Heterologous sequential immunization using chimeric mRNA and protein vaccines with HA-stem and S-RBD enhanced protective mucosal immunity against influenza and COVID-19
该研究探讨了结合流感病毒HA干和S-RBD的嵌合mRNA和蛋白疫苗的异源序贯免疫接种策略，显示出显著增强的呼吸道粘膜免疫力和对流感病毒的保护效力。研究结果表明，该策略在应对流感和COVID-19的公共卫生挑战中具有重要应用潜力。
The therapeutic potential of Zuogui Wan in oligoasthenozoospermia: insights from network pharmacology, molecular docking, molecular dynamics simulation, and experimental validation
The study investigates the therapeutic potential of Zuogui Wan (ZGW) in treating oligoasthenozoospermia (OAS) using network pharmacology and experimental validation. ZGW enhances sperm quality and reduces apoptosis in a rat model, with key components identified through molecular docking. The findings suggest that ZGW operates through multiple signaling pathways, including PI3K-AKT and MAPK, highlighting its potential as a viable treatment for male infertility and its relevance in traditional Chinese medicine.
Integrative multi-omics deciphers the potential mechanism and microbial biomarkers for lymph node metastasis in colorectal cancer
本研究通过多组学分析探讨了结直肠癌患者淋巴结转移的潜在机制及相关微生物生物标志物。研究发现，特定的基因表达和DNA甲基化模式与淋巴结转移密切相关，提出了新的诊断和预后工具，可能改善结直肠癌患者的个体化管理。该研究为结直肠癌的早期检测和治疗提供了重要的科学依据，具有显著的临床应用价值。
Radiomics models with baseline MRI and clinical data to predict target therapy response and high-risk mortality in metastatic GIST
本研究开发了一种基于多参数MRI和临床数据的放射组学模型，旨在预测转移性胃肠道间质瘤（GIST）患者的治疗反应和高风险死亡率。研究包括88名患者，结果显示该模型在预测6个月疾病进展状态方面具有高准确性（AUC值为0.974），并能有效进行风险分层。该模型的应用可能为个性化治疗策略提供支持，具有重要的临床意义。
Prognostic prediction in soft-tissue sarcomas using deep learning and digital pathology of tumor and margin areas
本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于预测软组织肉瘤患者的转移无复发生存率。通过分析308名患者的数字化组织切片，模型在预后评估中表现出优越性，尤其是在转移风险的预测上，超越了传统的FNCLCC分级。研究结果表明，深度学习技术在数字病理学中的应用具有重要的临床价值，能够为病理学家提供更为精准的风险评估工具。
Prediction of hemorrhagic transformation in acute ischemic stroke patients using clinico-radiomics models
本研究开发了一个结合放射组学特征与临床评分系统的临床-放射组学模型，以提高急性缺血性中风患者出血转化的预测准确性。通过对918名患者的回顾性分析，模型在内部和外部验证集中均显示出优越的预测性能，AUC值分别达到0.79和0.85。研究结果表明，该模型在临床决策中具有潜在的应用价值，能够帮助医生更好地识别高风险患者并优化管理策略。
Structural insights into natural compound inhibitors of the human metapneumovirus nucleocapsid protein via molecular dynamics and free energy landscape analyses
本研究通过综合计算药物发现方法识别了针对人类副流感病毒（HMPV）核衣壳蛋白的天然抑制剂。筛选出MOLPORT-001-742-110、MOLPORT-001-812-855和MOLPORT-001-740-100作为候选化合物，其中MOLPORT-001-742-110显示出最高的结合亲和力和稳定性。研究结果强调了计算方法在抗病毒药物开发中的潜力，特别是在针对HMPV的治疗策略中。
Biogenic synthesis of magnetic nanozymes with peroxidase-like activity for water remediation
功能化铁氧化物纳米颗粒（FIONPs）通过绿色合成方法制备，展现出优异的水污染物去除能力，尤其在去除染料、抗生素和农药方面表现突出。FIONPs不仅具有高生物相容性，还展现出显著的抗菌活性，适合用于水处理领域。该技术的创新性和市场需求使其成为早期投资的理想选择。
Therapeutic effects of conditioned medium of immortalized dental pulp stem cells from human exfoliated deciduous teeth against experimental autoimmune neuritis
SHED-CM, derived from immortalized dental pulp stem cells, exhibits significant therapeutic effects on experimental autoimmune neuritis (EAN) by promoting Schwann cell remyelination and proliferation. The study highlights the potential of SHED-CM as a novel cell-free therapy, addressing the need for effective treatments in peripheral neuropathy. Key findings include the upregulation of critical factors for myelination and the reduction of inflammatory cytokines, suggesting a multifaceted mechanism of action. This research paves the way for future applications in regenerative medicine.
