多种证据表明,多巴胺信号传导改变可能与神经精神疾病和常见行为特征有关。我们在此批判性地回顾了过去 40 多年收集的证据,这些证据支持多巴胺功能障碍在注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 中的作用。我们概括了中枢神经系统中多巴胺能信号传导的基本组成部分,重点关注参与单胺能功能的核心酶、转运蛋白和受体,特别是在纹状体和皮质区域。我们总结了关键的人类大脑成像和遗传学研究,报告了多巴胺能神经传递与行为特征之间的关联,重点是 ADHD。我们还在动物模型和单基因、代谢和神经系统疾病的背景下考虑 ADHD,这些疾病已确定多巴胺能系统功能障碍。通过这种方式检查证据,我们得出结论,有证据表明多巴胺参与其中,但多巴胺能低下状态本身是 ADHD 的关键组成部分的证据有限。我们提出了一条前进的道路,以增加我们对多巴胺信号在人类行为特征和障碍中的理解,特别应关注其在临床亚群中、在大脑发育过程中的作用以及它如何与其他神经递质系统相互作用。
瑞士达沃斯,Christine Kühne 过敏研究与教育中心 (CK-CARE),瑞士达沃斯 4 亚里士多德大学生物学院生态学系,希腊塞萨洛尼基 5 Bio Check Up (BCU),意大利那不勒斯 6 INLECOM INNOVATION,希腊基菲夏 7 DIN 德国标准 EV 研究所,德国柏林 8 TEQOYA 公司,法国巴黎 9 过敏与免疫学研究中心 (CAIR),格鲁吉亚第比利斯 10 CY.RIC 塞浦路斯研究与创新中心有限公司,塞浦路斯尼科西亚 11 奥卢大学 PEDEGO 研究单位,芬兰奥卢 12 奥卢大学医院儿科系,芬兰奥卢 13 图尔库大学医院和图尔库大学儿科和青少年医学系,芬兰图尔库 14大气过程及其影响,瑞士洛桑瑞士理工学院建筑、土木与环境工程学院,瑞士 15 帕特雷大学计算机工程与信息学系,希腊帕特雷 16 埃尔朗根大学医院分子肺病学系,德国埃尔朗根 17 化学工程科学研究所(ICEHT),希腊研究与技术基金会(FORTH),希腊帕特雷 18 欧洲过敏和呼吸道疾病患者协会联合会(EFA),比利时布鲁塞尔 19 NAAVA,芬兰赫尔辛基 20 吕勒奥理工大学,瑞典吕勒奥 21 意大利 CNR 食品科学研究所,意大利阿韦利诺 22 URT-ISA,那不勒斯费德里科二世大学生物系 CNR,意大利那不勒斯 23 柏林夏里特医学院过敏学研究所,柏林自由大学和洪堡大学的企业成员柏林大学,德国柏林 24 弗劳恩霍夫转化医学和药理学研究所 ITMP,过敏学和免疫学,德国柏林 25 全球过敏和哮喘欧洲卓越网络-GA 2 LEN,德国柏林 26 法国蒙彼利埃大学德布雷斯特流行病学和公共卫生研究所和蒙彼利埃大学医院 INSERM 过敏和呼吸道疾病系
RNA 干扰 (RNAi) 是一种抗病毒真核细胞途径,它在识别细胞质中的 dsRNA 后,靶向并消化相应的 mRNA 链,从而暂时抑制基因表达 [6]。它是一种分子方法,通过将 RNA 分子注入生物体来中和互补的靶 mRNA 分子来改变基因表达。RNAi 沉默机制存在于许多(但不是全部)真核生物中。在进化生物学应用中使用 RNAi 的主要优势是:1)当敲除导致致死时,可以研究必需基因的功能;2)应用于研究难以在胚胎(卵)阶段处理的物种,这是一些替代方法(包括下面讨论的方法)的先决条件。
几千年来,人类一直在思考存在的重大奥秘:我们从哪里来,我们为什么存在,我们与其他生物有何不同?这些问题一直困扰着哲学、科学和宗教,但迄今为止,它们从未找到能够提供连贯而综合的答案的综合体。通过这项工作,我们提出了一个新的概念框架,通过两个强大而具有变革性的隐喻来解决这些谜题,这两个隐喻解释了人类意识框架内的“如何”和“为什么”。首先,我们将宇宙的起源重新定义为从分裂和扩展的初始点出现的表现形式。这种分裂是对人类意识框架内虚无概念不可能性的最基本回答,人类意识无法想象没有某种因素打破这种虚无的绝对不存在。这个隐喻与万有引力定律一样有效和强大:它们不是绝对的现实,而是允许意识组织和理解世界的象征性构造。其次,我们提出了一个革命性的模型,用于理解人类意识作为一种独特且不可或缺的现象的出现。这种意识源自一个关键的基因变化,可能与 FOXP2 基因有关,该基因将大脑的输入输出系统转变为能够整合、组合和投射累积输出的思维。这种能力——反思、创造和象征——在其他物种中是缺失的或受到严重限制,包括海豚或类人猿等高级物种。因此,人类意识是质的飞跃的结果,它使自我反思和产生超越直接需求的意义成为可能。这两个隐喻——分界点和意识的突然出现——不仅回答了如何——宇宙的起源和意识的出现——而且回答了为什么。在人类意识的框架内,这些反应似乎是合理和必要的,可以理解存在并将明显的混乱组织成一个可理解的概念结构。尽管这两个隐喻看似分离,但它们却构成了一个令人惊讶且优雅的循环:宇宙在其扩张和发展中产生了人类意识,而这种意识又创造了宇宙的隐喻来理解自身。这样一来,宇宙和意识就是同一现实的两个方面:一个存在是因为另一个感知到它,另一个感知到它是因为一个存在。这个模型不仅重新定义了宇宙和意识的起源,而且表明了类人人工智能是可以实现的。了解人类意识的机制——全球整合、反思和创造力——为能够部分复制这些象征性和反思性过程的人工智能系统打开了大门,重新定义了我们未来的伦理和科学视野。
