2026-08-22 每日论文
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| 关于轨迹的信息：鞅与随机时间 | Akshay Balsubramani | 2026-08-20 | 对非负鞅轨迹路径空间上的信息流进行核算，可得到其精确变分恒等式，即使在任意随机时刻也成立。这恢复了广泛使用的经典集中不等式，从Ville到PAC-Bayes，并度量了每个不等式所舍弃的内容。尾部界限所控制的对象本身是相对熵，通过链式法则分解为每步条件散度。被舍弃的松弛量在三种几何形态中均有精确形式：Azuma-Hoeffding和PAC-Bayes界的Gibbs倾斜，Ville界和合并检验中的交叉本身，以及$L^p$极大值界中的支配证书。该证书的可选停时亏损按步分解为运行最大值的Bregman散度。在路径-时间空间上，同一恒等式增加了一个因子来定价预期：任意随机时刻携带一个e过程“偷窥惩罚”。配分函数可解读为合并过程——独立副本的前缀共享概率——而测试鞅的几何混合在多模型安全检验中获得合并收益。 | |
| ConceptGuard：大型语言模型中上下文敏感遗忘的基准测试 | Sahil Kale | 2026-08-20 | 大型语言模型（LLMs）日益需要选择性移除有害或敏感知识，即所谓的“遗忘”，然而现有方法和基准未能全面评估这一能力。当前方法依赖于由独立事实组成的不相交的遗忘集和保留集，并通过简单直接的事实回忆来衡量成功。这种框架未能捕捉遗忘的一个关键要求，即消除有害行为同时保留良性且有益的知识。我们认为，有效的遗忘必须在概念层面运作，确保完全移除不安全应用，同时维持其正确且有用的用途，从而实现概念上有意义且完整的遗忘。为了从这种实用视角更好地评估遗忘技术，我们引入了双重用途概念的概念：这些概念既可用于有害情境，也可用于良性情境。基于这些概念，我们构建了一个名为ConceptGuard的基准，其中遗忘集和保留集在概念使用上明确互补。我们的基准独特地使得遗忘能够在概念层面而非稀疏事实层面进行探索和评估，并且评估是意图敏感的，旨在最大化上下文分离以促进更安全的行为。我们证明，当前遗忘技术在此设置下表现不佳，显示出弱的上下文分离以及ROUGE和概念级指标上的较差表现。我们的结果揭示了强烈的遗忘-效用权衡、上下文敏感性的有限提升，以及不同方法在概念级控制上的不一致性，并为更符合现实世界安全需求的遗忘方法提供了思路。我们的数据集已公开可用。 | |
| 4DAnyone：从随意单目视频中创建任意人物的4D模型 | Yudong Jin | 2026-08-20 | 我们提出了4DAnyone，一个从无标定单目视频重建4D人体的框架，通过生成重建级多视角一致视频并将其提升为4D高斯泼溅（4DGS）。现有的相机控制视频扩散模型能合成合理的novel-view视频，但在扩展到4DGS重建所需的数十个目标视角时无法保持一致性。我们将这一失败识别为有界注意力上下文问题：当目标视角超过单次DiT前向传播的容量时，必须将其分组，暴露两个耦合瓶颈。在参考上下文方面，对所有先前生成视角的条件化以$O(N)$增长，削弱了跨视角外观引导。在目标上下文方面，不相交的组无法直接交换信息，导致全局结构漂移。4DAnyone通过两种互补设计解决这两个瓶颈：参考上下文打包（RCP）将增长的参考视角压缩为固定长度的混合分辨率上下文，具有$O(1)$参考上下文复杂度，而目标上下文路由（TCR）在去噪过程中旋转目标视角分组，在高噪声步骤跨组共享上下文，在低噪声步骤稳定细节。我们进一步使用内部游戏引擎构建MVGameHuman数据集，并结合光舞台和野外视频数据集进行训练。在DNA-Rendering和DyMVHumans上的实验表明，4DAnyone在novel-view视频质量和下游4DGS重建方面均优于先前方法，并具有稳健的野外泛化能力。视频结果和源代码见项目页面：https://4danyone.github.io。 | |
| WithEveryone：面向群体图像生成的统一规划与身份锚定 | Hengyuan Xu | 2026-08-20 | 当场景必须包含多个指定人物时，保持身份一致的图像生成变得愈发不可靠。除了保留每个身份外，模型还必须将每个参考绑定到不同的人物和位置，而训练时的身份损失必须在多个噪声预测人脸之间建立对应关系。我们提出WithEveryone，一个统一框架，用于生成包含多达十个参考身份的群体图像。WithEveryone将每个选定身份注入为寻址令牌，预测结构化身份-布局计划，并将该计划渲染为视觉条件。其关键目标，布局接地身份损失，利用标注的人脸区域直接监督预期身份，避免不稳定的基于嵌入的人脸匹配；身份表示强制训练还在图像合成前为每个身份预测。在身份不相交的基准上，WithEveryone实现了最高的目标上下文身份相似度，将人脸相似度从GPT-Image-2的0.462提升至0.499，同时将复制粘贴伪影从0.169降至0.055。它还覆盖了97.3%的请求身份，重复率仅为2.8%。这些结果表明，显式身份-布局接地使身份保持生成能够扩展到更大群体，而无需依赖直接参考人脸复制。 | |
