC GBM蛋白质组学（n=99）、TCGA HM450K DNA甲基化数据（GBM n=140，LGG n=516）、GEO阿司匹林扰动数据集、IEU OpenGWAS汇总统计数据和独立单细胞RNA-seq数据（GSE131928，28例GBM患者）进行了整合性多组学分析。执行了九条分析路径：（1）COX-2/PGE2通路分析，（2）血脑屏障紧密连接特征分析，（3）GEO来源的阿司匹林响应特征映射，（4）血脑屏障完整性评估，（5）使用PTGS2顺式SNP的孟德尔随机化分析，（6）铁代谢和铁死亡通路分析，（7）NEO1/HFE2/BMP6/HAMP调控轴的多组学验证特征分析，（8）跨GBM恶性细胞状态的单细胞转录组验证，（9）结合Visium空间转录组验证的多通路程序性细胞死亡串扰分析。结果：转录组分析揭示GBM中NEO1/hepcidin铁调控轴发生显著重编程：HAMP（hepcidin）大幅上调（log2FC=+2.92，P=5.0×10^-31），伴随TFRC上调（log2FC=+1.38，HR=2.30，P=3.6×10^-42）和NEO1下调（log2FC=-0.57，HR=0.59，P=4.6×10^-10）。从头HM450K甲基化分析显示HAMP是铁网络中最主要的表观遗传靶点，表现出最强的低甲基化信号（Delta beta=-0.265；Bonferroni校正P=2.5×10^-40），而NEO1和TFRC显示组成性低基线甲基化（beta<0.05）。基因集富集分析确定铁死亡驱动基因（NES=+1.861，P=0.030）和铁缺乏反应通路（NES=+1.698，P=0.010）是GBM中最显著富集的通路。分子亚型分析显示间充质GBM亚型表现出最高的铁代谢基因表达。CPTAC蛋白水平估计确认了方向一致的变化，孟德尔随机化建立了PTGS2表达与胶质瘤风险之间的因果关系（IVW OR=1.31，P=1.1×10^-8）。COX风险评分表现出优越的预后能力（HR=1.93，P=5.3×10^-9，C指数=0.80）。GBM单细胞RNA-seq分析（GSE131928，28例患者）验证了铁代谢基因表达在恶性细胞状态间呈异质性分布，其中间充质状态表现出最高的HAMP表达（0.338 vs.其他状态0.029-0.044，P<0.001）和升高的铁死亡易感性。PTGS2和ACSL4在间充质状态中选择性富集，与GSEA鉴定的铁死亡驱动通路激活一致。GPX4在所有细胞状态中普遍高表达（均值1.46-1.68），表明GBM普遍依赖GPX4介导的铁死亡抑制。多通路程序性细胞死亡分析揭示GBM中协调性铁死亡-PANoptosis激活伴随互逆性焦亡抑制（P=2.0×10^-30）。在CGGA队列（693个样本）中的独立验证确认了所有13个铁代谢基因100%的方向一致性，并重现了NEO1的保护性生存效应（HR=0.75，P=0.016），表明这些发现在人群中具有可推广性。Visium空间转录组分析在组织结构水平独立验证了NEO1边缘高表达梯度、GPX4全肿瘤表达和TFRC核心高表达模式。对161例GBM患者的TCGA微生物组分析鉴定了与NEO1/HAMP轴基因表达相关的瘤内细菌特征，提供了将肿瘤微生物组与胶质瘤铁代谢重编程联系起来的首个整合性证据。转录因子分析确定CEBPB是HAMP和HMOX1的主要调控因子，SMAD3是NEO1相关的顶级转录因子，SP1/MAFG是GPX4的负调控因子；虚拟NEO1敲除模拟预测了网络范围向铁死亡易感性的转变。结论：这项多组学研究揭示了一个器官间信号级联反应，其中NEO1/hepcidin铁调控轴在胶质瘤中被表观遗传重编程，驱动了连接COX-2信号与铁死亡易感性的铁依赖性脆弱性。来自转录组学、蛋白质组学、表观基因组学、程序性细胞死亡多通路分析和空间转录组验证的汇聚证据为阿司匹林对胶质瘤的保护效应提供了全面的机制框架，并将NEO1/HAMP/TFRC轴确定为有前景的治疗靶点。 | |
| 乌干达基于社区的牲畜流产报告对裂谷热监测的促进因素与障碍：一项COM-B分析 | Walekhwa, A. W. | 2026-07-07 | 裂谷热病（RVFD）通过家畜流产风暴造成重大经济损失，但在流行地区，基于社区的流产报告机制在早期预警方面仍不理想。本研究分析了影响家畜流产报告的行为决定因素，旨在为乌干达的裂谷热监测干预措施提供依据。我们在乌干达伊辛吉罗区采用定性数据收集方法开展横断面研究，运用能力、机会、动机、行为（COM-B）框架。对29名国家/地区政策制定者及技术官员进行关键知情人访谈，组织17场焦点小组讨论（参与者包括家畜所有者、屠宰场经营者和地方领袖）。使用NVivo 12对转录文本进行演绎主题分析，实施独立编码验证与成员核查。