第二十届中国机器学习会议(CCML 2025)

• 基于多角度分析的大语言模型虚假信息检测

  贾彩燕;杨子琦;赵一;白祥意;

  虚假信息在社交媒体上的传播频繁，而现有基于深度学习和图神经网络的方法在适应复杂环境和提供可解释性方面仍存在局限。此外，大语言模型（Large Language Models, LLMs）虽具有强大语言理解能力，但在处理复杂文本线索和传播模式时，其潜力尚未被充分发挥。本文提出了一种基于大语言模型的多角度特征提取框架，旨在充分发挥LLMs的深层语义挖掘能力和可解释性优势。具体而言，本框架通过设计一套多维度提示指令，引导LLMs从写作风格、事实一致性、网友情绪等十个角度对社交媒体内容进行分析，并输出详细的解释性答复。接着，利用大语言模型的特征提取能力获取数据的会话链语义表示和解释性文本语义表示，并利用多层感知机进行分类训练，从而实现虚假信息的低成本高效检测。实验结果表明，本文方法的F1分数、准确率等关键指标显著超越了图神经网络与LLMs两类基线方法，在Weibo、Twitter15和Twitter16三个公开数据集上其F1分数与最优基线方法相比分别提高了1.4%、3.8%和3.5%。此外，该方法在保持高性能的同时，大幅降低了训练成本，提升了模型决策的透明度和可解释性。

  2026年02期 v.49;No.202 189-198页 [查看摘要][在线阅读][下载 1831K]
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• 基于增量式因果Transformer的高频金融时序预测

  肖焕瑀;郭躬德;

  高频金融数据的非线性特征和剧烈波动，使传统预测模型难以有效捕捉动态关系和跨市场泛化规律。针对这一问题，提出一种融合元学习与动态因果推理的模型（Meta-causal Transformer,MCT）。设计一种基于滑动窗口和Granger检验的增量式因果发现算法，动态更新市场因果图，并以自适应衰减机制实时追踪因果关系演变。在此基础上构建因果约束的transformer架构，通过注意力掩码显式抑制噪声导致的伪相关性。进一步结合元学习优化机制，以快速适应不同市场情境下的动态因果模式。基于中国A股和美国股市Level2高频订单簿数据上的实验结果表明，方向预测准确率相比其他模型提高了7%～15%且预测延迟降低1～3个时间步。为高频金融时序预测提供了可解释的因果推理框架，并增强了实时交易决策的可靠性。

  2026年02期 v.49;No.202 199-208页 [查看摘要][在线阅读][下载 2448K]
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• 一种基于多尺度内容感知的图像篡改定位方法

  张雷;王宝丽;陆晓栋;闫成梁;常敏慧;

  随着图像编辑技术的快速发展，图像篡改定位面临日益复杂的挑战。现有方法在捕捉篡改区域的多尺度上下文信息方面表现不足，且在多尺度特征融合过程中采用固定采样核，难以关注特征的局部变化，导致定位精度受限。针对这些问题，本文提出一种基于多尺度内容感知的图像篡改定位方法。首先，设计了基于多尺度内容感知的特征融合模块，能够为特征图中的每个位置动态生成自适应的采样核，使模型在粗粒度上定位篡改区域的大致范围，同时在细粒度上识别篡改边缘特征。其次，采用深度可分离卷积解码器替代传统的多层感知机进行预测，进一步提升检测准确性。最后，提出一种结合二元交叉熵损失和Dice损失的联合损失函数，有效增强了模型的鲁棒性和泛化能力。在多个公开数据集上的跨数据集实验结果表明，提出的方法在CASIAv1、Defacto-12k、Coverage和Columbia数据集上，Pixel-level F1 score分别达到了69.4%、25.4%、37.8%和83.2%。相较于主流的MVSS-Net++和最新的IML-ViT，平均提升了10.2%和2.1%，显著提高了图像篡改定位的精度。

  2026年02期 v.49;No.202 209-219页 [查看摘要][在线阅读][下载 2397K]
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• 基于自适应通道特征交互融合图卷积网络的骨骼行为识别

  施宇航;陈琳琳;郭峰;何强;

