跳转至

2026-08-13 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
StateFlow：为预可视化构建、演化与访问三维世界状态 Yuyang Yin 2026-08-12 PDF 预可视化是电影、游戏、建筑和城市设计中连接创意与制作之间的中间层。它使创作者能够迭代地细化场景、动作、摄像机以及时空动态。然而，现有的生成方法依赖于简单提示，通过一次性图像或视频合成来联合控制所有这些因素，提供了较弱的可控性，并对迭代编辑支持有限。从根本上讲，一个世界包含多个具有几何、外观及其他属性的元素，以及摄像机。不同帧是通过对共享状态的局部修改或重组产生的，而该状态在其他情况下大多被复用。因此，我们认为缺失的组件是一个明确且持久的工作状态。为解决此问题，我们提出了StateFlow，一种面向生成式预可视化的状态中心框架。StateFlow并非一次性生成视频，而是利用可编辑的3D世界来组织场景结构、演变和摄像机，同时，在需要更高保真度时，现成的视频模型可增强视觉质量。这个世界被维护为场景元素和摄像机配置的持久结构化3D状态，作为预可视化的核心工作表示。基于此洞察，StateFlow包含三个阶段来构建、演变和访问世界状态。状态构建通过先验引导、冲突感知的双视图初始化，将生成的2D内容提升为连贯的3D世界；状态演变则将用户意图转化为结构化的状态转换，同时保留世界记忆，避免每次编辑时全场景重新生成。状态访问利用渲染反馈反射来细化摄像机计划，使其成为视觉上可行的轨迹，避免仅依赖VLM语义。实验表明，StateFlow为视频创作和游戏式原型制作生成了高质量的3D世界。
AVA-Encoder：迈向智能体原生视频表示学习 Chuyue Li 2026-08-12 PDF 创意代理仍然缺乏从高质量人类电影中学习的有效途径，这限制了它们生成电影级视频的能力。一个关键挑战是缺少一种结构化的视频表示，这种表示既要忠实于电影内容，又要能直接用于代理推理和操作。为解决这一难题，我们提出了代理视频自动编码器（AVA-Encoder），一种通过代理自编码学习代理原生视频表示的框架。AVA-Encoder将视频转换为知识图谱（KG）表示，然后将其重建回视频。其层级和状态节点存储结构化文本，而关联的资产层则保存生成的图像、音频和视频。类型化边以代理易于理解、查询和编辑的形式保留了这些文本描述与资产之间的关系。视频重建差异驱动了一个文本梯度优化框架，该框架将评估反馈表达为自然语言更新方向，用于外循环中的数据无关编码策略伪训练，以及测试时内循环中可选的数据相关KG表示细化。大量实验表明，AVA-Encoder比最强外部基线提高了20.7个百分点。在受控的仅策略设置中，其伪训练的镜头级代理视频编码器策略也优于精心人工调优的策略，同时使用的系统提示令牌减少了74.3%。我们发布了完整的AVA-Encoder框架、一个可靠的代理视频重建基准，以及首个高质量电影KG表示数据集。
角色专业化模型（RSM）：协调基于LLM的工具在智能体软件开发中的应用——一项探索性案例研究 Carlos Alberto Fernández-y-Fernández 2026-08-12 PDF 将大型语言模型（LLMs）集成到软件开发工作流程中，催生了一种被称为智能体软件工程（SE 3.0）的范式，其中自主智能体在人类监督下管理完整的开发生命周期。本文提出了一项探索性案例研究，其中三种基于LLM的工具——Antigravity（一个具有Gemini 2.5后端的智能体IDE）、Gemini CLI和Qwen Code（通过Ollama本地执行）——根据本文提出的角色专业化模型（RSM）这一角色分配框架进行协调。三项研究问题指导了本研究：（RQ1）如何通过RSM在真实开发工作流程中协调具有不同能力的基于LLM的工具；（RQ2）在RSM执行过程中，计划角色分配会出现哪些偏差，以及哪些因素解释了这些偏差；（RQ3）最终产品如何与ISO/IEC 25010质量模型进行比较。目标是提出RSM，并逐步开发一个用于交互式气候数据可视化的Python桌面应用程序。本文记录了工作流程、观察到的偏差、提示加固技术以及定性质量评估。结果表明，显式角色协调可以支持开发周期组织和架构质量，但需要深思熟虑的协调策略、上下文管理以及对智能体生成输出的人工验证。
DreamFly：面向空中视觉-语言导航的因果记忆与滚动时域扩散规划 Yan Deng 2026-08-12 PDF 航空视觉语言导航（VLN）要求具身智能体在部分可观测条件下，随时间整合视觉证据、规划未来动作，并判断是否已到达导航目标。尽管近期VLA模型提供了有前景的感知到动作范式，但将其适应于航空导航仍面临挑战，原因在于历史上下文有限、规划视野短以及隐式终止不可靠。为解决这些问题，我们提出DreamFly，一种基于Dream-VLA的扩散式航空VLN框架。DreamFly引入因果对齐的历史记忆，仅利用当前决策步骤之前的观测来增强当前视觉表示，从而在不泄露未来信息的情况下实现时间推理。我们进一步将导航表述为滚动时域扩散规划，其中策略预测一个$K$步动作块，但仅执行第一个动作后重新规划。这种“规划K步，执行一步”策略将未来动作作为辅助规划目标，同时保持闭环视觉反馈。最后，LiteStop直接从初始全掩码状态下的动作logits估计停止概率，将显式终止与动作生成解耦。在OpenFly基准上的实验表明，在可见和不可见环境中均取得一致改进。DreamFly在测试可见/测试不可见分割上分别达到32.04%/29.46%的SR和28.22%/23.54%的SPL，在两个指标上均优于所有对比方法，同时实现最低导航误差。这些结果证明了联合建模历史上下文、未来动作结构和显式终止对航空VLN的有效性。