按频率和主题重点对障碍与促进因素进行排序，并在不同参与者群体间开展比较分析。三大关键障碍为：社区对裂谷热认知不足（所有确诊病例最初均被列为埃博拉疑似病例）；兽医人员配置不足（官员需覆盖四个以上县区）；缺乏报告后反馈机制（最具破坏性的消极因素）。三大主要促进因素为：支持实时报告的移动电话平台、促进信息共享的现有社区治理结构、对经济和文化家畜损失的恐惧（即使认知不足仍推动报告行为）。比较分析揭示观点差异：政策制定者从宏观经济角度看待经济问题，而社区则将其视为家庭层面的损失。COM-B关联性分析表明：缺乏反馈导致参与度下降，恐惧部分弥补知识缺口，单一领域干预在未覆盖全部三个COM-B要素时均告失败。本研究建议，可持续的流产报告需同时干预能力、机会和动机三个领域。优先干预措施包括：将报告纳入乌干达电子监测平台、与社区共同制定本地裂谷热名称、建立可靠反馈机制、解决偏远地区兽医人员缺口、实施无责报告规程。有效的裂谷热监测取决于强化现有社区结构，同时确保通过响应式反馈机制认可报告者的贡献。 | |
| 合成数据降低快速诊断测试解读中公平人工智能的障碍 | Rogers, E. | 2026-07-07 | 快速诊断测试（RDTs）支持低成本疾病诊断。机器学习（ML）可提升RDT判读准确性，但通常依赖大规模、专有且昂贵的真实世界图像库。我们提出SynSight：一种基于合成数据训练的ML驱动RDT分割与分类流程。经HIV（灵敏度98%，特异性99%）和COVID-19 RDT（准确率高达99%）验证，SynSight无需真实训练图像即可实现快速ML训练，能紧跟新型RDT开发步伐。 | |
| 真实分布偏移下生物医学图像分类中的故障检测：来自大规模评估的见解 | Steinmetz, P. | 2026-07-07 | 由于不同的采集协议、设备和患者群体，生物医学图像（BMI）存在变异性，因此在推理时进行故障检测对于临床分类器的可靠部署至关重要。由于现有的故障检测方法评估采用不同设置，难以比较结果并确定最佳策略（如果存在的话）。我们对八种置信度评分函数和两种评分聚合策略进行了全面评估，涵盖八项BMI任务，涉及多种模态、骨干架构、训练设置和故障来源。我们联合评估了置信度排序能力和分类错误缓解效果。尽管没有单一方法在所有设置中系统性地占据主导地位，但置信度评分的聚合始终匹配或接近最佳个体方法，并显著降低了静默故障率。在所有测试设置中，故障检测性能与分类器准确性高度相关。这些发现为置信度评分策略的优势与局限性提供了大规模证据，并为在BMI实际分布偏移下缓解静默故障提供了可操作的指导。 | |
| 预测晚期非小细胞肺癌对抗PD-(L)1治疗原发性耐药的多模态分析：前瞻性PIONeeR生物标志物研究 | Barlesi, F. | 2026-07-07 | 背景 晚期非小细胞肺癌（NSCLC）对PD-(L)1抑制剂治疗的原发性耐药进行预处理预测，仍是未满足的临床需求。现有生物标志物（包括PD-L1表达和肿瘤突变负荷TMB）的区分能力不足，且针对原发性耐药的多模态预测模型仍缺乏，无法精准指导患者治疗策略。方法 PIONeeR是一项前瞻性、多中心生物标志物研究，在17个中心开展（NCT03493581）。纳入接受标准一线铂类化疗联合抗PD-(L)1治疗，或二线及以上抗PD-(L)1单药治疗的晚期NSCLC成人患者。预处理多模态分析覆盖六个生物学层面：临床特征、常规医学检验、高维度循环免疫表型、可溶性血管标志物、肿瘤免疫微环境（含多重免疫组化和免疫荧光的数字病理分析）、转录组学和基因组学。主要终点是预测原发性耐药（PrR）。在0.632乐观校正框架内对36种特征选择方法和10种机器学习模型进行基准测试。结果 2018年3月至2023年1月期间，共纳入439例患者（269例一线治疗，170例后续治疗）；435例可评估PrR，发生率为39.5%。单个生物标志物与PrR的关联广泛但较弱（最大AUROC 0.64）。多模态特征组合整体达到乐观校正AUROC 0.73（标准差0.05）和阳性预测值（PPV）0.63（标准差0.07），在一线治疗中PPV为0.51（标准差0.11），优于PD-L1（PPV 0.36，标准差0.02）和TMB（PPV 0.35，标准差0.03）。18项特征组合包括基质调节性T细胞浸润、循环过渡性B细胞及多项常规实验室变量，且贡献度因治疗线数而异。结论 尽管进行了全面的预处理多模态分析，晚期NSCLC对PD-(L)1抑制剂的原发性耐药仍无法通过单一生物标志物完全捕捉。完整结果可通过交互式仪表板（https://compo.inria.fr/pioneer-dashboard/）公开获取，作为未来荟萃分析的参考资源。多模态整合改善了风险分层，同时凸显了常规基线变量的重要贡献。这些发现支持开发临床实用模型，以识别需要接受新一代免疫治疗以克服PD-(L)1抑制原发性耐药的患者。 | |
