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本文通过解析稳定性与分岔分析，研究了具有 Holling II 型功能反应的捕食-被捕食模型在收获过程中的时空动力学特征，同时开发并验证了一种混合 CNN-随机森林机器学习框架，用于预测模式机制并在双参数空间内构建转换图。
本文提出了一种多模态框架，该框架将药物结构的图神经网络表示与来自生物医学语言模型的语义嵌入相结合，以有效地预测在传统仅基于结构的模型失效的冷启动场景下，新颖且未见药物的药物-药物相互作用。
本研究识别了领鞭毛虫中参与动物 REST 相关抑制作用的关键染色质调节组分的候选同源物，这表明尽管这些单个蛋白质家族早于动物出现，但它们是否已整合进一个功能性的类 REST 通路仍有待证实。
这项研究表明，发育过程中粘附连接蛋白 Afadin 的缺失通过在皮层诱导产生一个稳定的、异位的神经发生生态位，并破坏了经典的脑室下区，从而揭示了神经干细胞在应对粘附缺陷时所表现出的极强的可塑性。
本研究通过证实来自莫桑比克的叶片提取物（富含酚类、黄酮类和单宁）对白色念珠菌（*Candida albicans*）和金黄色葡萄球菌（*Staphylococcus aureus*）具有强效且呈剂量依赖性的抗真菌活性（最小抑菌浓度为 12.5 mg/mL），且在高浓度下表现优于氟康唑，同时对大肠杆菌（*Escherichia coli*）无效，从而验证了叶下珠（*Phyllanthus niruri* L.）在民族药理学中的应用。
本文主张将选择行为模型选择的重点从识别单一“正确”的公式，转向评估不同模型如何捕捉截然不同的、可操纵的环境组成部分，并倡导使用贝叶斯模型平均和堆叠等集成方法来整合这些互补的结构，以实现改进的预测与控制。作者Naoki Kamiya在撰写本文时隶属于统计数学研究所，现于日本东京的关系与行为实验室从事研究工作。该研究属于行为科学、心理学、社会科学或统计学范畴。
本研究采用全面的计算机模拟方法，旨在鉴定并表征 RNA-106，这是一种稳定的 RNA 适配体，它通过与 KRAS G12D 变异体的 Switch I 和 II 结构域发生特异性相互作用来选择性地结合并抑制该变异体，为开发针对 KRAS 驱动型癌症的 RNA 药物疗法提供了具有前景的基础。
本研究利用包含 INDETRAE 情境的 fMRI 范式，旨在证明不同的欺骗情境会在心理化、执行控制和奖励网络中诱发截然不同的神经特征，从而验证该范式在研究腐败神经机制方面的有效性。
本研究利用 PacBio HiFi 和 Hi-C 技术，为五种适应超基性底质的巴尔干十字花科物种提供了高质量、染色体水平的基因组组装，为这一研究不足的生物多样性热点地区的比较基因组学和进化适应研究提供了基础资源。
本研究识别了与原发性结直肠肿瘤转移进展相关的独特 DNA 甲基化改变，这些改变在考虑了免疫和基质细胞异质性后依然存在，揭示了与基因沉默相关的特定表观遗传特征以及潜在的转移风险生物标志物。