| Swift-Image：探索紧凑统一图像生成模型的性能前沿 | Taihang Hu | 2026-08-20 | 我们提出了Swift-Image，一个紧凑的统一模型，用于文本到图像生成、单图像编辑和多图像编辑。我们的目标是在受限的计算预算下，通过系统的训练工程探索一个相对较小的视觉生成器能推进到何种程度。Swift-Image采用高效的6B单流DiT架构和渐进式训练流程，从广泛的语义覆盖逐步演进到更高分辨率、更强的视觉质量和统一的生成-编辑监督。在后训练阶段，我们采用并行专家强化学习，随后进行多教师在线策略蒸馏，以缓解异构目标之间的干扰。我们进一步将高层推理与像素级渲染解耦，通过提示增强器将用户请求转化为与生成器对齐的视觉规格。为高效部署，结构剪枝和少步蒸馏产生了3B和加速变体。Swift-Image在评估的开源模型中仅以6B参数和243K GPU训练小时达到领先的聚合性能；压缩后的3B模型几乎无性能损失，而少步蒸馏进一步以显著更少的采样步骤提升了聚合编辑性能。我们的研究还总结了架构、数据课程、后训练、提示增强和模型压缩方面的实用经验。 | |
| G-CARL：面向患者导向的医学报告解读的基于检查表对齐的奖励学习 | Shiao Xie | 2026-08-20 | 医疗报告的个性化解读已成为患者日益重要的需求。满足这一需求既需要基于证据的医学事实准确性，又需要依赖情境的患者沟通，然而现有的医学视觉语言任务未能充分涵盖这些双重需求。为弥合这一差距，我们引入了面向患者的医疗报告解读（PMRI），这是一种新颖的开放式多模态生成任务，要求模型根据用户查询和对话历史，以准确且易懂的语言解释医疗报告。这两个目标在可验证性上根本不同，但又紧密耦合，使得在传统监督微调和整体强化学习范式下难以联合优化。为应对这一挑战，我们提出了G-CARL，一种基于依据的、清单对齐的强化学习框架，结合多源检索进行原子声明验证，以及上下文感知、实例特定的加权清单用于响应覆盖，为事实性、用户需求满足和表达质量提供结构化监督，而不限制响应多样性。我们进一步构建了MMedReport，一个真实世界的PMRI基准，以及临床医生设计的三维评估协议。大量实验表明，G-CARL在整体质量、声明级精确度和清单召回率上持续优于现有后训练基线。临床医生的成对偏好评估进一步证实，G-CARL生成的解读更准确且更符合患者需求。 | |
| $TCP_α$：面向可靠音乐信息检索的边际控制置信度估计 | Parampreet Singh | 2026-08-20 | 深度神经网络往往过度自信，即使对错误预测也赋予高置信度。因此，用户缺乏可靠信号来判断何时可以信任预测。事后置信度估计通过在被冻结的分类器上训练一个轻量级辅助头来解决这一问题。然而，现有目标存在固有歧义：它们为正确和错误预测分配重叠的置信度值，而决策边界附近的错误预测所获得的置信度分数与正确预测无法区分。在本工作中，我们提出$TCP_α$，一种新颖的置信度目标，通过引入针对误分类样本的边际控制惩罚来解决这些局限。我们证明$TCP_α$保证了正确与错误预测目标值之间的完全分离，且分离边际与类别数量无关，并随惩罚参数单调增加。由于准确分类器自然产生极少错误，学习这些目标会导致严重的类别不平衡回归问题。因此，我们对在这种不平衡下学习的训练策略进行了系统性研究，并通过广泛的消融实验确定了有效的训练配置。我们在拉格识别任务上评估了所提方法，考察了其在域偏移下的鲁棒性，并进一步在帧级装饰音检测上验证，无需修改所选配置。在所有设置中，$TCP_α$在失败预测方面始终优于现有置信度目标。仅拒绝置信度最低的8%预测，就将基础模型的宏F1分数从0.89提升至0.98，而仅使用新语料库中5%的标注样本微调置信度头，即可有效恢复域偏移下的性能。 | |
| 针对卧室人体活动监测与睡眠中断检测，天花板安装式FMCW、IR-UWB和Wi-Fi雷达的比较 | Anton Lambrecht | 2026-08-20 | 尽管无接触式射频（RF）医疗监测的重要性日益增长，但诸如调频连续波（FMCW）雷达、脉冲无线电超宽带（IR-UWB）和Wi-Fi传感等不同无线电技术，在相同部署条件下很少被直接比较，因为现有研究通常在硬件、数据集和评估方法上存在差异。此外，尽管天花板安装雷达在医疗环境中具有实际部署和成本优势，其性能仍未得到充分探索。因此，本文基于20名参与者在六种房间布局下的同步记录，对天花板安装的FMCW、IR-UWB和Wi-Fi传感进行了受控比较与分析。所有技术均采用相同的卷积神经网络（CNN）进行评估，涵盖细粒度的10类人体活动识别（HAR）任务和粗粒度的4类睡眠监测任务。IR-UWB在跨受试者活动识别性能上表现最佳（89.0%宏F1），而FMCW对未见房间布局的泛化能力最强（83.8%宏F1）。在睡眠监测方面，所有技术在未见环境中均超过92%的宏F1。结果揭示了识别性能与环境鲁棒性之间的基本权衡，这可通过距离分辨率、天线多样性、多普勒分辨率和空间信息保留的差异来解释。这些发现为面向医疗的RF传感系统设计提供了实用指南。 | |
