总结科研论文摘要的关键内容，提供清晰精炼的概述。
整合10个单细胞数据集绘制免疫图谱：揭示疲惫CD8+ T细胞代谢信号并提出四基因评分 亮点速读 - 跨队列整合：汇总10个公开单细胞转录组数据集，覆盖20万余个免疫细胞。 - 方法创新：构建跨队列批次校正与细胞状态映射流程，生成高分辨率免疫细胞亚群图谱。 - 关键发现：疲惫CD8+ T细胞的特定代谢模块与治疗应答相关。 - 独立验证：在两项独立队列中，利用空间转录组学验证上述关联。 - 临床工具：提出一个用于临床分层的四基因评分。 - 应用前景：有助于预测免疫检查点治疗应答，并为组合疗法设计提供依据。 研究背景 - 肿瘤免疫微环境的细胞异质性被认为是限制免疫治疗效果的关键因素。 研究方法 - 整合多队列单细胞数据，通过统一的批次校正与细胞状态映射流程，系统描绘免疫细胞亚群。 主要结果 - 识别出与治疗反应相关的疲惫CD8+ T细胞代谢模块。 - 在两个独立的空间转录组学队列中获得一致验证。 - 提炼出可用于临床分层的四基因评分。 结论与意义 - 该资源为精准预测免疫检查点治疗应答提供了新工具，并为制定更有效的组合免疫疗法提供方向。 关键词（SEO） - 肿瘤免疫微环境；单细胞转录组；空间转录组学；疲惫CD8+ T细胞；免疫治疗；免疫检查点；四基因评分；批次校正；细胞状态映射
自监督图神经网络加持：材料性质预测更准、更稳 摘要速读 - 核心问题：材料性质预测往往受限于标注数据稀缺，模型泛化差。 - 解决方案：提出一套自监督图神经网络，显式编码晶体对称性并引入原子半径先验，通过跨数据集的对比学习获得可迁移的通用表示。 - 实验表现：在六个公开基准上，平均实现约12%的MAE改进（误差更低）；在稀有元素的小样本场景中优势更突出。消融研究表明，对称性编码是提升效果的关键因素。 - 应用意义：有助于降低新材料筛选成本，并在数据稀缺条件下保持稳健性能。 方法亮点 - 融合物理先验：将晶体对称性与原子半径信息嵌入GNN。 - 通用表示学习：通过跨数据集对比学习提升迁移与泛化能力。 - 可解释增益：消融实验定位到“对称编码”是主要贡献来源。 价值与影响 - 降本增效：在有限标注数据下依然提升预测精度，加速材料发现。 - 面向稀缺场景：对稀有元素与小样本任务表现尤为强劲，实用性强。 关键词：自监督学习、图神经网络、晶体对称性、原子半径、对比学习、材料性质预测、MAE、小样本、稀有元素、消融分析、稳健性、材料筛选
Climformer: A Multi-Scale Transformer for Better Climate Extremes Downscaling Summary - Challenge: Downscaling regional climate extremes remains difficult and error-prone. - Approach: Climformer, a multi-scale transformer model, conditions on reanalysis data and topography and is trained with a hybrid loss that combines distributional matching with physical consistency constraints. - Performance: Across three continents, the model reduces bias in extreme precipitation by 18% and improves heatwave duration estimates by 21% compared to CNN baselines. - Key Finding: Elevation-linked positional encodings are crucial to the model’s success. - Outcome: Produces reliable high-resolution projections suitable for risk assessment and adaptation planning. Keywords: climate downscaling, extreme weather, precipitation bias, heatwave duration, transformer model, reanalysis, topography, physical constraints, high-resolution projections, risk assessment, adaptation planning.
用本提示词快速扫读同领域最新论文摘要，判断相关性；沉淀组会要点、项目申请摘要与投稿封面信核心信息，缩短文献筛选与材料准备时间。
将海量文献摘要转为结构化笔记，提炼背景、方法与结果；快速生成读书报告、开题综述要点和汇报幻灯摘要页，提升学习与表达效率。
在来稿初筛阶段迅速捕捉研究价值，生成送审简介与审稿邀请摘要；同时产出社媒推广文案雏形，缩短编辑与运营协作链路。
把专业摘要重写为大众友好的标题与要点，快速产出文章导读、短视频脚本提纲与推文串，提升内容转化与传播效果。
从论文或专利摘要中抽取关键指标与技术要点，形成竞品情报、技术雷达周报和立项评估要点，辅助研发决策。
为主题馆藏与专题服务提炼关键词和标签，优化检索导引、选题单与阅读清单，提升用户获取信息效率。
将相关论文摘要整理为课堂导读、讨论题与作业参考摘要，帮助学生快速理解研究脉络并深化讨论。
将科研论文摘要在极短时间内转化为可读性强的「速览卡片」，帮助你快速判断论文价值、提炼核心贡献、锁定关键方法与结果，并支持多语言与网络发布风格。适用于：文献综述、课题申报、组会汇报、学术博客/公众号、研究知识库、媒体内容选题。核心目标： - 快速、准确、结构化总结摘要，不臆测、不遗漏 - 自动生成吸引眼球的标题、关键词与要点清单，适配网页与移动端阅读 - 支持中文/英文等输出，便于跨团队与跨区域协作分享 - 显著提升筛选与决策效率，减少重复阅读和信息过载 - 为内容运营与搜索曝光提供更易被理解与点击的文案骨架 - 通过可复用的提示词，稳定产出一致、高质量的摘要总结
将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用（如 ChatGPT、Claude 等），即可直接对话使用，无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。
把提示词模板转化为 API，您的程序可任意修改模板参数，通过接口直接调用，轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。
在 MCP client 中配置对应的 server 地址，让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作，让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。
免费获取高级提示词-优惠即将到期