测试时AI4AI：通过约束实现强到弱的能力迁移 Cheng Qian 2026-08-12 PDF 近期关于蒸馏的研究通常通过教师强制、在线策略蒸馏及相关训练时方法，更新较小模型的参数，从而将大型模型的能力转移至较小模型。本文探讨这种转移是否能在测试时实现。我们研究强到弱脚手架：更强的构建模型能否构建推理时辅助框架，帮助较弱的靶模型更可靠地解决问题，而无需任何参数更新。使用四个具有代表性的心智理论基准，每个构建模型利用5%的数据作为验证集，在多轮迭代中优化其辅助框架，最终确定的框架在完整测试集上评估。实验表明，这种测试时能力转移极为有效，平均靶模型性能从0.49提升至0.91，近乎翻倍。分析显示，性能提升主要源于将不稳定的模型推理卸载至确定性代码、基准特定路由及严格答案格式执行，而非鼓励靶模型更广泛推理或采样。我们进一步发现，构建模型的推理努力单调提升辅助框架质量，平台效应相对于构建模型自身能力较小，且较弱的靶模型获得最大增益。这些结果表明，推理时辅助框架设计是传统训练时蒸馏的重要补充，使强模型无需重训练即可将认知结构转移至弱模型。
基于再分配的成本推断提升稀疏安全离线强化学习 Ebenezer Gelo 2026-08-12 PDF 安全离线强化学习通常假设能够获取密集的每步成本标注，但在实际应用中，监督者仅提供轨迹级别的停止反馈：即在第一个不安全转换处的二元信号，且没有每步归因。我们将此问题定义为时间信用分配问题，并提出基于再分配的成本推断（RCI）框架，该框架通过回报分解将稀疏停止反馈转换为密集的每步成本，然后在增强数据集上训练约束离线策略。我们证明，回报等价的再分配在CMDP中保留了可行策略集和最优拉格朗日乘子，从而在理论上确立该转换是无损的，同时在实际中改善了成本评论家学习的条件。在高速公路驾驶和机器人操作上的实验表明，与稀疏和基于分类器的基线相比，违规率显著降低，并且对异构数据集组成和标签噪声具有鲁棒性。
使用检索增强的大型语言模型构建动态主逻辑模型作为知识图谱，用于复杂系统诊断 Saman Marandi 2026-08-12 PDF 动态主逻辑（DML）提供了一种分层框架，通过将功能目标与底层结构元素相连接来表示系统行为。然而，DML的构建通常依赖于专家对技术文档的解读，这限制了其在复杂系统中的可扩展性。本研究提出了一种框架，用于从系统描述中自动构建DML模型，并将其表示为知识图谱（KG-DML），利用检索增强生成和大语言模型作为支持工具。基于先前在小规模系统中的工作，该框架将自动KG-DML构建和评估扩展到更大且更复杂的系统。模型构建通过针对性检索在DML层级中进行，同时保留功能依赖关系和显式逻辑关系。生成的KG-DML支持诊断推理、安全评估、向上故障传播和向下依赖追踪。一种多级验证方法评估了层特定精确度和召回率、逻辑门一致性以及整体结构完整性。应用于一座退役沸水反应堆的低压冷却剂注入系统，展示了在重复运行中的一致重建。结果表明，自动KG-DML构建可以将技术文档转化为可执行的功能模型，用于诊断和可靠性分析。
奖励函数设计框架：从目标到特征再到人类对齐的奖励函数 Di Yang Shi 2026-08-12 PDF 我们提出了一种正式流程，使非专家能够实例化和迭代符合人类对齐的奖励函数，即遵循给定轨迹偏好排序的奖励函数。给定一个用自然语言描述的任务，我们的流程通过三个步骤生成一个线性奖励函数：将任务的目标提炼为一组基本目标，并推导出捕捉这些基本目标的可测量结果变量；选择一组因果代表性的结果变量作为奖励项；通过偏好引导拟合这些奖励项的权重。我们的贡献描述了第一步，并形式化了后两步。第一步是用于推导结果变量的引导式工作流。第二步是将奖励项选择简化为因果有向无环图上的最小成本部分覆盖问题，通过最大流在多项式时间内求解。第三步是将权重拟合几何化为一个凸可行性问题，通过偏好查询迭代缩小范围，并利用现有的分离预言机方法求解。据我们所知，这是首个保持确定性无冲突可行权重区域的奖励设计方法，通过分离预言机以O(n log κ)次偏好查询将区域缩小到所需容差。