| 一种用于主动数据收集、出行行为建模及天气敏感需求预测的智能体方法 | Narges Ahmadi | 2026-08-20 | 出行行为研究日益将数字数据采集与预测建模相结合，然而这些阶段往往被分别开发和评估。本研究提出了一种三智能体工作流，整合了对话式数据采集、结构化数据处理和行为预测。一项由聊天机器人管理、图像增强的陈述偏好调查，在五种预设天气情景下收集了学生通勤者的出行方式选择，产生了454个受访者-情景观测值。使用多项逻辑模型分析了与天气相关的关联，而逻辑回归和随机森林提供了机器学习基准。九个本地部署的大语言模型（LLMs），参数规模从20亿到350亿不等，在四种零样本提示和上下文条件下进行了评估，并通过角色、少样本和基于视觉的配置进行了扩展。随机森林实现了69.6%的五类准确率，而最佳纯文本零样本LLM在无需任务特定拟合的情况下达到了69.9%。习惯性出行信息产生了最一致的增益，专家框架通常优于角色扮演，而角色信息在习惯性出行信息不可用时最为有用。少样本提示改善了几个模型的预测，增益在少量示例后趋于稳定。使用与受访者相同的天气图像，最佳基于视觉的配置达到了71.5%的五类准确率，表明视觉上下文可能为选定模型提供额外的预测信息。总体而言，该研究展示了如何在可审计的多智能体工作流中协调对话式调查、结构化数据处理、传统行为建模、机器学习和多模态LLM预测。 | |
| 从计算机使用痕迹中归纳任务模型 | Yucheng Jiang | 2026-08-20 | 自然主义计算机使用轨迹，即被动记录的屏幕截图和鼠标或键盘操作，是提取日常工作中符号化、可审计且可复用模型的宝贵资源。随着计算机使用代理进入实际工作场景，这些模型变得至关重要，因为代理需要学习任务实际上是如何执行的，而组织需要审计并复用这些知识。然而，诱导此类任务模型具有挑战性，因为活动仅以低级事件形式被观察，且现实工作是多线程的，目标交织在一起。现有方法假设给定任务或单一工作流，并产生步骤级摘要而非结构化任务模型。我们引入了任务模型归纳（TMI），它（i）在无约束轨迹中发现潜在任务，解开并发活动，并且（ii）对每个潜在任务，诱导一个任务模型，该模型将递归目标分解的层次目标模型与组织执行的控制流程序模型配对。在内在评估中，针对受控的人类和代理轨迹，TMI以0.974的一致性恢复交织任务，与地面真值分组相比，并重构了74.9%的观察执行步骤，远超最强的工作流归纳基线。在外在评估中，从TMI任务模型衍生的技能将保留任务的准确性提高了30.0%，优于最强基线。 |
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| 标题 | 作者 | 发布日期 | PDF链接 | 摘要 |
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| 日本竹筴鱼全国多组学分析揭示宿主泛交配下肠道微生物组的地理结构 | Yoshida, M.-a. | 2026-08-22 | 宿主遗传标记通常难以解析高度连通或泛交海洋物种的区域起源。日本竹筴鱼（Trachurus japonicus）是日本周边具有重要商业价值的渔业物种，其种群结构几乎或完全不可检测。本研究利用全国范围的多组学分析，比较了来自日本各沿海地区的野生日本竹筴鱼宿主基因组变异与肠道微生物组组成。我们为43个个体生成了MIG-seq数据，为24个个体生成了16S rRNA基因谱；经质量过滤后，19个个体保留用于匹配的宿主-微生物组比较。全基因组宿主SNP分析显示微弱或缺失的地理种群结构，与日本水域泛交的先前证据一致。相反，基于Bray-Curtis相异度和PERMANOVA分析，肠道微生物组组成表现出地理结构化，且该模式无法由距河口距离或宿主相关变量解释。与地点或个体相关的细菌谱系促成了观察到的微生物组差异，而叶绿体相关和蓝藻门分配的ASVs提示近期饮食或环境输入。这些结果表明，肠道微生物组可展示宿主遗传标记单独无法显现的区域生物学变异。本研究为整合宿主基因组学和肠道微生物组分析以评估高度连通海洋动物的区域特征和起源提供了概念验证示例。 | |
| 微生物突变累积研究中的选择偏差及菌落生长的影响 | Grosse-Sommer, J. M. | 2026-08-22 | 在微生物突变积累（MA）研究中，普遍认为通过重复的单细胞瓶颈效应，自然选择被沉默了。支持这一观点的证据是，40项针对选择偏差的测试未能检测到野生型微生物中非同义突变相对于同义突变的缺失。然而，我们的研究显示，这很可能反映了选择性报告和统计功效不足。我们对野生型微生物MA研究中10,856个突变进行的荟萃分析揭示了明确的选择信号：非同义突变出现的频率比同义突变低7.7%。尽管如此，我们对这一偏差的推断受到普遍忽视突变谱系的影响。为克服此问题，我们提供了一个多项逻辑回归模型，该模型能同时估计突变谱系和选择效应。将该模型应用于一项包含194个谱系的大肠杆菌MA实验及五个先前的大肠杆菌数据集（共869个突变），我们发现了非同义突变的缺失，尽管这种减少在统计上并不显著。虽然存在校正选择偏差的方法，但当前所有方法均假设微生物MA系在充分混合的液体培养基中生长，而非在空间结构竞争的表面菌落中。尽管现有理论认为菌落生长下的选择偏差应更强，但通过基于代理的模拟，我们显示这实际上取决于相邻细胞竞争的尺度及其分裂的不均匀性：这种偏差可能比均匀生长中更弱、相当或更强。尽管我们的初步评估认为其显著更强，但定量预测仍需更精确地解析菌落生长的实验细节。 | |
