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甲基化测序和转录组整合分析黄韧带肥厚的分子机制

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中国组织工程研究 2025年第5期29卷 1013-1020页

作者：何杨唐步源卢昌怀湖南中医药大学湖南省长沙市410208 常德市第一中医医院骨伤科脊柱二病区湖南省常德市415000

背景:黄韧带肥厚是腰椎管狭窄症的最主要病因,是多个病理因素共同作用的结果,目前黄韧带肥厚的分子机制、作用通路尚不明确,缺乏有效的非手术治疗方案。目的:使用甲基化测序和转录组整合分析方法,研究黄韧带肥厚发生发展的分子机制。方... 详细信息

背景:黄韧带肥厚是腰椎管狭窄症的最主要病因,是多个病理因素共同作用的结果,目前黄韧带肥厚的分子机制、作用通路尚不明确,缺乏有效的非手术治疗方案。目的:使用甲基化测序和转录组整合分析方法,研究黄韧带肥厚发生发展的分子机制。方法:收集5个正常黄韧带组织和5个肥厚黄韧带组织,采用甲基化测序记录异常甲基化位点和甲基化状态,采用转录组整合分析记录异常表达的基因,取二者交集中甲基化水平与表达水平负相关的基因。采用GO和KEGG富集分析研究差异基因表达的主要功能通路和分子功能。使用PPI互作分析筛选调控黄韧带肥厚的关键基因。结果与结论:对两组黄韧带行甲基化测序发现高甲基化位点37173个,低甲基化位点10583个,转录组整合分析发现异常表达基因720个,其中463个上调基因、257个下调基因。两者重叠基因383个,其中192个基因甲基化水平与表达水平负相关。GO功能通路分析结果显示分子功能富集到10个条目,细胞组分富集到15个条目,生物学途径富集到30个条目。KEGG通路富集分析结果显示,192个基因主要富集到PI3K-Akt信号通路、Rap1信号通路、Focal adhesion信号通路、信号通路等9条通路。PPI互作分析筛选出PPARG、EGFR、CNR1、TNF和COL11A25个基因可能是调控黄韧带肥厚的关键基因,主要通过调控组织纤维化、细胞增殖分化、炎症因子水平、胶原纤维表达水平等途径影响黄韧带肥厚的发生发展。

关键词：黄韧带肥厚甲基化测序转录组整合分析腰椎管狭窄症 DNA甲基化

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认知空间映射及其神经机制

心理科学进展 2025年第1期33卷 62-76页

作者：吴际李会杰南宁师范大学教育科学学院南宁530001 中国科学院行为科学重点实验室(中国科学院心理研究所) 北京100101 中国科学院大学心理学系北京100049

认知地图不仅可以映射物理空间,还可以支持认知空间映射,形成包括感知空间、情景记忆空间、概念空间和社会空间等在内的跨不同信息领域的地图式表征。认知空间映射的神经机制包括海马体对潜在结构的抽象和概括、支持分布式位置地图的生... 详细信息

认知地图不仅可以映射物理空间,还可以支持认知空间映射,形成包括感知空间、情景记忆空间、概念空间和社会空间等在内的跨不同信息领域的地图式表征。认知空间映射的神经机制包括海马体对潜在结构的抽象和概括、支持分布式位置地图的生成、将信息与背景结构捆绑,以及海马体与其它脑区的协同。未来研究应关注预测性的认知空间地图、海马体对不同精度和层级信息的表征、认知空间映射微观和介观层面的研究空缺以及物理空间和认知空间映射的共同机制和特异性机制等问题。

关键词：认知地图网格细胞位置细胞海马体

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多方法融合的社交平台辟谣效果影响因素研究

情报杂志 2025年第1期 155-163页

作者：熊思奇夏志杰上海工程技术大学管理学院

[研究目的]为提高社交平台辟谣效果，探究平台辟谣效果的核心影响因素及组态路径，以期为平台提供更为有效的辟谣策略。[研究方法]以“新浪微博”平台为研究对象，基于启发-系统模型构建影响社交平台辟谣效果的12个前因条件变量；采用5... 详细信息

[研究目的]为提高社交平台辟谣效果，探究平台辟谣效果的核心影响因素及组态路径，以期为平台提供更为有效的辟谣策略。[研究方法]以“新浪微博”平台为研究对象，基于启发-系统模型构建影响社交平台辟谣效果的12个前因条件变量；采用5种机器学习模型进行对比实验，结合SHAP可解释框架分析并提取核心变量；运用fsQCA对核心变量进行归因，得出提高辟谣效果的多重组态路径。[研究结果/结论]结果发现，来源影响力、辟谣微博的情感倾向以及是否是热门话题是社交平台有效辟谣的核心条件变量，并存在5条高效的辟谣路径及其归因模式，为社交平台辟谣领域提供了理论支持和实践基础。

关键词：社交平台网络谣言辟谣微博归因分析情感倾向热门话题可解释机器学习 fsQCA

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一种针对SAR图像的舰船目标检测算法

电光与控制 2025年第1期32卷 74-79页

作者：孟凡龙齐向阳范怀涛中国科学院空天信息创新研究院北京100000 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100000

由于环境复杂、舰船目标散焦和尺度的多样性,基于SAR图像的舰船目标检测仍然存在一些问题。提出了一种针对SAR图像的舰船目标检测算法。首先,基于可变形卷积构建舰船目标特征细化模块,提高对大长宽比姿态的舰船目标的特征提取能力;其次... 详细信息

由于环境复杂、舰船目标散焦和尺度的多样性,基于SAR图像的舰船目标检测仍然存在一些问题。提出了一种针对SAR图像的舰船目标检测算法。首先,基于可变形卷积构建舰船目标特征细化模块,提高对大长宽比姿态的舰船目标的特征提取能力;其次,在主干网络末尾引入了舰船空间金字塔聚合结构,增强对舰船目标的全局特征提取能力;最后,设计了尺度扩展特征金字塔网络,增强舰船浅层和深层特征信息的交互,提高对多尺度舰船目标的检测能力。实验结果表明,所提算法在HRSID数据集上的mAP达到了93.72%,F1分数达到了89.70%,优于所有比较算法,具有良好的检测效果。

关键词： SAR图像舰船检测可变形卷积舰船空间金字塔聚合结构尺度扩展特征金字塔网络

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