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1. CAPSUL: A Comprehensive Human Protein Benchmark for Subcellular Localization
📄 arXiv Paper | Date:
2026-03-19| Category:q-bio.QM
Authors: Yicheng Hu, Xinyu Lin, Shulin Li et al.
AI Research Digest (科研解读)
2. Recovering Sparse Neural Connectivity from Partial Measurements: A Covariance-Based Approach with Granger-Causality Refinement
📄 arXiv Paper | Date:
2026-03-19| Category:q-bio.QM
Authors: Quilee Simeon
AI Research Digest (科研解读)
一句话概括 本研究提出了一种结合累积协方差估计与格兰杰因果关系精炼的方法，旨在解决从多次部分观测记录中重构稀疏神经回路连接矩阵的难题。
研究背景
神经回路连接推断是神经科学的核心挑战，然而现有实验技术往往难以实现对所有神经元的同步全记录，导致观测数据存在稀疏性和不完整性，亟需能够利用此类碎片化数据重构全脑连接的计算方法。
方法创新
该研究提出了一种基于协方差的新颖推断策略，通过累积不同记录会话中观测到的神经元子集的成对协方差，在无需全神经元同步记录的情况下重构全连接矩阵；此外，引入基于投影梯度下降的格兰杰因果关系精炼步骤，以施加生物学约束并提升估计的准确性。
关键发现
- 揭示了刺激控制与系统辨识之间存在根本性的权衡：外部刺激虽有助于提高参数的可辨识性，但会破坏神经系统的内在动力学，且最优刺激水平取决于测量密度。
- 发现了“不正确”的线性近似起到了隐式正则化的作用，在
3. Spatial and morphological organization of mitochondria in neurons across a connectome.
📄 PubMed Article | Date:
2026 Mar 19| Category:Science (New York, N.Y.)
Authors: Sager G, Pfeiffer P, Wu H et al.
AI Research Digest (科研解读)
4. Pluripotent stem-cell-based screening uncovers sildenafil as a mitochondrial disease therapy.
📄 PubMed Article | Date:
2026 Mar 11| Category:Cell
Authors: Zink A, Dai DF, Wittich A et al.
AI Research Digest (科研解读)
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