作者 未提供机器可读的作者。 Danleo~commonswiki 假定（基于版权声明）。 - 没有提供机器可读的源。自己的工作假设（基于版权声明）。，CC BY 2.5，https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=648948肉毒杆菌神经毒素 A 通过促进兔子中的巨噬细胞极化来减轻 Deinagkistrodon acutus 毒液引起的肢体损伤。但抵消损害的治疗策略是有限的。 A 型肉毒杆菌神经毒素 (BoNT/A) 在各种组织损伤模型中均显示出保护作用。本研究采用锐蝽引起的肢体损伤兔模型来研究 BoNT/A 的潜在治疗用途和潜在机制。方
作者：Rushen - Trimeresurus hageni，哈根蝰蛇（雄性） - Bang Lang 国家公园，CC BY-SA 2.0，https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=110226136补充纤维蛋白原可增强抗蛇毒血清治疗因竹叶青和蕺蛇属血毒蛇咬伤所致凝血病的功效中国云南背景：及时给予抗蛇毒血清仍然是治疗血毒蛇咬伤的基石，主要目的是中和循环毒素并阻止毒液引起的消耗性凝血病（VICC）的进展，从而促进止血系统的逐渐恢复。然而，立即获得抗蛇毒血清并不总是可能的，而且不同种类蛇的毒液成分存在差异，加上患者个体差异，可能会导致显着的发
ToxIR：用于高精度毒素转录组分析的准确 RNA-seq 管道，已在 odontobuthus doriae 毒腺中得到验证。由于组装错误、亚型多样性和注释偏差，复杂组织的转录组分析仍然具有挑战性，需要优化计算管道。蝎毒是生物活性肽的宝库，具有巨大的生物医学潜力，但其复杂性使转录组分析变得复杂。我们推出了 ToxIR（毒素识别和识别），这是一种针对精确毒素转录组分析而优化的 RNA-seq 管道，并在 Odontobuthus doriae 毒腺中得到验证。 ToxIR 结合了深度测序、基于 rnaSPAdes 的从头组装和定制注释策略，甚至可以检测低丰度毒素并高精度解析同种型。它结合了严格
B, Plestiodon toyamai sp. 11 月，正模，亚成年雄性，冲绳岛，C，P. iheyaesilvae sp。十一月，正型标本，成年男性，Iheyajima 岛，Kurita & Hikida，2025DOI doi.org/10.12782/specdiv.30.259 x.com/Species_DiversAbstract 我们在此提供了日本琉球群岛 Plestiodon barbouri（Van Denburgh，1912）物种复合体的分类学修订。分子和形态学分析表明，P. barbouri sensu lato 至少包含四个不同的谱系，每个谱系都值得被视为一个单独
[Botany • 2025] Utricularia damingshanensis (Lentibulariaceae) • A New Species from Guangxi, China
Utricularia damingshanensis S. Wu & Z. Z. Li, in Li, Wu, Nong, G.-R.周，P.-L。 Zhou, Lin, Outang, Jobson et Shao, 2025. 大明山耳挖草 — DOI: doi.org/10.11646/phytotaxa.733.2.7 摘要 对来自中国广西的一个新种 Utricularia damingshanensis (Lentibulariaceae) 进行了描述和说明。它类似于 U. caerulea 和 U. warburgii，但不同之处在于其花冠上颚远端边缘有四个钩状突起；下部萼裂片明
Pascua marecoralliensis Goatley, Varela, Sellanes & Tornabene, 2025 DOI: doi.org/10.3390/fishes10090449 摘要在本文中，我们使用分子系统发育学、显微 CT 扫描和形态分析来描述虾虎鱼的新种 Pascua marecoralliensis，并证明 Pascua 属是独特的来自 Hetereleotris，由五个诊断特征支持，包括修改的基本听觉尺度和减少的感觉乳头模式。系统发育分析将 Pascua 视为 Gobiodon 群体的姐妹，而 Hetereleotris 则形成一个独立的分支。新物种 P
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6, Issue 12, December 2025
1) 基于主体建模中的生成主体：概述、验证和新兴挑战作者：Carlo Adornetto、Adrian Mora、Kai Hu、Leticia Izquierdo Garcia、Parfait Atchade-Adelomou、Gianluigi Greco、Luis Alberto Alonso Pastor、Kent Larson 页数：3165 - 31832) KnowZRel：通用场景图生成的基于常识知识的零样本关系检索作者：M. Jaleed Khan、John G. Breslin、Edward Curry 页数：3184 - 31943) 用于高能物理的洛伦兹等变量子图神经网络