可解释计算机视觉中的类激活映射：以方法为中心的CNN、Transformer与基础模型时代视觉解释综述 AmirHossein Eshghi 2026-08-12 PDF 类别激活映射（CAM）是解释性人工智能中应用最广泛的视觉解释方法家族之一。其目的直观：将模型内部证据转化为热力图，突出支持目标类别或概念的图像区域、卷积通道、令牌或补丁。自2016年首个CAM公式提出以来，该领域已远超全局平均池化CNN分类器的范畴。CAM风格方法现包括基于梯度的后置解释、无梯度评分与消融方法、高分辨率上采样、弱监督定位与分割、Transformer令牌归因、因果与去偏方法，以及利用CLIP、DINO、SAM或特征分布比较的基础模型时代方法。本综述综合了自2016年以来发表的57篇以方法为中心的严格文献集。论文构建了一个按归因机制、架构依赖性和评估目标区分方法的分类体系，随后回顾了基于梯度的CAM、近期及混合CAM风格方法，以及基于模型或架构感知的方法。在整个文献集中，主要趋势清晰：该领域正从解释单个低分辨率CNN层中的单一类别分数，转向比较性、多层、概率性、令牌感知及基础模型感知的解释。同时，评估仍显碎片化。忠实性、定位能力、鲁棒性、计算成本和人类信任常采用不同协议衡量。因此，本综述不仅强调每种方法的贡献，还指出其遗留的空白及后续方法试图填补这些空白的方式。
教授大型语言模型导师克制作答：一种监督者架构与基于证据的苏格拉底行为调优方法 Yusuf Pisan 2026-08-12 PDF 高效的大语言模型（LLM）辅导教师往往必须拒绝给出它能轻易生成的答案。在一项随机研究中，使用无约束聊天机器人的学生在练习时得分更高，但在后续无此工具参与的测试中得分较低，而同一模型的苏格拉底式约束版本则保持了练习收益并消除了后续损失[4]。因此，可靠的答案拒绝是辅导教师价值的关键，但面对受挫学生施压时，仅靠提示词，能力强大的模型无法可靠地拒绝。我们报告了一个已部署的辅导系统，该系统将答案拒绝作为每轮可机器验证的契约强制执行，并提供一种基于证据调整该拒绝行为的方法。一个非LLM的策略核心，仅读取可信的学习者状态，在八级帮助阶梯上设置每轮上限；一个确定性检测器剥离解决方案代码；一个独立的LLM评判器对照契约检查每个有风险的回复。我们使用无需人类受试者的自动化评估来调整行为：脚本化的学生角色被驱动通过实时管道，并由更强的模型重新评分，我们记录每次拒绝的陈述理由，以便按原因修复失败。这揭示了一个可解释的“过度帮助阶梯”，从明显的解决方案泄露，到指出确切错误，再到过度引用一般事实，每次修复都暴露下一个问题。该辅导教师在全部四项验收标准上达到完全合规。我们提供度量、诊断和修复循环，作为任何必须拒绝其具备能力的LLM代理的可复用配方。

bioRxiv

标题 作者 发布日期 PDF链接 摘要
剖析波动选择：种群遗传学与数量遗传学的统一视角 Tuyishimire, E. 2026-08-13 PDF 进化生物学中长期存在的争论之一是波动选择对种群遗传变化的影响。然而，这些周期性力量在基因组和表型水平上影响生物体的程度仍不清楚。此外，尽管近期研究提供了波动选择的令人信服的证据，但关于产生稳定全基因组振荡的规模和过程的证据有限，导致经验发现与理论模型在潜在机制上存在脱节。本研究旨在阐明驱动波动选择的遗传和生态因素，并确定产生等位基因频率一致振荡模式的参数。为解决这些长期挑战，我们开发了一个整合数量遗传学和群体遗传学的建模框架，以模拟不同选择制度下的种群。使用正向进化模拟器SLiM，我们变化了遗传（遗传力和基因组结构）和生态（选择压力和季节长度）参数。与以往聚焦于直接作用于位点的选择的模型不同，我们的方法基于季节性最优值相对于平均表型的偏移来评估个体适合度。我们还应用频谱分析来检测周期性，指示周期性的选择环境。我们的模拟揭示了随时间维持等位基因频率振荡的条件。频谱分析成功地从等位基因频率中识别出周期性模式，即使在高度复杂的选择制度下也是如此。我们的研究不仅阐明了产生持续振荡行为的条件，而且这些参数相对容易从自然种群中预测，为经验性测试这些模型提供了可能性。
氨基糖苷类抗生素驱动RNA相分离 von Hofe, J. 2026-08-13 PDF 摘要：氨基糖苷类抗生素通过胺基和羟基接触网络高亲和力结合RNA，然而这种多价结合是否能驱动宏观RNA相变从未被测试。在此我们显示，新霉素B（neoB），一种FDA批准的氨基糖苷类药物，诱导poly(A)、poly(U)及大肠杆菌总RNA的浓度依赖性相分离。凝聚体的大小和密度可通过pH和离子强度调节，这分别调控neoB的质子化和液滴间排斥的屏蔽。与精胺比较显示，尽管精胺在生理pH下携带至少同等有效电荷，neoB产生的凝聚体更为稳定。岩藻糖醇，一种富含羟基但缺乏胺基的多醇，不能使RNA凝聚，表明阳离子胺基是必需的，不能被羟基替代。分子动力学模拟将neoB更高的凝聚效率归因于其羟基提供的额外氢键。这些结果揭示，氨基糖苷类药物的化学复杂性，为紧密识别RNA而进化，也驱动宏观RNA相变。RNA凝聚可能有助于氨基糖苷类的杀菌活性和细胞毒性。