  本研究提出了一种基于图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）的骨骼行为识别方法，针对传统时空图卷积框架在处理时空特征时存在的统一化处理及忽视通道间交互的问题，提出了一种有效的改进方案。模型通过融合多种拓扑矩阵，增强了空间信息的互补表达，同时引入了通道交互注意力模块，通过捕捉时空维度中的帧间动态信息和人体结构特征，建模不同通道间的交互关系，提升特征表达能力。此外，模型设计的时间自适应特征融合模块（Temporal Adaptive Feature Fusion, TAF）通过自适应选择不同网络层中的扩张率和卷积核大小，解决了上下文聚合和初始特征集成的问题。TAF模块分别关注初始特征和时间维度的信息，进行有效的特征融合，成功整合了初始特征与高维时间特征，从而显著提高了时空特征提取的能力。在NW-UCLA数据集上，所提出的方法相比基准模型CTR-GCN(Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution Network)提升了2.1%的识别精度，相较最新方法Info-GCN提高了0.7%。在NTU RGB+D 120和NTU RGB+D数据集的不同划分方式下，模型分别比基础模型识别准确率提高了0.7%、0.8%及0.5%、0.6%，并在各项评价指标上均超过了现有最新方法。实验结果表明，所提出的模型在时空特征提取和骨骼行为识别任务中均表现出显著的性能优势。

  2026年02期 v.49;No.202 220-231页 [查看摘要][在线阅读][下载 2800K]
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• 基于多专家动态协作学习的长尾声呐图像识别

  崔国恒;周浩;王超;张汀;

  声呐图像识别在水下环境探测领域发挥着重要作用。现有基于深度神经网络的声呐图像识别方法一定程度提高了声呐图像识别的准确性，但在实际应用中往往遭受长尾数据分布不平衡的挑战，导致部分稀有高价值目标无法被准确识别。为此，本文提出了一种新颖的多专家动态协作模型来提高模型对稀有类别的识别准确率，实现不平衡声呐图像识别。多专家动态协作模型由多专家网络和动态学习策略两部分组成。多专家网络包含一个用于骨干网络特征学习的传统分支和两个用于学习尾部类别样本的再平衡分支。三个专家共同协作实现不平衡声呐图像识别。动态学习策略用于在模型训练中转移模型对传统分支和再平衡分支之间的注意力来同时提高模型的特征学习能力和分类器识别能力。最后，大量的实验在KLSG、FLSMDD、NKSID等三个声呐图像识别数据集上证明了本文模型的有效性，分别实现了91.51%、99.74%和96.19%的总体准确率。

  2026年02期 v.49;No.202 232-243页 [查看摘要][在线阅读][下载 2675K]
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基础数学与应用数学

• 具有意识影响的传染病模型分析及优化控制

  王美艳;薛亚奎;

  文章首先建立了一类具有高、低风险的易感者和有、无意识的感染者的传染病模型。其次，通过下一代矩阵法求得基本再生数，利用Hurwitz判据和LaSalle不变集原理分析了平衡点的稳定性，结合中心流形定理证明系统存在向后分岔。然后，运用庞特里亚金（Pontryagin）最大值原理研究了模型对应的优化控制问题。最后，利用数值模拟对上述理论进行了验证，同时对参数进行了灵敏度分析，讨论了参数对基本再生数的影响。结果表明，增强感染者的意识和对高危易感者接种疫苗，能够有效控制传染病的传播。

  2026年02期 v.49;No.202 244-253页 [查看摘要][在线阅读][下载 2058K]
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• 具有体液免疫和凋亡率的病毒模型分析

  孟茹;罗颜涛;奴日曼古丽·吐尔送;

  为了研究体液免疫和感染细胞诱导未感染细胞凋亡等因素对病毒传播的影响，本文提出一类具有体液免疫，细胞间传播和凋亡率的病毒感染动力学模型。首先，给出模型解的非负性和有界性，通过简单计算，得到模型的基本再生数R_0和体液免疫激活基本再生数R_H。其次，利用Routh-Hurwitz判据和Lyapunov-LaSalle定理，证明了无病平衡点和免疫未激活平衡点的局部和全局渐近稳定性。最后，通过数值模拟验证了理论结果的正确性，发现凋亡率的增加对病毒感染的控制具有积极作用。

