20 多年来，施普林格·自然（Springer Nature）一直引领着向开放获取（Open Access, OA）的转型，并致力于让经过同行评审的研究一经出版，便可供所有人免费使用。施普林格·自然也一直致力于增强中国与全球科学界的密切联系与合作交流，同时也尽己所能地让世界了解和获益于中国的科学成果。值此岁序更替、辞旧迎新之际，我们将为大家盘点中国机构作者在 2024 年度发表于 Springer Nature 期刊的高引用金色 OA 原创研究。
据 Dimensions 数据库显示*，2024 年，三万余篇来自中国作者的 OA 论文发表在 Springer Nature 旗下生物科学与医学领域的期刊上，结合 Dimensions 和期刊官网数据，我们精选了引用量排名前十的论文以飨读者，这 10 篇基础研究 OA 论文的通讯作者或第一作者来自中国科研机构，反映了中国科研人员在过去一年高影响力的原创研究成果。
1. 生物科学与医学包含：生物科学，生物医学与临床科学，健康科学，农业、兽医和食品科学，生物心理学等；
2. 本次统计不包含发表在Nature、Nature Communications等跨学科期刊上的生物科学与医学相关研究；
3. 论文排名和指标数据均来源于 Dimensions 数据库和期刊官网，结果可能与其他统计方式有所差异，仅供参考；
4. 引用量实时变化，且受时间影响较大，论文选择和排名仅反映2025年1月 Dimensions 数据库的搜索结果。
论文导读：本研究介绍了一种针对高噪声长读长的高效纠错和组装工具 NextDenovo，可以实现高水平的基因组组装精度。NextDenovo 的使用将为利用 Nanopore 长读数据进行群体规模的长读数组装铺平道路。
论文导读：TyG-WC 和 TyG-WtHR 比目前流行的 TyG 更加能够预测心血管疾病的死亡率，提高心血管疾病及其死亡率的诊断效果，以及与某些心血管疾病的相关性。TyG-WC 和 TyG-WtHR 有望成为识别心血管疾病早期风险人群和改善风险分层的更有效指标。
论文导读：糖尿病视网膜病变（DR）是导致全球可预防性失明的主要原因。不同个体的 DR 进展风险差异很大，因此很难预测风险和个性化筛查间隔。研究团队开发并验证了一种深度学习系统（DeepDR Plus），该系统可通过眼底图像预测 5 年内 DR 的进展时间，从而有可能实现个性化筛查间隔。
论文导读：研究人员建立了一个猪基因型估算模型，并将数百万个基因变异与 34 种组织中的五种转录组表型联系起来。评估了调控效应的组织特异性，并利用多组学数据阐明了其作用的分子机制。利用这一资源，破译了 207 种猪复杂表型背后的调控机制，并证明了猪在基因表达和复杂表型背后的遗传调控方面与人类的相似性，从而支持了猪作为人类生物医学模型的重要性。
论文导读：研究人员利用预测性人工智能（AI）方法确定了 TRAF2 与 NCK 相互作用激酶（TNIK）作为抗纤维化靶点。利用人工智能驱动的方法，生成了一种小分子 TNIK 抑制剂 INS018_055，通过口服、吸入或局部给药，在体内不同器官中表现出理想的类药物特性和抗纤维化活性。从目标发现到临床前候选药物筛选，这项工作大约在 18 个月内完成，展示了生成式人工智能驱动药物发现通路的能力。
论文导读：研究人员发现当过度运动肌肉细胞处于低氧状态时，线粒体蛋白质乳酰化修饰会被激活，表征运动程度，从而抑制线粒体氧化磷酸化，预防过度运动损伤。这一发现为运动员选材和激素非依赖途径提高运动水平提供了新思路。
论文导读：TaWRKY74s是小麦响应低磷胁迫的关键基因，可能通过脱落酸（ABA）和辅素信号转导途径调控小麦分蘖数量。该研究为进一步研究TaWRKY74s在低磷环境中的作用机制奠定了基础，对小麦抗逆育种具有重要意义。
论文导读：研究人员利用四面体框架核酸（tFNA）合成了可将姜黄素（一种天然化合物）输送到骨髓的抑制铁死亡纳米粒子。这种递送系统表现出卓越的姜黄素生物利用度和稳定性，以及与 tFNA 的协同特性。表明含有姜黄素的 DNA 四面体抑制铁突变纳米粒子在治疗 DOP 和其他铁突变相关疾病方面具有广阔的前景。
论文导读：大型语言模型（LLM）在临床医学中的应用正在蓬勃发展。有效地将 LLMs 的相关理论知识从计算机科学转移到临床医学应用中至关重要。研究表明，不同的提示语在各种模型中具有不同的效果，而带有 ROT 提示语的 gpt-4-Web 是更稳定的。适当的提示可以提高回答专业医学问题的准确性。
论文导读：本研究旨在对 ChatGPT 在国家医师资格考试（NMLE）、国家执业药师资格考试（NPLE）和国家护士执业资格考试（NNLE）等三种国家医学考试中的表现进行定量评估和综合分析。结果表明，ChatGPT 未能通过中国 2017 年至 2021 年的 NMLE、NPLE 和 NNLE 考试，但也显示了大型语言模型在医学教育中的巨大潜力，未来需要高质量的医学数据来提高性能。
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