科研资讯 从认知任务中的异质神经响应推断潜在环路
本研究开发了潜在环路模型,一种从高维神经响应中推断低维因果环路的新方法。通过应用于循环神经网络和猴子前额叶皮层数据,揭示了上下文依赖决策任务中的抑制机制:上下文表征抑制不相关感觉响应。连接扰动实验验证了该机制的因果性,而传统方法未能发现。该模型填补了降维与电路模型之间的鸿沟,为理解认知功能的环路计算提供了新工具,并具有临床潜力。...
本研究开发了潜在环路模型,一种从高维神经响应中推断低维因果环路的新方法。通过应用于循环神经网络和猴子前额叶皮层数据,揭示了上下文依赖决策任务中的抑制机制:上下文表征抑制不相关感觉响应。连接扰动实验验证了该机制的因果性,而传统方法未能发现。该模型填补了降维与电路模型之间的鸿沟,为理解认知功能的环路计算提供了新工具,并具有临床潜力。...
本研究结合死后组织学与在体神经影像学,系统解析了人类默认模式网络的解剖结构。发现默认模式网络在细胞构筑上高度异质,包含从单模态到无颗粒皮层的多种类型;结构上分为接收感觉输入的“接收外围”和相对绝缘的“核心”;其输出信号在所有皮层网络中最为平衡,能协调影响整个感觉层级。这些发现提出了“联合层级”理论框架,为理解默认模式网络在高级认知中的广泛作用提供了解剖学基础。...
本研究针对认知神经科学中长期存在的运动混杂问题,开发了一种基于线性子空间分解的新方法,在行为小鼠中成功分离了认知与运动相关的神经动态。研究发现,前外侧运动皮层的神经活动可被分解为运动子空间和认知子空间,两者由 largely non-overlapping 的神经元群体编码。认知动态存在于运动子空间的零空间中,使得大脑能够在无运动输出时进行内部计算。该工作为理解认知与运动的神经机制提供了重要分析框架。...
本研究利用创新工具AstroLight,在伏隔核中识别出一个功能特化的星形胶质细胞集群,该集群在学习线索-奖赏关联过程中形成,并通过调节局部神经元兴奋性来驱动动机行为。功能获得和丧失实验证实该集群是线索动机行为的充分必要条件。这一发现打破了星形胶质细胞同质性的传统观念,提出了“胶质细胞集群编码”的新概念,为理解奖赏学习和动机行为的神经机制提供了全新视角,并为成瘾、抑郁症等精神疾病的治疗提供了潜在靶点。...
导语 小胶质细胞作为中枢神经系统的驻留免疫细胞 会对局部环境的信号做出反应 发生形态和功能变化 并成熟为多种稳态状态 然而 驱动小胶质细胞分化和成熟的微环境信号仍然未知 本研究表明 在出生后时期 神经 关键词:神经元、溶酶体...
本研究利用单细胞RNA测序和空间转录组学,系统比较了小鼠前脑皮质灰质、白质/胼胝体及小脑白质中的星形胶质细胞,揭示了白质星形胶质细胞独特的分子特征和区域异质性。研究发现皮质白质/胼胝体中存在一个表达祖细胞基因的增殖性星形胶质细胞亚群,能够在成年早期持续增殖并可能迁移至灰质,而小脑白质则缺乏此类细胞。该发现颠覆了传统观念,为大脑可塑性和修复机制提供了新的细胞基础。...
本研究整合了来自132个全球站点、从32周胎龄到80岁的33,250名个体的功能与结构磁共振成像数据,构建了首个全寿命周期的人脑功能连接组生长图表。研究发现全局连接强度在约35岁达到峰值,系统分离度在约31岁达到峰值,且不同功能网络的成熟时间线各异,初级感觉运动网络发育最早,高级联合网络发育较晚。区域连接性沿着感觉运动-联合皮层轴组织。该研究为量化个体在发育、衰老和神经精神疾病中的脑连接变异提供了规范性参考。...
本研究通过计算模型与实验数据结合,发现行为时间尺度突触可塑性(BTSP)而非经典的脉冲时序依赖可塑性(STDP)是驱动海马位置场漂移的主要规则。BTSP在新环境中触发概率高(约1-3%的lap),随后衰减,但持续驱动群体水平表征漂移。CA3区也存在BTSP,但频率更低且主要改变放电率而非位置场中心。该发现挑战了STDP作为学习通用规则的地位,强调了秒级时间整合在学习中的重要性。...
导语 下丘脑协调调控生理稳态和先天行为 但其详细的轴突投射模式尚不清楚 本研究绘制了雄性小鼠中表达特定神经肽的超过7 000个下丘脑神经元的全脑投射图谱 通过单神经元投射组分析鉴定出2个主要类别和31 关键词:中脑...
最新研究利用双光子钙成像技术,在蝙蝠下丘中发现神经元对社交叫声和导航叫声具有高度选择性,并在空间上形成聚类。这一发现表明,皮层下结构在早期听觉阶段即可进行复杂声音分类,挑战了传统层级处理观点,为理解听觉障碍提供了新视角。...
大西洋飓风季(6月1日至11月30日)的形成,源于...
欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机(LHC)...
诺曼底登陆作为史上最大规模海陆入侵,其成功...
科学家在加拉帕戈斯群岛附近1773米深海域通过遥...
亚利桑那州立大学研究发现,雾滴并非化学惰性...
京都大学研究揭示,精子在微观粘性流体中能高...