Automated Classification and Quantification of Fungal Spores in Aerobiological Sampling Using Deep Learning
本研究提出了一种基于 YOLO26l 模型的深度学习方法,该方法显著加速并标准化了对航空生物样本中八种真菌属的检测与定量分析,在实现高准确度并与人工计数保持强相关性的同时,将处理时间从数小时缩短至不到两分钟。
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本研究提出了一种基于 YOLO26l 模型的深度学习方法,该方法显著加速并标准化了对航空生物样本中八种真菌属的检测与定量分析,在实现高准确度并与人工计数保持强相关性的同时,将处理时间从数小时缩短至不到两分钟。
这项2023年于尼日利亚高原州开展的研究表征了疟疾媒介的物种组成、摄食行为以及恶性疟原虫(*Plasmodium falciparum*)的感染性,揭示了按谷蚊(*Anopheles gambiae*)广义种为优势物种,且具有高人类叮咬率和显著的孢子虫流行率,从而强调了持续监测的必要性以及在媒介控制策略中考虑行为可塑性的重要性。
本研究利用包括分子对接、ADMET 谱分析、MM-GBSA 计算以及 100 ns 分子动力学模拟在内的全面计算机模拟工作流,旨在确定来自长寿菊(*Bryophyllum pinnatum*)的木犀草素、槲皮素和山奈酚是强效且稳定的 PI3Kγ 抑制剂,在治疗类风湿性关节炎方面具有广阔的治疗潜力。
本研究表明,小麦(尤其是地方品种)中的磷饥饿现象会扩大稀有的根际细菌生物圈并改变其功能潜力,而不会显著破坏核心微生物组结构,从而为微生物组辅助育种和养分管理策略提供了见解。
本研究表明,海草 *Thalassia testudinum* 通过释放氧气并刺激多样化的微生物群落,显著增强了海岸沉积物中难降解多环芳烃的根际修复作用,且营养物质的添加进一步加速了降解过程并富集了需氧烃类降解类群。
本文提出了一个将灭绝视为符号系统逐渐崩溃的多层级过程模型,并对其进行了实证验证,证明了跨越六个生物界的符号重叠(SO)的可测量指数,在预测种群下降方面,比经典的基于人口统计学或方差的早期预警信号具有更优越的预测能力。
本研究表明,幼虫群聚产生的代谢热充当了“尸体熔炉”,通过一种自我强化的反馈循环显著加速了尸体的分解过程,这凸显了在法医分解学中考虑这种产热效应以提高死后间隔时间估算准确性的紧迫性。
scLodestar 是一个可扩展、高性能的框架,它将单细胞数据建模为基于地标状态(landmark states)的连续概率分布,从而实现了原则性的不确定性量化、过渡态细胞群体的发现,以及在不受离散硬聚类限制的情况下对数百万个细胞进行高效处理。
通过整合 39 种癌症的多组学与空间图谱分析,本研究将 ISG15⁺ T 细胞重新定义为一种“蓄势待发”的过渡性储备库,它们在空间上被束缚在肿瘤核心区域,但可以通过免疫检查点阻断被动员为活跃的效应细胞,从而作为治疗成功的强效预测生物标志物。
本研究表明,暴露于柴油的水溶性部分,特别是在高浓度且结合海水温度升高的条件下,会显著激活南极海胆(*Sterechinus neumayeri*)的先天免疫系统,这通过吞噬活性和特定的体腔细胞反应的增强得到了证实。