  2026年02期 v.49;No.202 254-262页 [查看摘要][在线阅读][下载 1895K]
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信息科学

• 基于图文理解增强的教科书视觉问答方法

  胡景畅;强鹏鹏;谭红叶;王宏宇;慕永利;

  教科书视觉问答是智慧教育领域的一项多模态任务，需要深度理解教科书图像、文本和问题以推理正确答案。然而，现有通用领域视觉问答方法在这一任务中表现不佳。主要原因是：首先，这些方法仅能简单地识别物体属性，缺乏学科信息，且容易受到与问题无关的冗余信息干扰；其次，这些方法难以捕捉文本关键信息。针对上述问题，提出基于图文理解增强的教科书视觉问答方法，主要包括3个模块：（1）文本编码与理解：利用大语言模型提取问题关键词，并在文本中检索与问题关键词相关语句，来增强文本理解，消除冗余信息干扰。（2）图像编码与描述：根据问题关键词，在图像描述中采用问题-图像注意力机制生成问题约束的细粒度图像描述语句，从而增强图像理解能力。（3）答案预测：使用预训练视觉语言模型，将文本信息与视觉信息融合，以提高模型推理能力。实验结果表明：该文提出的方法能够较好地理解教科书图文信息，有效提升答案预测准确率。在测试集和验证集上准确率分别提高了1.82%和1.72%。

  2026年02期 v.49;No.202 263-271页 [查看摘要][在线阅读][下载 1789K]
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• 低维流形正则的三重余量Wasserstein距离图像去噪模型

  何瑞强;马小军;焦莉娟;

  随着现代成像技术的发展，一个成像设备瞬间可获得多幅同样内容的图像。然而，这些图像在获取、传输、存储和处理中有时难免遭受噪声污染。因此，从多幅退化图像出发，恢复一幅干净图像就成为一个现实而有意义的研究课题。本文提出一种低维流形先验正则的三重余量Wasserstein距离优化模型，并将该模型应用于图像去噪。首先，采用嵌套在高维空间中的低维流形图像先验信息，构建图像去噪模型的正则项；利用源于最优传输理论的Wasserstein距离，迫使被恢复图像的余量分布逼近参照余量分布，实现退化图像噪声估计。其次，所提模型证实，图像的低维流形正则与余量Wasserstein距离分布约束是相互补充，而非孤立无缘的；二者的巧妙结合，共同促成图像恢复性能的提升。最后，直方图匹配与加权非局部Laplacian的交替迭代优化算法，具有恢复图像效果好、实现算法效率高的特点。数值实验显示，与近年来的图像去噪方法相比，所提方法在主客观评价方面都具有优势。结果表明，本文算法比去噪性能极好的Wasserstein驱动低维流形模型（Wasserstein Driven Low-Dimensional Manifold Model, W-LDMM）和多重余量Wasserstein驱动模型（Multiple Residual Wasserstein Driven Model, MRWM）平均峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio, PSNR）分别提高了1.23%和0.73%，且运算时间分别缩短了25.58%和93.21%。

  2026年02期 v.49;No.202 272-283页 [查看摘要][在线阅读][下载 2774K]
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• 基于CNN与Transformer混合的轻量化皮肤病变分类网络

  徐健;赵欣;李鑫杰;

  针对皮肤病变图像类别数量分布不均衡，现有的分类算法参数量大，计算复杂且分类性能有待提高的问题，本文提出了轻量级Transformer模块和新的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）与Transformer结合策略以提升网络分类性能，同时采用逆类频率损失函数加权方案解决图像类别数量分布不均带来的训练影响。轻量级Transformer将输入序列进行显著特征提取后进行可分离自注意力计算来捕获皮肤病灶区域的全局特征信息，并解决Transformer计算量大的缺陷；新策略有效结合网络浅层的全局细节特征信息与深层的语义特征信息来提升网络表达能力。在HAM10000数据集上的实验结果表明，所提算法各评价指标高于其他对比算法，同时模型的参数保持在230万，对于推广自动皮肤病变分类工具具有重要意义。

