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本研究确定肝脏 USP5 是代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）的关键治疗靶点，证明了 USP5 通过去除 K6 连接的泛素链来稳定脂肪酸氧化酶 CPT-1A，并且 USP5 激活剂木犀 cursorPos 能够通过恢复这一调节轴有效改善 MASLD 症状。
这项研究表明，在交替随机博弈中，环境反馈通过一种坚定且公平的策略以及稳定的多策略联盟显著促进了合作，挑战了在同步交互中观察到的“保持现状、失败转向”策略的主导地位。
本文提出了机械生物学脆弱性指数（MVI），这是一个可扩展的计算平台，它利用模拟微重力诱导的细胞骨架紊乱和深度学习模型，通过将物理与机械肿瘤特性与分子图谱相结合，来识别三阴性乳腺癌的新型治疗靶点。
这项研究揭示了在原发性三阴性乳腺癌中，IL-17+ 淋巴细胞定义了一种独特的低免疫肿瘤表型，该表型富集了上皮-间质转化（EMT）特征和代谢重编程，这与 CD8+ 和 CD4+ T 细胞等其他免疫细胞浸润所带来的良好预后形成对比。
本研究表明，通过降低 CDCP1 的表达，可通过使 ITGB4 mRNA 不稳定，从而抑制 ITGB4/PI3K/AKT 信号通路，进而抑制氧化低密度脂蛋白（ox-LDL）诱导的血管平滑肌细胞表型转化及脂质积累，从而在动脉粥样硬化中发挥作用。
本文介绍了一个开源的多目标深度学习框架，该框架能够以毫秒级的推理速度，准确预测受试者针对自然图像的特定个体全脑脑电（EEG）响应，并展示了强大的零样本泛化能力，同时保留了关键的时空与频谱神经动力学特征。
这项研究表明，安第斯山脉北部的帕拉莫植被在火灾发生后的两年内表现出快速的结构和植物区系恢复，这主要由草本植物和萌蘖物种驱动，表明尽管需要进行长期监测以评估火灾频率增加和气候变暖的影响，但对于孤立火灾而言，主动修复可能是不必要的。
本文提出了一种方法学方案，该方案将模拟微重力环境下的三维类球体培养与混合计算机视觉流水线相结合，旨在计算力学生物学脆弱性指数（MVI），以识别非小细胞肺癌（NSCLC）肿瘤结构性弱点的瞬时窗口，从而实现治疗干预的时间优化。
本研究利用一种基于三维动作捕捉数据的可解释机器学习框架，旨在证明复杂的的情感与社交任务能够揭示出独特的全身运动特征，从而有效地将自闭症个体与神经典型对照组区分开来。
本研究采用相关原位研究方法，揭示了尽管属于不同的进化类群，南澳大利亚苔藓动物 *Celleporaria cristata* 与 *Densipora corrugata* 具有相似的多尺度骨骼结构和纳米颗粒状方解石形成机制，但在镁分布模式和有机基质组成（蛋白质丰富的角质层对比碳水化合物丰富的层间层）方面存在显著差异。