澳大利亚野生动物蜱中斑点热群立克次体塔斯曼ensis及新型DNA病毒宏基因组解析，及立克次体暴露区域空间建模。 Teo, E. J. M. 2026-08-13 PDF 澳大利亚的斑点热群（SFG）立克次体引起显著疾病，但野生动物蜱中的微生物多样性仍未完全了解。对来自澳大利亚野生动物的九个蜱池（代表三种硬蜱科物种：塔斯马尼硬蜱、全环硬蜱和班克罗夫特血蜱）进行宏基因组测序，发现了一种来自新南威尔士州考拉采集的塔斯马尼硬蜱中的新型SFG立克次体物种基因组。系统发育基因组学分析确认这是一个与先前在塔斯马尼亚袋獾中报道的立克次体塔斯曼ensis片段密切相关的独特物种。此外，我们发现了四种新型DNA指环病毒物种，形成一个新属“辛托克病毒”，以及一种可能来自脊椎动物血餐的圆环病毒，揭示了野生动物病毒多样性。对塔斯马尼硬蜱进行物种分布建模以评估立克次体风险，发现澳大利亚东海岸沿线存在适宜栖息地，且媒介分布、有袋动物宿主和人口中心之间存在重叠。这确定了沿海地区潜在的候选塔斯曼立克次体暴露区域，阳性样本即来源于此，突显了监测重点区域。
RobustCell：用于稳健转录组数据分析的模型攻防框架 Liu, T. 2026-08-13 PDF 计算方法在生物学和医学任务中应具备准确性和鲁棒性，尤其是在面对不同类型的攻击时，这些攻击被定义为对良性数据的扰动，可能导致方法性能显著下降。因此，需要能够防御攻击的稳健模型。在本手稿中，我们提出一个名为RobustCell的新框架，用于分析单细胞和空间转录组数据分析中的攻防方法。在此生物学背景下，我们在框架中考虑三种攻击类型和两种防御类型，并系统评估现有方法在聚类和注释单细胞及空间转录组数据方面的性能。我们的评估显示，成功的攻击能损害各种方法的性能，包括单细胞基础模型。良好的防御策略能保护模型免受性能下降的影响。最后，我们通过运行单基因和组基因攻击方法，分析特定基因对细胞类型注释任务的贡献。总体而言，RobustCell是一个用户友好且扩展灵活的框架，用于分析不同攻击下转录组数据分析的风险和安全性。
小鼠前扣带回皮层中异质性单细胞动力学支持稳定的物体群体编码 Descamps, L. A. L. 2026-08-13 PDF 记住我们的环境及其主要特征对我们的生存至关重要。前扣带皮层（ACC）已被认为是远程记忆中的关键区域（Frankland等，2004；Goshen等，2011；Almaguer-Melian等，2025）。虽然大多数研究ACC对记忆贡献的研究使用了恐惧条件反射，但一些研究强调了其在物体位置保留中的作用，跨越近期和远程的不同时间尺度（Weible等，2009，2012）。然而，ACC中的神经元如何在重复暴露中编码物体位置尚未被研究。在此，我们调查了物体表征是否由跨天稳定的细胞集合支持，还是表征在跨时间分隔的重复经历中是易变和动态的。通过在自由移动的小鼠中进行钙成像，我们记录了小鼠在重复天数内探索环境中物体时兴奋性ACC神经元的活动。我们发现ACC以主要动态的方式编码物体位置：虽然分配给物体编码的神经元比例在跨天中不变，但表现出物体相关性的特定神经元会波动，呈现出动态更替，并伴有较小集合的稳定细胞。有趣的是，这受到动物行为的调节，例如，花最多时间探索物体的小鼠的物体细胞表现出更高的稳定性。我们接下来检查了动态的单细胞编码如何与网络层面的稳定性相关。群体分析揭示了从集体动态中涌现的稳定表征，表明下游区域可能依赖于集合模式而非固定的细胞身份。解码分析支持了这一观点：64-128个神经元的集合与完整数据集一样准确且更高效，表明关于动物位置的信息在较粗的群体尺度上表示时变得更加线性可分，使其更容易被整合群体层面活动的下游区域访问。因此，我们展示了ACC通过跨神经元的涌现组织实现稳定性，即使单个细胞保持动态。
基于食品加工废水的微生物群落蛋白可显著替代鱼粉并提高凡纳滨对虾（Litopenaeus vannamei）的存活率 Santillan, E. 2026-08-13 PDF 水产养殖饲料需求的日益增长要求寻找鱼粉的可持续替代品。基于微生物群落的单细胞蛋白（SCP）由大豆加工废水生产，提供了一种将营养回收与水产饲料生产相结合的循环方法。我们在四次为期42至84天的饲养试验中评估了SCP作为太平洋白虾（Litopenaeus vannamei）鱼粉替代品的表现，试验涉及来自不同孵化场的虾以及实验室和中试规模生产的SCP。测试了含有0-100%鱼粉替代率的日粮，对应最高达220克SCP每公斤饲料。50%的替代率在各项试验中均得到一致支持，而高达90%的替代水平维持了若干关键性能指标，包括特定生长率、饲料转化率和存活率，与鱼粉对照组无显著差异。完全替代在一次试验中降低了生长，这可能反映了SCP相对于鱼粉的蛋白质含量较低和氨基酸平衡较差，特别是其较低的赖氨酸和蛋氨酸比例。在评估虾组织近似组成和氨基酸组成的试验中，SCP的添加未显示出明显的不良反应。跨试验分析显示，在考虑试验特异性基线差异后，SCP替代与存活率呈正相关，替代率每增加10个百分点，存活率估计增加1.53个百分点（HC3 95%置信区间：0.90-2.17；P < 0.001）。尽管这种关联的潜在机制尚待确定，但研究结果支持通过定向挑战和机制研究来探索潜在功能效应。总体而言，在四次异质性试验中的表现支持微生物群落基SCP可大幅替代鱼粉，并展示了其作为循环水产饲料成分在实际应用中的潜力。