| 通过整合SRS、MPF、FLIM和SHG，对衰老过程中代谢异质性与相关性的无标记多模态光学成像 | Jang, H. | 2026-08-22 | 细胞代谢受大分子（包括脂质和蛋白质）与氧化还原活性辅因子（如NADH和FAD）的协调组织调控。然而，在亚细胞分辨率下定量和空间解析这些生化特征仍具挑战性，因为单一成像模态无法在不标记的情况下同时捕获分子组成、氧化还原状态和组织结构。在此，我们提出MANIFEST（非线性成像多模态分析用于功能性内源性空间相关性），这是一种无标记成像平台，整合了受激拉曼散射（SRS）、二次谐波产生（SHG）、多光子荧光（MPF）和荧光寿命成像显微镜（FLIM）及其空间相关性。MANIFEST将脂质的化学成像与基于自发荧光和寿命的NADH及FAD代谢定量相结合，能够在细胞器和组织区室水平实现代谢异质性的空间解析分析。我们将此框架应用于四种不同的衰老或疾病模型：淀粉样蛋白β处理的三培养脑细胞、高脂饮食小鼠肝脏、人类非缺血性心肌病组织和衰老小鼠视网膜。在这些系统中，MANIFEST揭示了疾病相关的脂质重塑、氧化还原失衡、代谢分区破坏、胶原重组和层特异性代谢变化。通过将互补的非线性光学模态整合到单一无标记平台中，MANIFEST为复杂生物系统中的高分辨率代谢表型分析提供了可扩展的概念验证平台，并为研究疾病机制、衰老生物学和代谢驱动的组织病理学提供了新机遇。 | |
| Delta Marches：基于生成式AI的图像合成以解码疾病驱动的形态学转化。 | Nguyen, T. H. | 2026-08-22 | 深度学习揭示组织形态蕴含超越人类认知的丰富病理生理信息。然而，将这些空间分布信号转化为揭示疾病机制的亚细胞见解的方法仍属缺乏。我们引入Delta-Marches，一种以可解释性为先的方法，它提名区分性形态特征，而非解释现有模型的决策。Delta-Marches通过耦合潜空间遍历与生成式AI，模拟类别间的理想化形态变化。将每张图像与其类别偏移对应物比较，使特征提取器能推断受影响最显著的方面，减少样本间变异性，并在亚细胞分辨率下解析变换。在肾癌分级中原型验证，Delta-Marches生成逼真的分级过渡，并指出肿瘤细胞核表型为关键决定因素。它还揭示随分级增加血管减少，这是标准评分体系中缺失的已知模式。应用于结直肠组织异型增生进展，它恢复腺体重塑和杯状细胞丢失，跨组织类型和尺度泛化。这些结果表明Delta-Marches解析复杂图像表型并催化假设生成。 | |
| Protal：超快速宏基因组分析与菌株分辨解析 | Fritscher, J. | 2026-08-22 | 大规模宏基因组学研究日益需要兼具灵敏度、精确度、菌株分辨率和计算可行性的分类谱。现有分析工具通常会在分类广度、灵敏度、精确度和速度之间权衡取舍，限制了其在高分辨率微生物组分析中的实用性。在此，我们介绍protal——基于比对的谱分析工具，一种用于宏基因组物种和菌株分辨率谱分析的超快速比对方法。Protal结合了新开发的比对算法、基于机器学习的分类和保守细菌标记基因，对标准化且定期更新的GTDB分类学中代表的物种进行谱分析。Protal可靠地分析了GTDB r226中所有143,614个细菌和古菌物种，并在CAMI2基准测试中实现了比所有测试的当代分析工具（包括MetaPhlAn 4、mOTUs4、sylph和Kraken2+Bracken）更高的精确度（平均物种水平精确度98.3%，而次优分析工具sylph为97.5%）。在自定义基准测试中，protal在由单一参考基因组代表的稀有物种和包含10,000个物种的高度复杂群落中表现出特别显著的提升（F1分数分别比第二优分析工具高9%和14%）。在菌株水平上，protal重建检测到的细菌种内系统发育关系，其准确性与StrainPhlAn 4相当；由于protal产生精确比对，系统发育可以从头构建，无需依赖参考菌株集合。然而，与专门的菌株谱分析工作流程不同，protal在物种水平谱分析的同时进行菌株分析，使其速度提升高达40倍，且无需额外步骤。这些特性共同使得在商用硬件上对数千个宏基因组进行菌株分辨率谱分析成为可能。软件、数据库和教程可在https://github.com/4less/protal和http://protal.earlham.ac.uk获取。 | |
| 使用MetaChlam流程在宏基因组中检测和分型沙眼衣原体菌株 | Sharma, P. | 2026-08-22 | 革兰氏阴性菌沙眼衣原体（Ct），一种专性胞内人类病原体，是全球性传播感染和眼部沙眼的主要病因，对公共卫生造成重大影响。已知Ct的“株”（物种内的主要谱系）具有不同的组织嗜性，并与不同的疾病结局相关。来自Ct感染典型部位（如宫颈管、结膜、直肠）的宏基因组样本通常含有极少的读数，不足以进行传统分型方法如多位点序列分型（MLST）或ompA分型。为克服这些限制，我们实施了一个名为MetaChlam的集成工具，能够仅凭250个Ct读数准确分类Ct株。利用109个来自自然循环株的公开Ct基因组，我们确定基于ANI的99.75%阈值能够区分不同Ct株。我们利用先前开发的LINtax、Strainscan、StrainGE和Sourmash软件实现了基于宏基因组的分型。MetaChlam将四种工具及定制数据库整合到一个自动化的nextflow流程中。通过模拟宏基因组读数，我们发现该流程在单株和多株混合样本中均能准确识别正确的株。最后，我们证明MetaChlam在NCBI SRA宏基因组数据集中对Ct读数的真实存在具有比NCBI PebbleScout软件更高的特异性。这些分析的一个意外发现是，来自专性人类胞内病原体Ct的读数可能作为污染物出现在几乎不可能存在该生物体的样本中。总体而言，我们的研究增强了Ct株的表征和分类，并为在鸟枪法宏基因组数据中鉴定和分型Ct提供了方案。MetaChlam流程可在Github上获取：https://github.com/parul-sharma/MetaChlam。 | |
