标签:每日前沿

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阿尔茨海默病人工智能语音与言语生物标志物的系统综述

系统综述评估基于人工智能的语音与言语分析作为阿尔茨海默病及轻度认知障碍无创生物标志物的转化潜力。 遵循PRISMA指南,两名研究者检索PubMed、Scopus与Cochrane Library,纳入报告诊断与预后结局、采用机器学习或深度学习分析人类语音的研究。

AI引导发现真菌麦角甾醇衍生物作为选择性LXRβ激动剂靶向胶质母细胞瘤胆固醇依赖

研究以人工智能引导策略发现真菌麦角甾醇衍生物,作为靶向胶质母细胞瘤胆固醇依赖的选择性LXRβ激动剂。 针对GBM对外源胆固醇的共同依赖及LXRβ作为中枢神经系统胆固醇外排主要调控因子,构建整合性AI方法筛选LXRβ选择性、可透过血脑屏障且避免LXRα共激活肝毒性的激动剂。

致突变性预测:QSAR + read-across + 深度学习的可解释流水线(Enalos 云平台)

目标:以 Ames 试验(细菌基因突变)数据构建非动物替代方法(NAM),支撑"安全可持续设计(SSbD)"化学品,在早期识别潜在危害物;数据做了立体特异性整理。 融合:三模型多数投票,外部验证准确率 83%,可降低单一模型偏置。 可解释性:用 XAI 解释关键描述符,为致突变机