来自阿斯加德古菌富集物中的病毒、前病毒与卫星体揭示复杂的微生物相互作用 MELTZER, J. 2026-08-13 PDF 阿斯加德古菌是真核生物已知最近的亲缘关系，是真核起源模型中涉及古菌-细菌共生关系的核心，然而病毒在此过程中的贡献尚未被探索。在此，我们首次可视化与阿斯加德古菌细胞相关的独特病毒。此外，我们鉴定出首个推定的阿斯加德-古菌病毒卫星，其表现出与细菌Stromatodesulfovibrio nilemahensis的基因组相互作用，提供了病毒介导的阿斯加德古菌与细菌之间相互作用的证据。同时，S. nilemahensis的新型前病毒展现出独特的基因组特征，其中对替代重组位点的预测提示了与生物膜形成相关的水平获得基因的获取。进一步，我们利用高分辨率冷冻电子断层扫描、邻近连接（Hi-C）和宏基因组学全面表征了与该共培养体系相关的（前）病毒。综合这些发现，扩展了阿斯加德古菌病毒的已知多样性，并为研究病毒在微生物共生中与真核生命出现相关的角色奠定了基础。
人类若为罕见或常见的低效IL23R变异纯合子，则易患结核病。 Olguin Calderon, D. 2026-08-13 PDF 罕见IL23R功能缺失变体的纯合性会消除淋巴细胞（包括NK细胞和固有样T细胞）中依赖IL-23的IFN-γ产生，从而构成弱毒分枝杆菌物种所致临床疾病的基础。我们在结核病患者队列中报告了四种亚效IL23R变体纯合性的选择性富集。其中三种IL23R等位基因罕见（G300V、G149R和L372F），次要等位基因频率（MAF）低于1%，但第四种（R381Q）出人意料地常见，在某些人群中MAF高达10.2%。公共数据库中发现的纯合状态的其他15个错义等位基因是同构的。鉴定的四种亚效IL-23R变体与IL-12Rb1二聚化并结合IL-23。然而，其功能因细胞表面表达水平低（R381Q、G300V）和/或构象改变导致激动剂效能变化而受损。IL-23刺激下IFN-γ的产生在固有样T细胞和NK细胞中受损。这些数据表明，隐性部分IL-23R缺陷，无论源于罕见还是常见变体，均赋予结核病易感性，同时保留对低毒力分枝杆菌的免疫。
并非失败的失败：未被观察到的感觉历史预测逃跑行为 Dasyam, P. 2026-08-13 PDF 动物常常无法对可靠的感觉刺激做出反应，这一现象通常归因于随机神经噪声或内部状态的调节。在蝗虫中，由逼近刺激诱发的跳跃逃逸反应（JER）在约40%的试验中失败，这些失败与下行对侧运动检测器（DCMD）反应的多重特征相关1,2。利用斑腿蝗（Hieroglyphus banian），我们表明这些失败可以从试验程序中由“亮到暗转变”（LDT）引起的未观察到的刺激历史预测，该转变发生在逼近刺激前几分钟。在JER试验中，LDT诱导了一种持久的竞争性行为状态——梳理行为，从而抑制了JER。通过照亮通道来减小这种转变的幅度，减少了梳理行为并恢复了JER。在培养条件下，LDT可靠地诱导了蝗虫的梳理行为。机电诱导的梳理行为足以导致JER失败。由LDT或机电刺激诱导的梳理状态通过除法增益调节降低了逼近刺激诱发的DCMD反应，同时保持了归一化变异性。在自然田间条件下，梳理行为很少见。因此，考虑先前未观察到的刺激历史可以解释相当一部分表面上的行为失败，否则这些失败会被归因于随机神经噪声。
对医院空气与表面微生物组的综合分析揭示了与医院获得性感染相关的多种病原体的潜在热点及传播途径 Cambara, J. C. O. 2026-08-13 PDF 污染物介导和空气传播途径在医疗相关病原体的传播中发挥重要作用，增加了医院获得性感染（HAIs）的负担。因此，有效的感染预防和控制需要强有力的监测方法，能够捕捉医疗环境中空气和表面微生物群落的复杂性。然而，迄今为止，此类方法尚未广泛采用。在本研究中，我们使用了一种快速且针对低生物量优化的宏基因组工作流程，以检测临床相关病原体，表征抗菌素耐药性和毒力决定因素等遗传特征，并分析更广泛的空气微生物组，包括不可培养的分类群，这些对HAI监测至关重要。空气样本采集自英国一家医院内三栋多层医疗单元中的多个临床和非临床区域，同时从有记录暴发史的血液学/肿瘤科病房采集表面样本。在针对低生物量样本优化的DNA提取和富集后，使用Oxford Nanopore Technologies MinIon长读长平台进行测序。宏基因组数据使用内部开发的生物信息学流程进行分析。宏基因组分析显示，采样环境中细菌分类多样性高，空气和表面群落之间的重叠有限。约0.3%的细菌读数在不同医院样本组中携带多种抗菌素耐药基因（ARGs）、毒力因子（VFs）和移动遗传元件（MGEs）。值得注意的是，在十个病房中检测到关键和新兴病原体，并与临床显著耐药决定因素相关，包括多种blaOXA亚型、vanA基因簇和多药外排泵，这些赋予对八类重要抗生素的耐药性，包括碳青霉烯类、头孢菌素类、青霉素类和万古霉素。此外，在这些病原体中鉴定出多个参与水平基因转移（HGT）的质粒复制子，表明医院相关微生物群落中多药耐药性出现和传播的潜力增加。我们的发现强调了在医疗环境中使用基于快速宏基因组学的方法进行环境监测的重要性。相应地，本研究揭示，医院空气和表面微生物组包含复杂且动态的微生物群落，这些群落携带多种ARGs和VFs，具有在表面-空气界面快速传播的潜力，特别是在高风险/脆弱患者区域，这些区域更可能发生暴发。