| 基于影像的Fbn1C1041G/+小鼠年龄与性别相关的心血管及骨骼表型研究 | Liu, W. | 2026-08-22 | 马凡综合征是一种多系统结缔组织疾病，具有年龄依赖性和性别依赖性的表型变异。本研究表征了Fbn1C1041G/+小鼠早期心血管、瓣膜、二尖瓣血流及骨骼变化。对雄性和雌性野生型及Fbn1C1041G/+小鼠从4周龄至20周龄进行了检查。采用经胸超声心动图测量主动脉根部和升主动脉直径、二尖瓣前叶长度及二尖瓣流入多普勒参数。侧位X射线成像用于量化脊柱后凸角度。两种性别的Fbn1C1041G/+小鼠均发展为进行性主动脉扩张，其中雄性主动脉根部受累更早且范围更广，雌性则表现为瓣环扩张延迟。雄性从8周龄起检测到二尖瓣前叶延长，雌性则在20周龄出现。相比之下，两种性别从4周龄起即存在E波速度降低和E/A比值下降，而A波速度无变化。脊柱后凸在雌性中比雄性更早可检测到。这些发现表明，早期Fbn1相关表型遵循器官特异性和性别依赖的时间模式，支持在临床前马凡综合征研究中采用年龄分辨和性别分层评估。 | |
| 在GLUT转运蛋白家族中绘制膜转运蛋白的致病模式 | Kadasova, N. | 2026-08-22 | 意义错义突变可导致人类细胞中的病理效应。考虑结构背景的预测方法，如AlphaMissense，能提供致病性评分。致病性热点的积累可揭示蛋白质家族（如GLUT转运蛋白）内单个蛋白质的重要结构特征。将致病性评分映射到结构上，从而可为蛋白质在细胞中发挥作用所必需的功能提供机制性解释。摘要非同义氨基酸替换（错义突变）在普通人群中常见；其中一些是严重疾病的致病原因。根据其结构背景，它们可能破坏蛋白质功能、折叠或动力学。近年来发展的计算预测方法，如AlphaMissense，通过预测并映射人类蛋白质组中每个氨基酸的致病性，为错义突变如何影响蛋白质结构提供了新见解。在本研究中，我们识别了由SLC2A1-14基因编码的GLUT家族膜转运蛋白中致病性预测的重复模式。在GLUT转运蛋白家族内，我们观察到跨膜结构域中致病性谱较高，尤其是在孔衬和结合位点残基中。预测的错义致病性在中央腔相关残基中升高，表明转运途径的敏感性。另一发现显示，蛋白质特定跨膜螺旋中的致病性较高，且所有蛋白质中呈现相同模式。另一方面，我们在GLUT家族的一些代表成员中观察到较低的致病性值。我们针对ClinVar中临床观察到的错义变异验证了这些预测，并对三种预测方法进行了基准测试。AlphaMissense与临床分类的一致性最强（AUC = 0.88），临床报告的致病性变异的结构分布大致重现了预测的致病性景观。另一方面，我们在GLUT家族的一些代表成员中观察到较低的致病性值，在某些情况下，临床和预测数据出现分歧，表明功能约束比全基因组预测单独指示的更为局部化。这些发现表明，GLUT家族内葡萄糖转运的致病性可能受GLUT组间功能冗余和生理必需性的影响，这得到了来自结构、计算和临床变异数据的汇聚证据支持。 | |
| 已撤回：多感官学习将模态特异性神经元绑定为跨模态记忆印迹 | Okray, Z. | 2026-08-22 | 撤稿声明 作者已撤回本手稿。在进行重复实验并重新分析原始数据后，作者发现电压成像结果不可重复。作者及其合作者进行的额外电压成像工作未能产生稳健信号。此外，最初用于数据分析的流程中存在错误，可能导致数据污染。作者独立于原始流程对电压成像数据进行的完整重新分析未能复现原始分析结果。尽管作者已重复了行为学和连接组学数据，并认为文章的一般结论得到支持，但作者对电压成像数据缺乏信心。作者对给科学同行及期刊读者带来的任何不便表示歉意。作者感谢Waddell实验室成员A. Cook、A. Miriyala和M. Klappenbach（他们参与了重复实验但非原论文作者）以及洛克菲勒大学的M. Hoffmann、S. Thornquist和G. Maimon识别出电压数据处理中的可能错误。所有作者均同意撤稿，但P. F. Jacob除外，他未回应通讯。因此，作者不希望此工作被引用为项目参考。如有任何问题，请联系通讯作者。 | |
| 从共识到个体差异：典型性连接大脑与行为于自然情境之中 | Zamberg-Elad, M. | 2026-08-22 | 自然行为在很大程度上缺乏客观的绩效衡量标准，这使得量化个体差异并将大脑与行为联系起来变得困难。在此，我们提出典型性——即个体反应与群体平均水平的对齐程度——作为一个框架，用于识别并关联行为和神经领域中的稳定个体差异。我们提出，当观察者共享相似的目标和约束时，向共识反应的趋同可能反映向有效或最优解决方案的趋同，从而使典型性能够在缺乏客观真值的情况下近似最优加工。为评估这一框架，我们将fMRI下的自然观影与跨多个任务的行为测试组合相结合，这些任务涵盖社会和非社会认知。行为和神经典型性在个体内被证明高度稳定，同时对不同刺激所涉及的具体计算保持敏感。关键在于，行为典型性与跨多个领域的神经典型性相关，不同的行为测量映射到与相应计算相关的神经系统中。神经典型性还预测了运动预测和面孔识别任务中客观测量的表现，将该框架扩展到仅基于共识的测量之外。总体而言，这些发现确立了典型性作为一种稳定、对计算敏感的测量，将行为中的个体差异与支持这些差异的神经系统联系起来。更广泛地说，它们表明群体共识不仅为量化个体差异提供了参考：在适当条件下，接近这一共享反应可能提供最优加工的经验近似。因此，典型性为在复杂自然情境中连接大脑和行为提供了一个框架。 |
