学术背景 随着全球气候变化的加剧和空气污染问题的日益严重，减少交通运输领域的碳排放和污染物排放成为各国政府和研究机构的关注重点。重型卡车（Class 8）作为美国货运的主要工具，贡献了大量的柴油尾气排放，尤其是细颗粒物（PM2.5）和氮氧化物（NOx）。这些排放不仅加剧了气候变化，还对公众健康，尤其是弱势社区和少数族裔群体，造成了不成比例的影响。尽管电气化被视为减少卡车尾气排放的有效手段，但其对电网的依赖可能导致电力生产设施的污染物排放增加，从而可能转移污染负担。因此，评估卡车电气化对空气污染差异的影响，尤其是对弱势社区和少数族裔群体的影响，具有重要的现实意义。 美国《通货膨胀削减法案》（Inflation Reduction Act, IRA）旨在通过投资清洁能源和电网脱碳来推动公平的能源...

风蚀（wind erosion）及其引发的尘埃问题对环境和人类社会造成了深远的影响。自20世纪90年代以来，尽管气候变化和社会经济条件发生了显著变化，美国尚未对风蚀的经济成本进行全面评估。近年来，随着气候变暖、干旱加剧以及可再生能源的广泛使用，风蚀及其引发的尘埃问题变得更加突出。例如，尘埃活动增加、山谷热（Valley Fever）感染病例激增等问题，都凸显了重新评估风蚀经济成本的紧迫性。风蚀不仅对农业、交通、能源等经济部门造成直接损失，还通过影响人类健康、生态系统服务等间接增加了社会负担。因此，本研究旨在通过整合已有研究和计算新兴成本，提供美国风蚀经济成本的现代基线评估，为政策制定和资源分配提供科学依据。 论文来源 本论文由Irene Y. Feng、Thomas E. Gill、R. S...

学术背景 随着全球人口老龄化加剧，空气污染对公共健康的影响日益显著。细颗粒物（PM2.5）污染被认为是导致心血管疾病、慢性呼吸系统疾病和认知障碍等健康问题的重要因素。特别是在老龄化社会中，老年人由于身体机能下降，更容易受到PM2.5污染的危害。此外，医疗资源分布不均进一步加剧了这一问题，尤其是在农村和欠发达地区。为了应对这一挑战，研究人员旨在评估PM2.5污染对健康的影响，并探讨医疗资源不匹配对疾病负担的加剧作用。 本研究聚焦于日本，该国是全球老龄化程度最高的国家之一，具有典型的研究价值。通过分析PM2.5污染对健康的影响及其社会经济成本，研究旨在为制定针对性的健康和环境政策提供科学依据，并为其他面临类似问题的地区提供参考。 论文来源 本论文由Xiaoyan Xu、Liqiao Huang、...

学术背景 前列腺癌（Prostate Cancer, PCA）是男性中最常见的恶性肿瘤之一，尤其是在西方国家，它是导致男性癌症相关死亡的第二大原因。尽管雄激素信号疗法在初期对前列腺癌治疗有效，但大多数患者最终会复发，且目前尚无根治方法。因此，寻找新的治疗靶点和药物成为当前研究的重点。RNA编辑酶ADAR1（Adenosine Deaminase Acting on RNA 1）在多种癌症中被发现具有促癌作用，但其在前列腺癌中的具体功能和潜在的治疗价值尚未被充分探索。本研究旨在揭示ADAR1在前列腺癌中的关键作用，并开发一种有效的小分子抑制剂，为前列腺癌治疗提供新的策略。 论文来源 本论文由Xiao Wang、Jiaxing Li、Yasheng Zhu等来自中国药科大学、明尼苏达大学、马萨诸...

背景介绍 结直肠癌（colorectal cancer, CRC）是全球范围内发病率和死亡率均较高的恶性肿瘤之一。据统计，2020年全球约有187万例新发结直肠癌病例，其中91.5万人因此死亡。结直肠癌的腹膜转移（peritoneal metastasis, PM）是常见的转移途径之一，约5%的患者在初次手术时即发现腹膜转移，且预后极差，未经治疗的患者中位生存期仅为5个月。目前，细胞减灭术联合腹腔热灌注化疗是唯一可能治愈的治疗手段，但复发率高达50%-90%。因此，深入理解腹膜转移的病理生物学机制，寻找新的治疗靶点，成为当前研究的迫切需求。 近年来，单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术的快速发展为研究肿瘤微环境（tumor mic...

