机构名称：
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摘要：有许多关于如何由神经元控制行为的理论。测试和完善这些理论将很大程度上促进。此外，模拟神经系统本身就是系统神经科学中的大梦想之一。但是，这样做需要我们确定每个神经元的输出如何取决于其输入，这是我们称之为反向工程的过程。目前对哺乳动物神经系统的关注，但是这些大脑令人难以置信，仅允许记录微小的子系统。在这里，我们认为，系统神经科学的时间已经成熟，可以努力进行较小的系统，而秀丽隐杆线虫是理想的候选系统，因为既定的餐水生理学技术可以捕获和控制每个神经元的活性并扩展到成千上万的实验。可以组合跨种群和行为的数据，因为整个个体神经系统在形式和功能上都在很大程度上保守。现代基于机器学习的建模应该可以对秀丽隐杆线虫的脑状态和行为的令人印象深刻的广度进行模拟。对整个神经系统进行逆向工程的能力将使人工智能系统和所有系统的设计有益于神经科学的设计，从而实现基本见解以及新的方法来研究逐渐更大的神经系统。
逆转整个神经系统
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