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| 全基因组测序表征了单基因和多基因对结构性肾脏及泌尿道畸形的贡献 | Chan, M. M. | 2026-08-22 | 引言 肾脏和泌尿道的先天性异常（CAKUT）是儿童和年轻成人肾衰竭的最常见原因。已识别出超过50种单基因病因。然而，使用靶向或全外显子组测序，只有不到20%的患者获得了基因诊断。在此，我们利用全基因组测序（WGS）来表征CAKUT的基因组结构。方法 基于来自英国10万基因组计划招募的1,052名不相关CAKUT个体的WGS数据，我们采用基于面板的框架来确定诊断率，并在全外显子组范围内寻找基于基因的罕见变异富集。我们进行了基于测序的全基因组关联研究（seqGWAS），并估计了常见和低频变异所归因的遗传力。结果 总体诊断率为4.9%，在肾发育不全/低增生患者中增至7.4%，在囊性肾发育不良中为11.1%。家族史（比值比（OR）2.2；95%置信区间（CI）1.1-4.4）、近亲结婚（OR 3.0；95%CI 1.2-6.9）和肾外特征（OR 3.1；95% CI 1.7-5.7）独立预测单基因诊断。在813名患者和25,205名祖先匹配对照个体的子集中，全外显子组罕见变异和全基因组常见及低频变异（次要等位基因频率[MAF] 0.5%或以上）关联测试，在6q16.3处识别出一个全基因组显著关联（rs117473527；OR 3.13；95% CI 2.08-4.72；P = 4.8x10-8；MAF 0.01），需进行复制。常见和低频变异估计解释了CAKUT中观察到的表型方差的23%（95% CI 1-45%），尽管置信区间较宽。构建了后尿道瓣膜的多基因风险评分，并在一个独立的欧洲队列（77例病例和2,746名对照）中进行了验证。结论 在该队列中，单基因肾脏疾病的诊断率仅为4.9%，常见和低频变异可能部分解释了CAKUT的缺失遗传力。 | |
| 大规模神经影像数据的人口加权图像对标量回归分析 | Lin, Z. | 2026-08-22 | 神经影像建模的最新进展强调了在基于人群的神经科学研究中考虑亚组异质性的重要性。当影像数据仅对部分参与者子样本可用时，估计的脑活动与个体特征之间的关联可能与相应的人群平均估计目标不同。我们开发了一个人群加权图像-标量回归框架，用于估计标量预测因子与高维神经影像结果之间的关联。我们将此框架应用于青少年脑认知发展（ABCD）研究的n-back工作记忆任务的功能磁共振成像（fMRI）数据，重点关注一般认知能力与工作记忆相关脑激活之间的关联。ABCD研究提供了针对美国9至10岁儿童外部社会人口基准校准的基线权重；然而，影像分析子样本在若干测量的儿童和家庭特征上与基线队列不同，这促使需要额外的子样本加权。所提出的方法将现有的基线人群权重与使用逆倾向得分加权构建的影像子样本调整权重相结合。模拟研究表明，在模型正确指定下，加权和未加权估计器的表现相似，而当相关交互项被省略且选择依赖于观测变量时，加权可以改善人群平均系数函数的估计。在ABCD应用中，加权改变了脑-认知关联图的大小、空间范围和统计检测，其效果取决于协变量调整。我们的发现表明，人群加权调整可以影响脑活动与认知之间估计的关联，并强调了评估分析样本组成以及评估结果对加权和模型规范敏感性的重要性。 | |
| 基于证据的评估基准与ABCD青少年双相分类 | Youngstrom, E. A. | 2026-08-22 | 目的：检验两种简短躁狂量表，即父母一般行为量表-10项躁狂版（PGBI-10M）和7-Up，在大型人群队列中是否保留有用的心理测量学特性，并评估PGBI-10M在该环境中能否识别由Kiddie情感障碍和精神分裂症量表（KSADS）定义的躁狂谱系障碍。方法：分析使用了来自青少年大脑认知发展（ABCD）研究的11000余名儿童和青少年早期样本。对PGBI-10M和7-Up，我们估计了描述性统计、内部一致性、验证性因子模型、分级反应模型以及基于测量的护理基准（最小重要差异、可靠变化和临床切点）。对于PGBI-10M，接受者操作特征（ROC）分析估计了基线和2年随访时双相障碍诊断的并发分类准确性，并将曲线下面积（AUC）值与先前门诊和社区心理健康样本进行比较。结果：得分低于临床样本，但两种测量工具在心理测量学上仍然稳健。PGBI-10M显示alpha=0.87-0.88，omega=0.88；7-Up显示alpha=0.78，omega=0.79。纵向分析表明各波次间存在阈值差异，可能反映照护者重新校准和发展性变化，对估计影响较小。基于ABCD的基准支持有意义且可靠的变化。PGBI-10M能区分双相障碍病例（基线AUC=0.68；随访AUC=0.77），但性能低于临床样本。在该人群中阳性预测值较低。结论：PGBI-10M和7-Up在大型一般人群队列中保留良好的心理测量学特性，支持基于人群参照的症状升高基准，最适合单时间点转诊分诊和基于指征的评估，而非普遍筛查。 | |