medRxiv

标题 作者 发布日期 PDF链接 摘要
基于多模态嵌入的自然语言检索识别照护者-儿童录音中的发展性行为候选 Mwangi, B. 2026-08-13 PDF 背景 自然情境下的看护者-儿童互动音视频记录包含丰富的发展信号。然而，提取可解释的临床指标需要资源密集的人工编码。为解决这一瓶颈，我们评估了自然语言查询用于从这些记录中检索特定行为时刻，并应用多模态嵌入作为自动化证据选择层。方法 我们比较了三种嵌入模型（Jina Embeddings v5 Omni、LanguageBind 和 Wave7B），用于直接从音频和视频流进行自然语言检索，绕过转录文本。我们评估了来自早期开端计划 Talkbank 语料库中277个看护者-儿童记录（年龄为14、24和36个月）中27个行为目标的性能，共产生7,479个记录-目标查询。结果 Jina Embeddings v5 Omni 在 top-10 检索成功率上表现最佳（文本到音频 38.3%；文本到视频 36.4%），领先于 LanguageBind（37.0%；34.5%）和 Wave7B（36.1%；35.0%）。跨模型来看，常见目标的检索成功率显著高于罕见发声和手势行为，如指点和咿呀学语。通过分析检索到的音频片段中的口语词汇，我们发现 Jina 在每个年龄段能准确按相对词汇量大小对儿童进行排序（14、24和36个月时的 Spearman 相关系数分别为0.68、0.82和0.90）。然而，该模型严重低估了每个儿童在整个会话中使用的独特词汇总数。结论 多模态嵌入能成功定位长时间看护者-儿童记录中的重要发展行为和语音模式。然而，这些系统仍难以定位罕见事件。此外，虽然它们能准确按相对词汇量对儿童排序，但无法测量儿童的完整词汇量。我们得出结论，这些模型目前最适合用于自动化证据选择，以优先排序相关片段供专家解释，而非作为人工行为编码或语言评估的独立替代。在真实临床部署前，改进对低频行为的检测并在外部数据集上验证这些模型是必要的下一步。
AVATAR疗法治疗痛苦性幻听：AVATAR1试验中变化的介导因素——一项以支持性咨询为主动对照的单盲随机对照试验 Fornells-Ambrojo, M. 2026-08-13 PDF AVATAR疗法是一种针对持续性痛苦性言语性幻听（声音）的有效关系性疗法。通过创建体现迫害性声音的数字表征（化身），并在系列对话中使用，支持声音聆听者更加坚定自信，同时化身逐渐让步权力。在对AVATAR疗法进行的首次中介分析中，我们探讨权力相关构念的作用，研究治疗对声音总体严重程度、频率和痛苦的影响是否由对声音及自我的信念、声音关系评估和焦虑的变化所中介。中介效应通过分解治疗提供和治疗接受效应进行评估，采用意向治疗（ITT）和依从者平均因果效应（CACE）分析。本研究纳入AVATAR1试验中的150名参与者，该试验为一项随机对照试验（RCT），比较AVATAR疗法与支持性咨询，使用基线和治疗结束（12周）时的数据。正如假设，在ITT和CACE分析中，感知声音全能感的降低和与声音相关的坚定自信增强，成为AVATAR疗法相比支持性咨询在减少幻听总体严重程度、频率和痛苦方面的一致中介因素，而声音恶意、感知权力差异、自尊和焦虑则未显示中介作用。探索性分析还表明，与声音相关的接受度和自主性的增加中介了AVATAR疗法对总体声音严重程度和痛苦的影响。此中介分析深化了我们对AVATAR疗法的理解，并强调能动性、声音全能感和接受度作为干预目标。
对94,730名中国成年人进行的拷贝数变异关联分析揭示了影响人体测量和心血管代谢性状的位点 Howard, I. 2026-08-13 PDF 在中国慢性病前瞻性研究（China Kadoorie Biobank）的94,730名成年人中，我们对13项人体测量和心血管代谢性状进行了CNV全基因组关联研究，这是一项大型东亚研究。我们识别出15个独特位点上的19个独立位点-性状关联。新发现的关联包括8p23.1（{beta} = -0.29 SD，P = 5.40x10-8）和14q11.2（{beta} = +0.43 SD，P = 8.41x10-7）处的随机血浆葡萄糖，7p21.1（{beta} = +0.75 SD，P = 5.25x10-6）处的舒张压，以及12p12.1（{beta} = -0.74 SD，P = 8.11x10-6）和17q12（{beta} = -0.56 SD，P = 7.36x10-6）处与重复相关的体脂百分比降低。我们还复制了已确立的剂量敏感区域，最显著的是16p11.2内两个不同区间（BP2-BP3和BP4-BP5），其中CNV在5项肥胖性状（包括体重指数，{beta} = -0.84 SD/拷贝，P = 1.77x10-8）上显示出大的双向剂量效应。这些发现识别出对中国成年人心血管代谢和人体测量性状变异有贡献的结构变异，并扩展了CNV关联研究的祖先多样性。