| 台阶踏步训练改善老年女性上下楼梯动态：来自探索性非线性运动学分析的证据 | Baggen, R. J. | 2026-07-07 | 引言：上下楼梯对老年人的平衡与协调能力构成挑战。踏板训练可提升健康老年女性的爬楼梯速度。本研究旨在评估踏板训练是否也能改善上下楼梯时的动态平衡与运动复杂性。方法：楼梯行走数据取自一项既往研究，该研究纳入45名健康老年女性（平均年龄69±4岁），评估了12周踏板训练干预（含非训练对照组）的效果。测量上楼和下楼时的质心加速度。线性动力学指标包括时间、加速度幅度及谐波比（HR；反映对称性）。采用非线性动力学指标量化运动复杂性，包括样本熵（SE）、递归定量分析（RQA）和分形维数（FD）。结果：上楼时，速度增加（p=0.018，偏R²=0.093）伴随加速度幅度的成比例增大（p<0.039，偏R²=0.078-0.101）。干预组的样本熵下降更显著（p<0.012，偏R²=0.049-0.101），表明动力学更具可预测性。相比之下，下楼时未观察到速度或加速度幅度的变化。然而，与对照组相比，干预组的垂直加速度样本熵（p=0.001，偏R²=0.082）和最大递归定量分析线段长度（p=0.008，偏R²=0.057）显著增加，表明可预测性降低且重复模式更持久。其他指标未见显著变化。探索性因子分析显示，上楼与下楼时的运动行为存在显著差异。结论：踏板训练可诱导楼梯行走动力学的可测量变化。具体而言，样本熵可作为运动复杂性改变的敏感标志物，尤其适用于垂直加速度。有趣的是，上楼与下楼时不可预测性的变化方向相反，提示两者存在不同的底层控制策略。 | |
| 宽度-延迟指数：一种仅基于葡萄糖的口服葡萄糖耐量试验指标，用于评估胰岛素抵抗 | Zhang, R. | 2026-07-07 | 背景：胰岛素抵抗是代谢性疾病的核心病理生理特征，但通过稳态血浆葡萄糖（SSPG）检测进行参考标准评估存在操作复杂、劳动强度大的问题，限制了其在常规临床诊疗和大规模研究中的应用。由于口服葡萄糖耐量试验（OGTT）的血糖曲线数据广泛可得，本研究旨在开发一种仅基于葡萄糖的指标，用于表征动态血糖反应并评估SSPG测定的胰岛素抵抗。方法：我们开发了宽度-延迟指数（WDI），这是一种仅基于葡萄糖的OGTT指标，整合了相对暴露宽度、延迟暴露时间和血糖基线水平。在包含32名受试者（具有16点静脉OGTT曲线和配对SSPG测量值）的数据集中，采用留一法交叉验证（LOOCV）评估WDI对SSPG的预测性能，同时进行胰岛素抵抗区分能力和稀疏采样稳健性分析。结果：15-120分钟的OGTT窗口展现出最强的WDI性能。WDI15-120预测SSPG的LOOCV R²=0.57（95% CI, 0.27-0.77），Pearson r=0.77，Spearman rho=0.74。WDI15-120的预测性能优于标准OGTT血糖指标及胰岛素衍生指数（包括HOMA-IR、Matsuda指数和处置指数）。WDI15-120区分胰岛素抵抗与胰岛素敏感受试者的AUROC达0.969。当基于常规5点OGTT采样重新计算时，WDI15-120仍保持显著性能（LOOCV R²=0.41，AUROC=0.945）。结论：WDI提供了一种简单、仅基于葡萄糖且具有生理学可解释性的方法，可通过OGTT血糖动态变化评估SSPG测定的胰岛素抵抗。 | |
| 被撤稿文章给NIH带来的成本：一项持续分析 | Sandoval-Lentisco, A. | 2026-07-07 | 撤稿事件引起了广泛关注，且随时间推移愈发频繁。撤稿既体现了科学的自我纠错机制，也造成了资源浪费。撤稿观察数据库（RWD）收录了超过6万条记录。我们将RWD与美国国立卫生研究院（NIH）的资助元数据（RePORTER系统）进行了整合。截至2026年7月，在6081篇美国机构关联的撤稿论文中，有1725篇（28.4%）与至少一项NIH资助项目相关。按2026年美元计算，每篇NIH资助撤稿论文的平均归因成本为255,087美元，NIH资助的撤稿研究总归因成本达4.4亿美元（2026年美元值）。若论文第一或通讯作者为项目负责人，其关联撤稿论文的资助总额达40.3亿美元（2026年美元值）。NIH资助论文的撤稿周期（平均6.3年）长于其他美国论文，可能产生更深远的影响。撤稿后三年内，NIH对撤稿作者的资助有所减少，尤其对多次撤稿的作者。我们开发了持续更新的动态仪表板（https://sandovallentisco.shinyapps.io/nih-retractions/），用于追踪NIH资助研究的撤稿成本。 |