Integrating Mechanistic Modeling and Machine Learning to Study CD4+/CD8+ CAR-T Cell Dynamics with Tumor Antigen Regulation
该研究提出了一种整合机制建模与机器学习的扩展框架，通过显式模拟 CD4+/CD8+ CAR-T 细胞亚群在肿瘤抗原调节下的动态相互作用，揭示了治疗结果的关键驱动因素，并展示了数据驱动方法如何在参数不确定性下辅助提升预测能力。
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108 篇论文
More than a feeling: Expressive style influences cortical speech tracking in subjective cognitive decline
该研究通过对 60 名认知正常老年人的脑电图分析发现，主观认知衰退程度越高，大脑对 prosodically flat（韵律平淡）言语中高层语言特征的皮层追踪能力越弱，这表明该神经指标可作为早期认知衰退的潜在生物标志物。
Understanding the temperature response of biological systems: Part I -- Phenomenological descriptions and microscopic models
这篇综述的第一部分系统梳理了从酶促反应到生物体表现等不同尺度下描述生物温度响应的唯象模型与微观模型，探讨了各类函数形式及其定义的操作参数，并指出微观模型在捕捉协同效应方面的局限性，同时预告第二部分将深入分析系统级温度响应曲线如何由众多基础反应相互作用而产生。
Domain-aware priors stabilize, not merely enable, vertical federated learning in data-scarce coral multi-omics
该研究提出了一种名为 REEF 的领域感知垂直联邦学习框架，通过结合梯度显著性引导的特征选择与生物学先验，在珊瑚多组学极端小样本（N=13, P>9 万）场景下显著提升了模型稳定性与可解释性，使其性能远超通用及现有最先进方法。
A Biologically Plausible Dense Associative Memory with Exponential Capacity
该论文提出了一种具有阈值非线性的新型联想记忆网络，通过支持隐藏层的分布式表示而非胜者通吃机制，实现了在可见神经元数量充足时记忆容量随隐藏神经元数量呈指数级增长，从而克服了现有生物可塑模型的容量限制。
Exploring Strategies for Personalized Radiation Therapy Part IV: An Interaction-Picture Approach to Quantifying the Abscopal Effect
该研究提出了一种源自量子力学的相互作用图景变换方法，用于在个性化超分割立体定向自适应放疗（PULSAR）背景下，将远隔效应量化为连续随机现象，从而在个体层面精确评估原发与继发肿瘤间的相互作用强度，并推动该效应的标准化报告与跨研究比较。
Duality in mass-action networks
该论文探讨了质量作用网络中守恒量与内部循环的对偶性，引入了最大不变多面体支撑的概念，并提出了预簇与最大不变多面体支撑、以及预簇与陷区（siphons）之间存在对偶关系的猜想。
A Dynamical Systems and System Identification Framework for Phase Amplitude Coupling Analysis
本文提出了一种基于非线性系统识别的动力学系统框架，通过构建生成模型来准确检测和表征相位 - 振幅耦合（PAC），有效克服了现有方法对滤波器带宽敏感及易产生虚假耦合的局限，并在模拟与真实局部场电位数据中验证了其抗噪性与鲁棒性。
The Black Death Anomaly: A Non-Abelian Field Theory of Epidemiological Safe Zones
该论文通过将 14 世纪黑死病的病原体动力学嵌入非阿贝尔规范场论框架，利用 环境规范场将进化漂移转化为空间输运现象，从数学上证明了历史上波兰和波希米亚等“安全区”并非统计异常或完美隔离的结果，而是突变波前相消干涉所形成的拓扑必然空洞。
Automated Classification of Homeostasis Structure in Input-Output Networks