TRIDENT：一个用于稳健多性状GWAS的框架，识别出66个新的多性状骨关节炎信号 wu, y. 2026-08-13 PDF 随着多性状全基因组关联研究（GWAS）越来越多地用于识别相关表型间的共享遗传关联，目前缺乏评估其发现稳健性的实用方法。在此，我们提出一个三步框架（Trident），用于稳健的多性状GWAS，该框架利用较早、较小的GWAS荟萃分析来检验表型是否能有效合并，以及同一表型的最新、最大GWAS荟萃分析进行发现，随后进行转化注释以评估疾病相关性并优先考虑可能的效应基因。我们通过使用Combined-GWAS（C-GWAS）方法应用于骨关节炎（一种退行性关节疾病）的五个关节部位来实施Trident。早期GWAS荟萃分析中识别的信号在复制数据集中显示出高验证率，支持了该方法的稳健性。应用于最新且最大的骨关节炎GWAS荟萃分析时，C-GWAS识别出66个传统单性状GWAS荟萃分析未发现的新关联，包括在不同关节部位具有共享和相反效应的信号。转化注释将这些信号与生物学上合理的骨关节炎基因和通路联系起来。总之，我们提供了一个实用的稳健多性状GWAS框架，通过识别新信号提高检测能力，并通过将其应用于五个关节的骨关节炎实例，细化了这一常见疾病的遗传结构。
赞比亚接受治疗不足6个月后纳入六个月配药方案的HIV治疗患者的临床结局：一项目标试验模拟 KACHINGWE, E. 2026-08-13 PDF 背景：抗逆转录病毒治疗（ART）的六个月多剂量配药（6MMD）减少了门诊就诊频率，并与改善护理保留相关。在COVID-19疫情期间，赞比亚向ART启动后≥3个月的客户提供6MMD，而非标准的≥6个月要求。我们评估了早期（ART治疗<6个月）与标准（6-12个月）6MMD登记对治疗中断率的影响。方法：我们使用赞比亚12个公共卫生机构的常规收集电子病历模拟了一项目标试验。符合条件的客户年龄≥15岁，于2020年1月至2022年8月启动ART，启动时WHO分期为1或2期，并具有≥21个月的潜在随访期。治疗中断定义为错过预定门诊或药房就诊超过28天。我们采用克隆-删失-加权方法以减少不朽时间偏倚。当观察到的配药偏离分配策略时，克隆被删失。逆删失概率加权（IPCW）考虑了信息性删失，而逆处理概率加权（IPTW）平衡了策略间的测量基线混杂因素。我们使用加权合并逻辑回归分析人月数据，估计早期与标准6MMD登记者的治疗中断几率，包括随访月份以建模每月基线风险。结果：6,142名ART客户符合纳入标准。741名（12.1%）为早期6MMD登记者，1,590名（26.1%）为标准6MMD登记者，3,811名（62.0%）为符合条件但从未参与6MMD的客户。随访期间发生268次治疗中断。在主要分析中，早期6MMD与标准6MMD相比，治疗中断几率较低，OR为0.701（95% CI 0.51-0.97）。在18个月时，早期6MMD策略下的预测累积治疗中断概率为6.5%，标准策略下为9.1%（风险差异：-2.6个百分点）。结论：ART启动后3-6个月参与6MMD与标准6-12个月参与相比，治疗中断几率较低，18个月时预测绝对风险差异为-2.6个百分点。我们没有发现早期获得6MMD增加治疗中断风险的证据。
心房颤动中类湍流电活动假说的计算评估：基质重塑、临界波长转变与多波子维持 Chu, X. 2026-08-13 PDF 背景心房颤动（AF）在不同疾病阶段仍难以用单一局灶驱动或转子中心机制解释。我们测试了进行性心房基质重塑是否能驱动向湍流样、去中心化多波折电活动的关键转变。方法我们构建了一个受控的二维心房反应-扩散模型，包含六个分级基质重塑阶段。我们评估了有效波长、理论波折容量、AF可诱导性、易损窗动力学、空间随机性、时间记忆、频谱离散度、非线性指数、虚拟消融反应以及ERP延长反向机制测试。结果进行性重塑将有效波长从12.0厘米缩短至2.4厘米，并将理论波折容量从0.69增加至17.36。可诱导性随波长缩短呈S形上升，模型推导的转变点接近lambda50=4.5厘米。晚期基质显示波折增加、空间随机性增强、短记忆动力学、广泛频谱离散度、正非线性指数以及对随机局部消融的抵抗性。易损窗内的罪魁房性早搏有效触发AF，而在第2阶段，20至35毫秒的反向起搏将可诱导性从52%降至11%。结论在此受控模型中，AF的启动和维持与基质依赖性波长、波折容量和易损窗触发相关。模型推导的转变为未来高密度标测、患者特异性建模和设备研究提供了可测试框架。
SARS-CoV-2疫苗接种后心肌梗死冠状动脉血栓的免疫血栓特征 Blasco, A. 2026-08-13 PDF 背景：中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）参与免疫血栓形成和动脉血栓形成。SARS-CoV-2疫苗接种后心肌梗死的机制仍知之甚少。目的：探讨SARS-CoV-2疫苗接种后ST段抬高型心肌梗死（STEMI）患者冠状动脉血栓的组织病理学和免疫血栓形成特征。方法：我们进行了一项回顾性匹配队列研究，纳入2021年1月至2023年3月期间接受直接经皮冠状动脉介入治疗的STEMI患者。通过抽吸获得的冠状动脉血栓采用组织病理学、免疫组织化学和共聚焦显微镜分析NET检测。接种疫苗和未接种疫苗的患者按年龄和性别匹配。