学术背景 乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一，其发病机制复杂，涉及多种细胞类型和信号通路的相互作用。近年来，肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME）在癌症进展中的作用逐渐受到关注。中性粒细胞（Neutrophils）作为免疫系统的重要组成部分，在肿瘤微环境中的功能尚不完全清楚。虽然已有研究表明中性粒细胞在某些情况下可以促进肿瘤生长和转移，但其在乳腺癌中的具体作用机制仍不明确。因此，深入研究中性粒细胞与肿瘤细胞之间的相互作用，对于揭示乳腺癌的进展机制并开发新的治疗策略具有重要意义。 论文来源 本论文由来自以色列特拉维夫大学（Tel Aviv University）的Sandra Camargo、Ori Moskowitz等研究人员共同完成，合作单位包括荷兰皇家艺...

学术背景 在决策分析、模式识别和医疗诊断等领域，模糊集理论为处理不确定性和模糊性提供了重要的数学工具。传统的模糊集（Fuzzy Set, FS）和直觉模糊集（Intuitionistic Fuzzy Set, IFS）在处理复杂数据时存在一定的局限性，尤其是在需要考虑中立性（neutrality）的情况下。图片模糊集（Picture Fuzzy Set, PFS）作为一种扩展的模糊集理论，引入了中立性这一维度，能够更全面地描述现实世界中的模糊信息。然而，现有的PFS相似度度量方法在处理某些问题时存在不合理的结果，例如无法满足公理要求、计算不同PFS之间的相似度时产生矛盾，以及在模式分类中表现不佳。为了解决这些问题，本文提出了一种基于逆切函数的新型PFS相似度度量方法，并展示了其在分类和医疗诊...

学术背景 在当今的医疗环境中，医学影像在疾病诊断、治疗规划和健康管理中扮演着至关重要的角色。然而，传统的医学影像分析方法存在诸多挑战，如过拟合（overfitting）、计算成本高、泛化能力有限以及噪声、尺寸和形状变化等问题。这些挑战导致医学影像的分类和检测精度受限，影响了临床决策的准确性和效率。 为了应对这些挑战，研究者们提出了多种基于机器学习和深度学习的医学影像分析方法。然而，这些方法在处理复杂数据集时仍存在局限性，尤其是在计算效率和分类精度方面。因此，本文提出了一种名为EPDTNet+-EM（Efficient Parallel Deep Transfer Subnet + Explainable Model）的新型医学影像处理框架，旨在通过增强的迁移学习和并行子网架构，提高医学影像中...

背景介绍 痴呆症是一种全球性的健康问题，严重影响患者的生活质量，并给医疗系统带来巨大负担。阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）和额颞叶痴呆（Frontotemporal Dementia, FTD）是痴呆症的两种常见类型，它们的症状有重叠，导致准确诊断和针对性治疗开发尤为困难。早期检测和准确诊断对于有效管理痴呆症至关重要。传统的诊断方法，如临床评估和神经影像技术（MRI、PET扫描），虽然有效，但成本高、耗时长且不易普及。因此，研究人员开始探索非侵入性、成本效益高的替代方法，如脑电图（Electroencephalography, EEG）。 EEG通过头皮上的电极捕捉大脑的电活动，具有高时间分辨率、成本低且易于使用的特点。痴呆症患者的大脑功能变化可以通过EEG信号...

学术背景 结直肠癌（Colorectal Cancer, CRC）是全球范围内最常见的癌症之一，尤其在50岁以上人群中发病率显著增加。早期检测和准确诊断是提高患者生存率的关键。然而，传统的结直肠癌筛查方法，如结肠镜检查，依赖于医生的经验和视觉判断，存在一定的主观性和误诊风险。近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和深度学习（Deep Learning, DL）技术在医学影像分析中的应用为结直肠癌的自动化诊断提供了新的可能性。然而，现有的AI模型在图像特征提取和模型解释性方面仍存在不足，尤其是在处理不同成像条件下的图像时，模型的泛化能力和透明度亟待提高。 为了解决这些问题，研究者开发了Medivision系统，该系统结合了卷积神经网络（Convolution...