  2026年02期 v.49;No.202 284-294页 [查看摘要][在线阅读][下载 3122K]
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• 基于深度对抗和联合域校准的轴承故障诊断方法

  王小瑞;郝润芳;杨琨;袁仲云;桑胜波;

  为了兼顾全局域对齐和局部子域的校准，并且使得特征表示容易被决策边界区分，提出了一种基于深度对抗和联合域校准（Deep Conjoint and Adversarial Domain Calibration, DCADC）方法来进行跨负载的故障诊断任务。首先，将一维轴承振动信号处理为二维灰度图像，有利于模型泛化；其次提出了一种双卷积结构，增强了模型学习域不变信息的能力；另外实施了联合校准策略，使模型在匹配全局信息时捕获局部细粒度信息；最后，加入了特征表示惩罚机制，使决策边界更易于区分样本类别。在三种迁移场景实验中，DCADC方法的平均诊断准确率分别达到了99.80%、100%和99.72%，分别比目前最先进的域适应方法提升了4.80%、0.86%和2.16%。实验结果说明了DCADC方法在复杂工作环境中能够表现出良好的准确性和鲁棒性。

  2026年02期 v.49;No.202 295-309页 [查看摘要][在线阅读][下载 3796K]
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物理

• 多粒子Greenberger-Horne-Zeilinger态的Kullback-Leibler相对熵研究

  李哲涵;任志红;李卫东;

  定量地描述多体量子纠缠态的纠缠性质是量子信息领域的关键问题。本文利用Kullback-Leibler(KL)相对熵，对多粒子Greenberger-Horne-Zeilinger(GHZ)态在转动操作下的纠缠特性进行了定量研究。通过对量子态进行集体旋转操作和宇称测量，可以得到N粒子GHZ态的KL相对熵的解析表达式。研究发现，当旋转操作和宇称测量中的参数满足相位θ为π/2及相位差（φ-θ）为kπ时，便可得到KL相对熵的最大值。当相位φ为0或π时，就会出现KL相对熵的奇点，其余奇点的位置则取决于拆分结构。此外，通过优化选取φ值，我们发现3到8粒子的GHZ态的不同拆分结构态分别对应着不同的KL相对熵的最大值。

  2026年02期 v.49;No.202 310-314页 [查看摘要][在线阅读][下载 1920K]
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• 不等质量双组分玻色-爱因斯坦凝聚体的混溶相变和三相点

  李可芯;贺丽;余增强;

  量子涨落对于多组元系统的混溶性有重要影响。本文从包含量子涨落修正的物态方程出发，研究了具有排斥相互作用的不等质量双组分玻色-爱因斯坦凝聚体的基态相图。在混溶参数很小的情形下，通过求解热力学平衡条件得到了不混溶态、部分混溶态以及均匀混溶态之间的相边界方程。不同于等质量的情况，在质量不等的混合系统中，两类不同构型的部分混溶态会在适当条件下同时出现，形成三相共存。我们计算了三相共存态的原子密度，确定了出现三相点的相互作用参数范围，并由此归纳出在适当条件下呈现的三种基态相图。这些结果为冷原子物理的实验探索提供了有价值的理论参考。

  2026年02期 v.49;No.202 315-322页 [查看摘要][在线阅读][下载 1707K]
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• 共面波导馈电的双频低剖面超表面天线的设计

  郭亚斌;李莉;张晓卫;张文梅;

  本文设计了一款加载超表面的双频天线，该天线采用共面波导馈电，通过在微带天线上开两对矩形槽，改变天线的电流分布，使天线实现双频工作。进一步将一个由正六边形单元组成的超表面结构加载到天线介质基板的上层，有效地展宽了天线带宽，提高了天线增益。天线尺寸为52 mm×52 mm×0.8 mm，且由于微带天线与超表面结构是加载在同一介质板的上下底面，使天线具有体积小、剖面低、结构简单的优点。测量结果显示，所设计的天线在-10 dB时阻抗带宽为900 MHz，天线工作在4.48 GHz～4.74 GHz和5.72 GHz～6.02 GHz两个波段，覆盖卫星C波段以及Wi-Fi波段，工作范围内峰值增益为4.75 dBi。