| 孟加拉国某三级医院早发型与晚发型子痫前期的母胎结局：一项回顾性队列研究 | Tanjim, T. | 2026-08-22 | 背景：子痫前期（PE）是全球孕产妇和围产期发病及死亡的重要原因。其临床过程和严重程度可能因发病时的孕周而异。然而，来自包括孟加拉国在内的低收入和中等收入国家（LMICs）的数据有限，未按发病时间对结局进行分层，这阻碍了针对具体情境的管理。本研究旨在区分早发型子痫前期（EO-PE，<34周）与晚发型子痫前期（LO-PE，≥34周）相关的母体和围产期结局。方法：于2023年3月至8月在孟加拉国一家三级医院进行回顾性队列研究。数据从医院记录中提取，并通过结构化电话访谈补充诊断为PE的女性信息。采用简单和多变量逻辑回归分析PE发病时间与不良结局之间的关联。结果：在3785名住院患者中，11.28%（n=427）被诊断为PE。其中，255名PE患者纳入研究（EO-PE：n=121；LO-PE：n=134）。与LO-PE相比，EO-PE与更多不良围产期结局相关，包括更高的早产率、低出生体重率以及新生儿住院需求增加。母体并发症如子痫（31%对19%）和胎盘早剥（20%对10%）在EO-PE组中更为常见。在多变量回归中，EO-PE与母体不良结局无独立关联，但显示出显著更高的死产几率（调整后优势比[aOR]：17.7，95%置信区间[CI]：6.15-66.7，p<0.001）和新生儿不良结局几率（aOR：34.6，95% CI：13.7-106，p<0.001）。结论：与晚发型PE相比，早发型PE与显著更差的不良围产期结局相关。建议采用基于发病时间的分类、早期筛查和针对性管理策略，以减轻孟加拉国及类似低收入和中等收入国家环境中子痫前期的负担。 | |
| 单次与双重WhatsApp提醒对失约率的比较效果：阿根廷布宜诺斯艾利斯公共卫生系统内的目标试验模拟。 | Esteban, S. | 2026-08-22 | 背景：数字提醒可减少门诊失约，但最佳提醒时间和频率仍不明确，尤其在拉丁美洲公共卫生系统中。我们模拟了一项目标试验，评估四种WhatsApp提醒策略对预约缺席和患者主动取消的比较效果。方法：我们分析了阿根廷布宜诺斯艾利斯自治市公共卫生系统（2023年6月至2024年5月）的行政和电子健康记录数据。符合条件的个体已提前至少75小时预约了15个优先专科中的面对面门诊，并在记录中有手机号码。我们比较了四种策略：（1）预约前约72小时和约24小时的双重提醒；（2）预约前约72小时的单一提醒；（3）预约前约24小时的单一提醒；（4）无提醒。主要结局是随访结束时失约的比例。次要结局是患者主动取消的累积发生率，包括总体、预约后12小时内以及随后重新预约的情况。我们使用克隆-删失-加权方法模拟目标试验，以估计符合方案的控制直接效应，并使用逆概率权重处理时变混杂和选择偏倚。次要结局的累积发生率通过加权Kaplan-Meier曲线估计。三项预设敏感性分析和标准化均差评估了稳健性和协变量平衡。结果：共纳入475,214次首次符合条件的个人预约；对照组基线失约风险为34.6%。所有三种主动策略均比无提醒减少了失约。单一24小时提醒产生的降幅最大（风险比[RR] 0.76，95%置信区间[CI] 0.72, 0.81；风险差[RD] -8.21个百分点[pp]，95% CI -9.68, -6.54），其次是双重提醒策略（RR 0.80，95% CI 0.79, 0.81；RD -7.05 pp，95% CI -7.41, -6.71）和单一72小时提醒（RR 0.91，95% CI 0.84, 0.99；RD -3.16 pp，95% CI -5.69, -0.49）。所有主动策略相对于对照组增加了患者主动取消，其中双重提醒策略产生的增幅最大。敏感性分析在所有规格中保持了策略的定性排序。结论：在这项大规模目标试验模拟中，预约前约24小时发送的单一即时WhatsApp提醒在防止失约方面与双重提醒计划同样有效，且优于仅发送的远端72小时提醒。增加第二个远端提醒对出勤没有可测量的益处，但显著增加了患者主动取消，这在主动重新分配时段为目标时可能具有操作价值。这些发现支持将时机而非频率作为数字提醒有效性的主要杠杆，并倾向于在资源受限的门诊环境中将单一近端提醒作为默认策略部署。 | |
| 流行病学方法为多主体暴力冲突提供目标指标和控制参数 | Smah, M. L. | 2026-08-22 | 暴力冲突日益涉及多个武装行为体，它们竞相争夺对共同平民群体的影响力，形成复杂动态，挑战常规安全分析与政策设计。我们提出一个框架，借鉴尼日利亚冲突格局中的流行病学方法，将多行为体暴力冲突建模为流行病过程。我们推导出基本不安全再生数（$R_0$），识别无暴力与持续暴力均衡，并引入新型平民伤害指数（CHI）以量化人道影响。敏感性分析确定招募、平民群体的意识形态支持及绑架为冲突持续与平民伤害的关键驱动因素。该框架揭示若干反直觉发现。最有效抑制暴力传播的干预措施未必是最大限度减少平民伤害的措施，表明流行病控制与人道保护可能需要不同的优化标准。同样，对某一武装行为体有效的干预措施，若统一应用于各群体，可能无效甚至适得其反。此外，囚犯交换和赎金支付增加暴力持续性与平民伤害。尽管该框架作为说明性而非预测性工具开发，我们的结果表明流行病学方法为评估复杂多行为体冲突中的干预优先事项与权衡提供了定量指标。 | |