本文提出了一种基于 Python 的自动化算法，通过扩展理论框架至多输入节点网络，能够直接从网络拓扑结构出发，高效识别并枚举复杂生物系统中的稳态子网络及其机制，从而克服了传统组合枚举方法在处理大规模网络时的计算瓶颈。
Diffusion of Neuromodulators for Temporal Credit Assignment
该论文提出了一种受生物神经调质扩散启发的学习机制，通过让误差信息在局部网络中扩散，使稀疏反馈下的脉冲神经网络能够有效地解决时间信用分配问题并提升学习性能。
Sequential learning theory for Markov genealogy processes
该论文提出了一种基于滤过框架的序贯学习理论，通过分解新增分类单元对系统发育动力学推断的方差贡献，揭示了在吸收性估计量下分析师与知晓潜在吸收状态的“神谕”之间存在的不可约差距，从而确立了仅凭序列数据推断潜在基因谱系的根本局限。
Dreaming improves memorization in a Hopfield model with bounded synaptic strength
该研究表明，在引入突触强度有界（即“截断”）以消除灾难性遗忘的霍普菲尔德模型中，交替进行学习与“做梦”（即随机模式去学习）阶段，不仅能进一步提升记忆容量，还能使模型的性能优化更符合进化视角。
Compact Dynamical Mean-Field Theory of Oscillator Networks
本文提出了一种针对具有相干平均场耦合和淬火随机性的大规模相位振荡器网络的紧凑动力学平均场理论，该理论通过保持相位 $2\pi$ 周期性的路径积分表述，将系统简化为受确定性平均场和自洽有色高斯噪声驱动的单振荡器随机方程，不仅重现了无 Disorder 极限下的 Ott-Antonsen 约化及标准神经群方程，还建立了从单神经元相位响应曲线到任意相位可约化振荡器网络同步阈值等宏观预测的直接定量联系。
Misspecification of the generation time distribution and its impact on Rt estimates in structured populations
该研究通过理论与模拟分析，揭示了在结构化人群中错误假设统一的代际时间分布会显著影响时变再生数（Rt）的估算结果，并提出了一种修正方法以在简化模型中准确捕捉群体差异，从而强调了收集详细流行病学数据对制定精准公共卫生政策的重要性。
Association of Radiologic PPFE Change with Mortality in Lung Cancer Screening Cohorts
该研究通过分析两项大型肺癌筛查队列的纵向低剂量 CT 数据，证实了胸膜肺纤维弹性增生（PPFE）的影像学进展与全因死亡率及呼吸系统不良临床结局的独立关联，表明定量评估 PPFE 进展可作为筛查人群中识别高危个体的潜在影像学生物标志物。
Efficient and robust control with spikes that constrain free energy
该论文提出了一种新颖的脉冲控制框架，通过仅在降低内部表示自由能时触发神经元放电，实现了兼具高效稀疏性、优异性能及对外部与内部扰动高度鲁棒性的控制机制，为理解大脑认知及开发神经形态硬件算法提供了新的数学途径。
Curvature Blindness from Polarity Breaks and Orientation Channel Fragmentation in V1
该论文提出了一种基于初级视觉皮层（V1）的数学模型，通过解释对比度极性分离导致的侧向连接断裂以及中等对比度下方向通道在半个波长内的碎片化，揭示了正弦波在交替对比度下被感知为锯齿状折线的“曲率盲”错觉机制。
Joint Geometric-Chemical Distance for Protein Surfaces
本文提出了名为 IFACE 的框架，通过概率耦合内在几何与空间化学场来对齐蛋白质表面，从而构建了一种能够更有效地区分构象变异与结构分歧、并揭示功能相关相互作用位点的统一几何 - 化学距离度量。
Modeling the spillover risk of highly pathogenic avian influenza from wild birds to cattle in Denmark: A data-driven risk assessment framework
该研究利用美国 H5N1 高致病性禽流感病毒从野鸟传播至奶牛的实测数据，构建了一个数据驱动的风险评估框架，量化了丹麦野鸟向奶牛传播该病毒的时空风险，指出风险主要集中在沿海及德丹边境地区且冬季最高，从而为制定针对性监测策略提供了科学依据。