Application of self-made new endoscopic sleeve guided by wire drainage tube in minimally invasive operation of supratentorial deep brain hematoma
研究探讨了一种新型自制内镜袖管在微创手术中对深部脑出血的应用，结果显示该技术在手术时间、出血量和术后恢复方面显著优于传统显微手术。该方法通过减少脑组织损伤和术后并发症，提高了患者的预后，具有较高的临床应用价值和投资潜力。
Interpretable radiomics-based machine learning model for differentiating glioblastoma from primary central nervous system lymphoma using contrast-enhanced T1-weighted imaging
本研究开发了一种基于CE-T1WI的放射组学机器学习模型，旨在区分胶质母细胞瘤（GB）与原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）。通过对383名患者的回顾性分析，模型在测试集中的AUC值超过0.95，显示出卓越的诊断性能。研究比较了高阶与低阶特征的影响，发现高阶特征显著提高了模型的准确性和可解释性。SHAP分析进一步揭示了关键特征对模型决策的贡献，强调了该模型在神经肿瘤学中的临床应用潜力。
Web based AI-driven framework combining multi-modal data with CNN and LLM for Parkinson’s disease diagnosis
本研究提出了一种创新的AI驱动的帕金森病诊断框架，结合多模态数据（MRI、SPECT、CSF生物标志物和临床评估），利用深度学习和生成语言模型，显著提高了诊断准确性，达到了93.7%。该框架不仅展示了高性能的分类能力，还强调了可扩展性和个性化的临床应用潜力，适用于资源有限的医疗环境。
Gain of Alternative Allele Expression of LINC02449 at rs149707223 in Schizophrenia and Bipolar Disorder: Inducing Synaptic Transmission and Behavioral Deficits in Mice
本研究探讨了LINC02449在精神分裂症和双相情感障碍中的作用，发现其等位基因表达变化与疾病易感性相关。通过对双胞胎样本的分析，研究揭示了LINC02449在调节突触传递和影响社交行为及重复行为方面的重要性。这一发现为理解精神疾病的遗传机制提供了新的视角，并可能为未来的治疗策略提供基础。
Genetic exchange networks bridge mobile DNA vehicles in the bacterial pathogen Listeria monocytogenes
本研究探讨了Listeria monocytogenes中的移动遗传元件（MGEs），揭示了其复杂的基因交换网络。研究表明，这些MGEs在细菌的抗生素耐药性和致病性中发挥着重要作用，尤其是在面对环境压力时的适应能力。通过对2000年至2021年间在纽约州采集的936个基因组的分析，研究提供了对这一公共卫生威胁的深入理解，强调了MGEs在细菌进化和适应中的关键角色。
Prkci acts a pro-proliferation factor in colorectal cancer
研究表明，Prkci在结直肠癌中作为促进增殖因子，其表达水平与患者预后密切相关。Prkci通过磷酸化c-Myc，抑制其降解，进而增强c-Myc的稳定性和功能，促进肿瘤细胞增殖。敲除Prkci可显著抑制肿瘤生长并改善小鼠的生存率，显示出其作为潜在治疗靶点的价值。