  2026年02期 v.49;No.202 323-330页 [查看摘要][在线阅读][下载 2851K]
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化学

• 基于吸附性能探究VOCs光催化效率的影响因素

  贾李娟;管乐;高晶鑫;高瑞霞;郜豫繁;韩晨静;仝雨润;

  基于“双碳”目标条件下挥发性有机物（Volatile Organic Compounds,VOCs）高效治理的要求，本研究选取乙醇和苯两种极性不同的VOCs为分析对象，基于二者在光催化剂Ti O_2上的吸附行为，探究了光照条件、初始水含量、VOCs浓度及双组分交互作用对VOCs去除率的影响机制。研究发现：在干燥环境下，单一VOCs体系中，乙醇的去除率显著高于苯，这归因于其在Ti O_2上的平衡吸附量更高，且其羟基官能团更易与光生空穴发生界面电荷转移。当体系含水蒸气时，去除率表现出VOCs浓度依赖性：低初始VOCs浓度下，其吸附量低，水分子与VOCs竞争吸附导致去除率受抑制，且抑制效应随初始水含量增加而增强；而在高初始VOCs浓度下，VOCs在TiO_2上吸附量显著升高，且水分子能够促进羟基自由基（·OH）的生成，从而提升VOCs去除率。对于乙醇-苯的双组分混合体系，低浓度区域因竞争吸附导致二者去除率相互抑制；随着VOCs初始浓度升高，TiO_2吸附容量增大，苯对乙醇的去除率无显著影响，而乙醇则通过提供更多羟基自由基（·OH）有效提高了苯的去除率。本研究表明，VOCs在光催化剂上的吸附行为是决定其去除率的核心，而水蒸气影响及组分交互作用效应均显著依赖于VOCs初始浓度所决定的吸附状态，这为“双碳”框架下优化复杂VOCs体系的光催化治理条件提供了重要理论依据。

  2026年02期 v.49;No.202 331-342页 [查看摘要][在线阅读][下载 2308K]
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生命科学与环境科学

• 1961—2020年中国北方夏季热浪时空格局

  郑琬;司文洋;杜自强;武志涛;梁寒雪;

  在全球气候变暖的大背景下，热浪灾害在世界范围内爆发愈加频繁。基于线性趋势分析和地理空间分析方法，使用中国北方夏季逐日最高气温数据，针对我国北方地区1961—2020年发生的热浪事件，探讨了近60年来的我国北方热浪的时空变化规律。结果发现：从时间尺度看，热浪发生频次、持续日数和强度均呈显著增加的趋势，其速率分别为0.012 6次·a~(-1)、0.085 9 d·a~(-1)、0.007 8℃·a~(-1)。从空间分布看，热浪多发地区集中在研究区域中北部，而安徽和江苏省北部很少发生热浪事件。热浪发生频次、持续日数和强度除了研究区域南部呈减少或不变趋势，其他大部分地区都呈增加趋势。中国北部地区的内蒙古、甘肃和新疆等地热浪三个指标增加趋势更大。总体来看，近半个世纪以来我国北方热浪发生的频次、持续日数与强度具有空间上的高度一致性且时间上呈现逐年增加的态势。

  2026年02期 v.49;No.202 343-352页 [查看摘要][在线阅读][下载 2778K]
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• 紫萝卜花青素对溃疡性结肠炎小鼠的保护作用

  刘晓丽;高彩芳;沈浩;柳玉琴;牛壮壮;冯茹;孙菁华;