在机器人技术和人工智能研究取得空前技术进步的时代,我们观察到哲学和神学研究的火花,这些研究涉及机器人技术和人工智能对我们社会结构的影响,以及人类意义这一基本问题。欧洲穆斯林群体也是如此,他们身处由不断发展的技术、文化动态和宗教信仰塑造的复杂环境中。从哲学上讲,这些进步得到了超人类主义运动的支持,该运动源于后人类主义哲学,旨在将人类提升到进化过程的下一步。尽管超人类主义植根于世俗人文主义世界观,但它并不反对宗教;相反,它的一些支持者认为它本身就是一种宗教。3 关于宗教与超人类主义关系的讨论甚至导致了
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自从 Palmer 和 Herbon [ 1 ] 注意到六种芸苔属和萝卜属植物的线粒体DNA进化模式存在差异以来,植物线粒体DNA (mtDNA)在序列上进化缓慢但在结构上进化迅速这一长期未解之谜已经持续了近 40 年。后续分析证实并延续了这一悖论。一方面,尽管编码了类似的电子传递链基因,但植物线粒体DNA的同义核苷酸替换率 (dS) 比哺乳动物线粒体DNA低一个或两个数量级。此外,植物线粒体DNA包含较大的非编码区,而动物线粒体DNA则较小且编码密集。与质体DNA (ptDNA)相比,植物线粒体DNA表现出明显更大的结构变异性,但在被子植物中,其dS 却不到ptDNA的三分之一 [ 2 , 3 ]。另一方面,一些远缘植物类群独立地表现出线粒体 DNA d S 令人惊讶的加速,如车前草、蝇子草、筋骨草和天竺葵 [ 4 − 7 ] 。例如,S. noctiflora 在过去 500 万年中 d S 增加了 100 倍,而在车前草中,最快和最慢物种之间的差异约为 4000 倍 [ 4 , 8 ] 。人们在很大程度上不知道是什么机制形成了这种非典型的加速,如果有的话,这些谱系之间是否共享这种加速。这些观察结果自然引发了关于植物线粒体 DNA 序列和结构突变如何产生、修复、保留和固定的讨论。这些讨论反过来又有助于进化假说更好地适应线粒体DNA中的其他基因组特征,包括但不限于基因组大小、RNA编辑、基因谱、非编码区域,从而引发关于这些过程是否具有适应性或非适应性的更广泛争论[9−16]。
Sutton (2020) 认为世界很大而且很复杂,代理无法精确学习所有需要学习的东西。他建议采用函数近似来学习价值观、策略、模型和状态。Dong 等人 (2022) 从理论上研究了强化学习算法的性能,但没有对环境做出简化假设。他们的工作将重点从对环境做出假设转移到对代理的能力做出假设。Javed 等人 (2023) 通过实证研究了小型代理在大环境中的表现。他们发现,在大世界中,使用较少计算的近似算法可以胜过使用更多计算的精确算法。Kumar 等人 (2023) 表明,当代理受到计算限制时,持续学习是强化学习的必要元素。
本论文探讨了本征态热化假说 (ETH),这是理解孤立量子系统中热行为出现的基石概念。这项工作首先通过遍历性建立经典热化的基础,其中系统会随时间探索所有可访问的微观状态。这个类比为理解 ETH 如何将这个概念转化为量子领域奠定了基础。按照 Mark Srednicki 概述的方法,论文深入研究了 ETH 的核心公式。然后,通过分析波函数、可观测量和它适用的系统类型的限制,研究了对 ETH 的限制。介绍了随机矩阵理论 (RMT) 的讨论,探讨了它与 ETH 的联系及其在通过 Wigner-Dyson 分布理解混沌量子系统中能谱的统计特性方面的作用。此外,论文还探讨了 Berry 猜想,该猜想揭示了大型量子系统中本征态的混沌性质,进一步支持了 ETH 的基本原理。最后,讨论了支持 ETH 有效性的实验,特别是冷原子气体实验。通过回顾 ETH、其理论基础以及其与 RMT 和 Berry 猜想等相关概念的联系,本论文为寻求了解孤立量子系统中热行为出现的学生提供了宝贵的资源。
深度学习和预测编码架构通常假设神经网络中的推理是分层的。然而,深度学习和预测编码架构在很大程度上忽视了神经生物学证据,即所有分层皮质区域,无论高级还是低级,都直接投射到皮质下区域并接收来自皮质下区域的信号。鉴于这些神经解剖学事实,当今以皮质为中心的分层架构在深度学习和预测编码网络中的主导地位是值得高度怀疑的;这种架构很可能缺少大脑使用的必要计算原理。在本文中,我们提出了浅层大脑假说:分层皮质处理与皮质下区域大量贡献的大规模并行过程相结合。这种浅层架构利用了皮质微电路和丘脑皮质环路的计算能力,而这些并不包含在典型的分层深度学习和预测编码网络中。我们认为,浅层大脑结构比深层层次结构有几个关键的优势,并且更完整地描述了哺乳动物的大脑如何实现快速灵活的计算能力。