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Updates every hour. Last Updated: 14-Sep-2025 15:11 ET (14-Sep-2025 19:11 GMT/UTC)

植物贴片传感器可以实时检测压力信号

American Chemical Society
Peer-Reviewed Publication

环境条件会对植物造成损害性压力，这给家庭园艺爱好者和农民带来了一定的挑战。因此，在叶片明显变色、枯萎或凋零之前，及早发现是至关重要的。目前，研究人员在《ACS Sensors》中报告指出，他们已经为植物开发了一种可穿戴贴片传感器，其能快速感知植物压力并将信息传递给种植者。这种电化学传感器直接附着在活体植物叶片上，监测过氧化氢这一关键的求救信号。

Journal: ACS Sensors

CD2AP与阿尔茨海默病：神经退行性疾病的关键调节因子及潜在治疗靶点

Genomic Press
Peer-Reviewed Publication

《脑医学》(Brain Medicine)期刊最新发表的一篇综合性思想领袖特邀综述强调了CD2相关蛋白(CD2AP)在阿尔茨海默病(AD)中的关键作用。CD2AP影响淀粉样β蛋白的处理、tau病理、突触完整性和神经炎症。该综述概述了CD2AP在神经元和小胶质细胞中的细胞类型特异性效应，提示了新的治疗可能性。理解这些机制可能为AD带来创新性治疗策略。

Journal: Brain Medicine
Funder: National Natural Science Foundation of China, Lingang Laboratory, State Key Laboratory of Vaccines for Infectious Diseases, Xiang An Biomedicine Laboratory, Key Scientific Research Project for Health and Hygiene of Fujian Province

母体感染扰乱新生儿脑发育：与神经发育障碍的联系

Genomic Press
Peer-Reviewed Publication

发表在《脑医学》(Brain Medicine)的一项新研究探索了母体免疫激活(MIA)如何影响新生大鼠后代海马神经元功能。研究表明，MIA显著改变神经元兴奋性，减弱谷氨酸能神经传递——这是神经发育障碍的关键因素。这些发现为产前感染如何增加自闭症、精神分裂症和抑郁症风险提供了重要见解。

Journal: Brain Medicine
Funder: Scientific Grant Agency, Ministry of Education, Slovak Republic and Slovak Academy of Sciences, Slovak Research and Development Agency

班牙政治家对女性诉求的回应少于男性根据马德里卡洛斯三世大学（UC3M）和西班牙科学研究理事会（CSIC）的一项研究

Universidad Carlos III de Madrid
Peer-Reviewed Publication

马德里卡洛斯三世大学（UC3M）与西班牙高等科学研究理事会（CSIC）合作开展了一项研究，以评估西班牙政治代表对女性和男性诉求的回应是否平等。研究结果表明，在对公民的要求做出政治回应方面存在性别不平等，这可能会对未来公共政策的设计和关于性别平等的辩论产生影响。

中国甘肃省积石山Ms 6.2级地震的发震机制与孕震环境：基于重定位、震源机制及破裂过程的证据

Beijing Zhongke Journal Publising Co. Ltd.
Peer-Reviewed Publication

对于2023年12月18日中国积石山发生的Ms6.2地震，一项通过重定位、震源机制解及破裂过程反演等方法揭示发震构造特征的研究近期在《地球与行星物理学》杂志发表

Journal: Earth and Planetary Physics

作物驯化与改良如何重塑根系及微生物群落？

Higher Education Press
Peer-Reviewed Publication

该研究总结了作物驯化与改良影响根系特征及其相关微生物群落结构功能的研究现状，深入剖析了其影响机制，为未来育种工作提供了坚实的理论基础。

Journal: Frontiers of Agricultural Science and Engineering

基于路段动静态嵌入两阶段特征学习的关键路段识别方法

Beijing Zhongke Journal Publising Co. Ltd.
Peer-Reviewed Publication

在大规模道路网络中，现有方法往往难以识别交通流量较小的局部区域内相对关键的路段。福州大学的研究人员提出了一种基于路段动静态嵌入的新型两阶段特征学习方法。该方法能够有效识别大规模网络中的关键路段以及局部区域内相对关键的路段，在各项评估指标上都优于传统方法。他们的研究成果最近发表在《地球信息科学学报》上。

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