  溃疡性结肠炎（Ulcerative Colitis, UC）是一种常见的炎症性肠疾病，严重威胁人类健康，尽管临床药物在治疗UC上取得了一些进展，但由于它们的副作用较大，因此寻找更安全、有效的新型治疗方法和治疗靶标仍然至关重要。本研究首先从紫萝卜中提取并纯化紫萝卜花青素（Purple Radish Anthocyanins, PRA）并用于UC小鼠的治疗。超氧阴离子清除率、活性氮自由基清除率及总抗氧化能力等测试证实PRA具有强大的抗氧化能力。通过葡聚糖硫酸钠（Dextran Sulfate Sodium, DSS）构建急性UC小鼠模型，采用低、中、高剂量PRA(50、100及200 mg/kg)进行口服治疗。研究结果表明PRA能够缓解小鼠UC症状，PRA通过多途径对UC小鼠提供保护作用：降低关键的促炎因子如肿瘤坏死因子（Tumor Necrosis Factor-α, TNF-α）、白介素6(Interleukin-6, IL-6)和白介素1β(Interleukin-1β, IL-1β)的水平；增加抗氧化酶如谷胱甘肽过氧化物酶（Glutathione Peroxidase, GSH-Px）与超氧化物歧化酶（Superoxide Dismutase, SOD）的活性；减少脂质过氧化产物丙二醛（Malondialdehyde, MDA）的含量；以及上调结肠上皮细胞紧密连接蛋白ZO-1的表达，从而维持肠道屏障完整性。此外，UC小鼠的治疗效果与PRA的剂量呈正相关，200 mg/kg剂量下的PRA效果最佳。这些研究成果不仅拓展了PRA的生物学功能，同时为UC的治疗提供了新的选择。

  2026年02期 v.49;No.202 353-364页 [查看摘要][在线阅读][下载 4513K]
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• 褪黑素调控TXNIP/NLRP3信号减轻HRI后的细胞焦亡

  盛亚鑫;王洁;陈雨婷;范佳琦;蒋吉英;于树娜;

  为探讨褪黑素（Melatonin,Mel）调控核苷酸结合寡聚化结构域（Nucleotide-Binding Oligomerization Domain,NOD）样受体热蛋白结构域相关蛋白3(NLRP3)炎性小体信号减轻小鼠肝脏缺血再灌注（Hepatic Ischemiareperfusion,HIR）后细胞焦亡的机制，本文通过构建HIR模型进行机制的研究。选取清洁级（SPF）C57BL/6雄性小鼠40只，利用手术构建HIR模型，利用过氧化氢（H_2O_2）诱导AML-12细胞来模拟细胞氧化应激损伤，添加或不添加Mel处理。实验结果表明，与假手术（Sham Operation Group,Sham）组相比，HIR后肝组织发生形态学损伤，丙氨酸氨基转移酶（Alanine Aminotransferase, ALT）和天门冬氨酸氨基转移酶（Aspartate Aminotransferase, AST）水平升高，说明HIR后出现肝功能障碍，而补充Mel能够缓解HIR后肝功能障碍，提高经H_2O_2处理细胞的活力。HIR后，焦亡相关蛋白肝脏NLRP3、凋亡相关斑点样蛋白（Apoptosis-Associated Speck-Like Protein Containing a CARD,ASC）、切割后的半胱天冬酶p20(Cleaved Caspase-1)、焦孔素D(Gasdermin D, GSDMD)表达的阳性细胞增加，mRNA和蛋白水平均升高，而补充Mel能够降低肝脏焦亡相关蛋白阳性细胞，并能够降低焦亡相关蛋白mRNA和蛋白表达水平。此外，Mel预处理能够抑制HIR诱导的促炎介质白介素1β(IL-1β)、白介素18(IL-18)表达升高。以上结果表明，Mel可显著改善HIR导致的肝细胞焦亡引起的损伤。Mel预处理能够抑制HIR诱导的硫氧还蛋白相互作用蛋白（Thioredoxin-Interacting Protein,TXNIP）的升高，而TXNIP处于NLRP3的上游，与NLRP3的活化密切相关。实验结果发现，TXNIP的抑制与Mel预处理结果趋于一致，说明Mel极有可能通过抑制TXNIP来缓解焦亡的发生。综上所述，Mel极有可能通过抑制TXNIP的表达从而抑制NLRP3介导的细胞焦亡，进而缓解HIR造成的肝脏损伤。

  2026年02期 v.49;No.202 365-376页 [查看摘要][在线阅读][下载 3782K]
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