生命科学

这项横断面比较研究让49名口腔医学二年级学生在标准化条件下完成45道修复工艺学多选题期末考试，并将同一套题目提交给ChatGPT、Gemini和DeepSeek三个AI系统，用ANOVA、Cronbach Alpha和Tukey HSD分析组间差异，结果显示DeepSeek在高难度题上取得满分、ChatGPT在多次尝试中表现出适应性提升，两者均显著优于学生群体，而Gemini准确率较低且稳定，模型间差异具有统计学意义（P=0.036，η²=0.891），据此提出无监督在线总结性考试在学术诚信方面需要重新审视。

这篇综述系统梳理了胰腺导管腺癌中嗜神经侵袭（PNI）的分子机制，提出涵盖肿瘤与神经相互趋化、肿瘤-神经界面黏附与侵袭、细胞外基质重塑及神经可塑性改变的四阶段统一模型，将嗜神经侵袭微环境定义为神经-免疫豁免庇护所，并总结了靶向神经-免疫-肿瘤轴的治疗策略、在研临床试验以及多组学与人工智能在PNI诊断、机制发现和治疗优化中的应用前景。

该工作构建了PlantRegMoD，一个面向植物再生的AI驱动整合型多组学数据库，整合了来自147个项目、32个物种、2,593个样本的20.54 TB标准化多组学数据，建立了涵盖五大类、九种再生模型的统一层级分类体系，整理了236个再生基因及其在58个代表性植物物种中的28,190个同源基因，并包含196,423个单细胞和超过881万个表观遗传峰，配备九个在线组学工具和基于RAG的智能问答系统。

本次加载的文本仅包含论文标题《RaFT-DM: A Residue-Aware Fusion Transformer With Domain-Wise Memory for Accurate Multi-Label Protein Function Prediction》以及IEEE Xplore页面的导航、账户、版权与前端脚本等模板内容，未包含摘要、方法、实验或结果等正文信息，因此只能确认该工作提出了一种名为RaFT-DM、结合残基感知融合Transformer与领域记忆机制、用于多标签蛋白质功能预测的方法，无法概述其具体做法与发现。

该工作提出以智能顺序邻近连接测定（iseqPLA）结合转盘共聚焦显微与三维重建，对单细胞内源性NF-κB蛋白相互作用进行空间剖析，将共定位信号点簇视为超级复合物空间组织的度量，并在NIH-3T3小鼠成纤维细胞、囊性纤维化（CF）患者来源巨噬细胞与IMR-90人成纤维细胞共培养体系以及一组独立的健康与CF供体单核细胞-成纤维细胞共培养中追踪超级复合物解离、p65核转位与负反馈启动，报告三项发现：三维体积定量较二维投影降低核质比测量方差、细胞外基质包被选择影响NF-κB响应细胞比例、CF气道条件化巨噬细胞在CF模型中放大邻近成纤维细胞的旁分泌NF-κB信号，并以在精选转录组数据上微调的单细胞生成式

该研究在三个 MoleculeNet 数据集（Delaney 溶解度、亲脂性、QM7 原子化能）上，用逐步减少可用信息的盲化流程，配合 0、60、1000 样本的上下文示例数量，评估 GPT-4.1、GPT-5、Gemini 2.5 三个家族共九个 LLM 变体，以判断其分子性质预测是真正的上下文回归还是对记忆目标值的逐字检索，并加入记忆实验的正负对照、多示例实验的结构参照基线以及自助法置信区间；结果显示在这些既有基准上没有逐字检索的证据，而盲化会暴露出预训练知识与上下文信息之间的冲突。

这篇论文探讨如何用传感器信号结合人工智能模型来量化马匹的运动与呼吸状态，发现单一肢体传感器即可在低采样率下准确分类地面类型，头部、肩隆与骨盆传感器组合可区分正常与跛行步态且性能随前肢或后肢跛行而异，上身传感器比肢体传感器更能估计垂直地面力，降采样音频信号可计算动态呼吸频率，并通过可解释人工智能确认模型依赖与兽医相似的 kinematics 标志，同时提出面向轻驾车赛马的数据采集平台并公开音频数据集。

该研究基于健康筛查队列的29,530张眼底图像训练多任务模型预测视网膜年龄，并在两个子队列中评估视网膜年龄差（RAG），发现较高的RAG与吸烟（既往吸烟者β=+0.46年、当前吸烟者β=+0.50年）和临床糖尿病（+2.52年）显著相关，且在年龄相关性黄斑变性（+0.60年）和白内障（+1.86年）眼中RAG显著高于正常对照。

作者提出 MicroClaw，一个 AI 智能体，可就实验与系统相关参数和方法提供建议，并协作规划与执行跨显微镜平台的多样、复杂且可复用的成像工作流，从而无需专家知识。