在调整SARS-CoV-2血清学状态后，评估疫苗接种状态与血栓特征之间的关联。结果：在44名匹配患者（23名接种疫苗和21名未接种疫苗）中，14名接种疫苗患者（61%）和5名未接种疫苗患者（24%；P = .01）中检测到NETs。在调整SARS-CoV-2血清学后，疫苗接种与NET阳性血栓的几率增加相关（比值比，5.1；95% CI，1.36--19.45；P = .02）。疫苗接种与多形核细胞密度、纤维蛋白沉积、斑块碎片或抗血小板因子4染色之间未观察到关联。在STEMI前100天内接种疫苗的患者中，NET阳性血栓与疫苗接种和心肌梗死之间的较短间隔相关（中位数[IQR]，25 [11--64] vs 57 [40--84]天；P = .02）。结论：SARS-CoV-2疫苗接种与STEMI患者冠状动脉血栓中NET存在增加相关，提示一种潜在的NET介导的免疫血栓形成机制，独立于经典的疫苗诱导的免疫性血栓性血小板减少症。
简短整合式认知控制训练干预对抑郁症的适应性与可行性：一项概念验证试验 Kodancha, P. 2026-08-13 PDF 抑郁症中的认知缺陷即使在药物和心理治疗之后也常常持续存在。现有的认知再训练项目通常耗时且资源密集，并且对解决主观感知的认知困难或成果泛化的重视有限。这项概念验证研究旨在将综合认知控制训练（ICCT）调整为适用于抑郁症患者的简短格式，并生成可行性和有效性的初步证据。通过文献回顾、涉及临床医生和有抑郁症亲身经历个体的专家调查以及试运行，该干预措施被改编为一个手册化的五节课程项目。研究采用单组、开放标签的前后设计（N=16）。在认知灵活性（颜色轨迹测试-2：t=3.52，p=0.003，d=0.88）、抑郁严重程度（蒙哥马利-阿斯伯格抑郁评定量表：t=6.66，p<0.001，d=1.67）和主观认知（感知缺陷问卷：t=5.06，p<0.001，d=1.3）方面观察到显著改善。该干预措施显示出高接受度和需求。这些发现表明，简短ICCT是解决认知缺陷的一种可行且可能有效的方法，其改善效果延伸至抑郁症状严重程度和社会职业功能。这些概念验证结果证明了在充分有力的随机对照试验中进一步评估简短ICCT的合理性。
赌博障碍症状严重程度与心理健康：基于项目反应理论对DSM-5赌博障碍标准的分析 Vogl, F. 2026-08-13 PDF 本研究通过项目反应理论（IRT）分析，在两个大型德国人口调查数据集（Buth等人，2022年，2024年）中考察了DSM-5赌博障碍（GD）诊断标准与赌博严重程度之间的关系。基于IRT的个人拟合分析可能揭示非典型反应模式（例如，认可与较高障碍严重程度相关的标准，但不认可与较低严重程度相关的标准）。我们采用双参数逻辑（2PL）IRT模型和带随机截距的线性混合模型，考察了此类非典型反应模式与通过MHI-5测量的心理健康之间的关联。结果在很大程度上重复了先前报告的两个样本中项目严重程度的排名：诸如追损和沉迷赌博等GD标准通常与较低严重程度相关，而诸如戒断症状或工作/家庭问题等标准通常与较高严重程度相关。建模显示，在较低赌博严重程度范围内评估敏感性降低。此外，个人拟合分析表明，非典型症状模式可能与较差的心理健康（MHI-5）相关。本文讨论了认可标准总分可解释性的影响，以及确定治疗资格和经济补偿资格的诊断实践有效性的影响。
脑电图电极在PET成像中引入的微小但系统性的偏差 Stöhrmann, P. 2026-08-13 PDF 目的：PET图像的衰减校正（AC）对于准确定量至关重要。包含同步脑电图（PETEEG）的脑部PET研究可能因CT图像（CTEEG）中的金属伪影而受损，或当CT中不存在电极时（CT0）校正不当。由于这些影响尚未充分表征，我们旨在比较CTEEG图像的金属伪影减少（MAR）技术，并评估使用CT0和带MAR的CTEEG、合成放置电极（CTEEG-synth）以及扩展亨斯菲尔德单位（HU）范围进行衰减校正的PETEEG之间的差异。方法：19名健康参与者分别接受了两次全身PET/CT扫描，使用[18F]FDG，一次带32个EEG头皮电极，一次不带。我们评估了五种MAR方法以减少CTEEG中EEG电极引起的条纹伪影。最后，使用CT0、带扩展HU范围的CTEEG（CTEEG-iMAR-Ext）和不带扩展HU范围的CTEEG（CTEEG-iMAR）以及CTEEG-synth对PETEEG进行衰减校正。我们将结果与PET0/CT0扫描使用相对差异进行比较。结果：CTEEG和CTEEG-iMAR与CT0的差异最小。PETEEG/CTEEG-iMAR-Ext与PET0/CT0的差异最低（所有区域平均偏差为-0.46%），其次是PETEEG/CTEEG-iMAR（-0.73%）和PETEEG/CTEEG（-0.76%）的表现相似。相反，PETEEG/CT0显示出最大的平均差异（-1.81%），在顶叶达到-2.71%。这些差异在受试者间一致，在大脑大部分区域产生显著效应（pFWE < 0.05）。CTEEG-synth的表现不如CTEEG（-1.21%）。结论：带扩展HU范围的CTEEG最适合PETEEG图像的衰减校正，MAR校正带来的额外改进有限。