| 脑动静脉畸形患者的静息态网络动态与语言偏侧化 | Di Giovanni, D. A. | 2026-08-22 | 背景与目的：脑动静脉畸形可能与非典型语言偏侧化相关，但任务衍生的半球优势个体差异是否反映在时变内在连接中尚不清楚。我们检查了未破裂、未治疗的脑动静脉畸形患者及对照组中基于任务的语言偏侧化和静息态动态连接。方法：三十名患者和二十三名对照组接受了语言任务功能磁共振成像和静息态功能磁共振成像。语言偏侧化指数从阈值扫描激活图中得出。静息态时间序列使用隐马尔可夫模型和跨三个图谱的典型聚类建模，得出分数占用率、平均停留时间和灵活性。预设主要分析使用Schaefer-100和四个典型状态。结果：与对照组相比，患者表现出向左语言偏侧化减少，最明显见于左侧病变。经错误发现率校正后，典型动态汇总指标在组间无显著差异。组内偏最小二乘模型显示，两组中语言偏侧化均与动态状态指标相关。在患者中，更强的左向偏侧化主要与灵活性相关；在对照组中，则更一致地与较长停留时间相关。探索性灌注分析未显示总体半球灌注不对称性与语言偏侧化之间的明确关系。结论：动态静息态特征追踪了语言偏侧化的个体差异，尽管动态状态使用在组间差异有限。这些发现提供了脑-行为耦合的概念验证证据，而非动静脉畸形特异性动态生物标志物或经过验证的临床预测工具。 | |
| 阿尔茨海默病的遗传结构在外周免疫和代谢程序中富集 | Cunha, C. | 2026-08-22 | 阿尔茨海默病（AD）以进行性神经退行性变为特征，但其遗传风险的相当大比例映射至非神经元过程。尽管脑小胶质细胞被认为是AD发病机制的贡献者，但AD遗传风险通过外周组织发挥作用的程度仍不清楚。在此，我们系统地将AD多基因风险划分至166项组织水平注释及跨越28种外周组织和100个脑区的440万个细胞中。AD遗传风险持续富集于外周免疫、屏障及代谢组织，且无法由脑或小胶质细胞转录程序解释。最强信号定位于循环和组织驻留髓系细胞、肝细胞、心肌细胞及肠道上皮细胞群。免疫细胞富集独立于APOE位点，而代谢富集的相当大比例归因于APOE区域基因。共定位和孟德尔随机化分析提示外周调控机制，并突出主要为保护性的免疫基因效应。这些发现将AD遗传学现有模型扩展至脑驻留机制之外。 | |
| 估算加纳和刚果民主共和国伤寒结合疫苗交付成本 | Mensah, K. A. | 2026-08-22 | 伤寒在低收入和中等收入国家仍然是一个重大负担。世界卫生组织建议将伤寒结合疫苗纳入伤寒流行国家的常规免疫规划。尽管伤寒结合疫苗已被证明安全、耐受性良好且有效，但其在非洲环境中的交付成本证据仍然有限。本研究提供了实施伤寒结合疫苗补种运动成本的经济学证据。这项回顾性提供者视角成本研究评估了在加纳阿桑特-阿基姆北区和刚果民主共和国基桑图卫生区进行的伤寒结合疫苗补种接种运动。这些运动针对9个月至15岁的儿童。采用增量成本计算方法，并开发了一个基于Microsoft Excel的工具来估算成本。接种总人数为54,814人；加纳10,052人，刚果民主共和国44,762人。每名完全免疫者的财务成本（包括疫苗和接种供应成本）在加纳估计为5.78美元，在刚果民主共和国为5.47美元。相应的经济成本在加纳估计为6.09美元，在刚果民主共和国为5.89美元。疫苗采购和接种供应是最大的成本组成部分，在加纳每名完全免疫者占2.76美元，在刚果民主共和国占2.39美元，其次是服务交付和服务交付支持活动。本研究提供了加纳和刚果民主共和国伤寒结合疫苗补种运动财务和经济成本的经验估计。这些发现提供了针对国家的证据，为未来在伤寒流行环境中引入伤寒结合疫苗的规划、预算、经济评估和政策决策提供信息。 | |
| 一种适用于西尼罗病毒基因组监测的测序策略，利用NAT反应性血液捐献样本 | Milani, P. | 2026-08-22 | 背景：美国西尼罗病毒（WNV）基因组监测主要依赖蚊子和鸟类测序，而人源基因组数据仍然稀缺。核酸检测（NAT）反应性血液捐献提供了急性人期病毒的标准来源，但低供体病毒血症使基因组恢复复杂化。本研究评估了利用这些样本进行WNV监测的测序策略。研究设计与方法：评估了扩增子测序、杂交捕获和鸟枪法RNA-seq从供体血浆中恢复WNV谱系1a的效果。使用WHO国际标准稀释面板（通过RT-dPCR定量）、2025年当代捐献样本、2010-2011年存档捐献样本及技术重复来表征扩增子性能。两个捐献样本通过所有三种方法从匹配血浆中处理，以比较性能指标和共有序列一致性。结果：扩增子测序在整个稀释面板中恢复了近完整基因组，包括最低测量输入，并在所选供体样本代表的病毒载量范围内实现恢复。两个存档血浆样本的恢复效果与当代捐献样本相似。在两个匹配捐献样本中，所有三种方法在共享可调用位置生成了相同的共有序列。在较低输入下，扩增子和捕获方法保持了近完整恢复，而鸟枪法RNA-seq在[≥]10x覆盖率下降至87.2%。对于实现近完整恢复的文库，WNV映射读段需求相似，但扩增子测序所需总读段显著较少。讨论：NAT反应性血液捐献可支持WNV基因组监测。扩增子测序是预期谱系1a WNV的高效首轮方法，而捕获和鸟枪法RNA-seq可作为针对分歧谱系或非靶向病原体检测的升级策略。 |