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爬行动物的大脑边缘系统和皮层 pdf
小脑 爬行动物脑。 爬行动物脑 边缘系统 大脑皮层。 所有人类都有大脑，大脑是由三个不同部分组成的物理器官。 有时我们不知道自己的行为、思维和感受方式，因为我们的大脑中存储了大量信息。 我们的大脑是一台终极计算机，可以存储并继续存储信息，包含神经元细胞。 我们的中枢神经系统包括三个大脑，它们会随着年龄的增长而进化：爬行动物脑、边缘系统和大脑皮层。 1. 爬行动物脑 爬行动物脑包含我们大脑最古老的部分，大约在 5 亿年前发育，存在于爬行动物中，但大脑发育较少。 这种结构仅限于产生简单而冲动的行为，类似于总是以相同方式重复的仪式，具体取决于生理状态：恐惧、饥饿、愤怒等。 这个大脑可以理解为神经系统的一部分，在条件满足时执行编程的遗传密码。它是最古老、最简单的大脑，决定是否关注某种情况。原因是它拒绝复杂、困难或风险，而喜欢简单、清晰和直接。 2. 边缘系统 边缘系统的功能与学习有关。如果某种行为产生愉快的情绪，我们倾向于重复它或试图改变我们的环境来重现这种体验。另一方面，如果它引起痛苦，我们就会记住这种体验，避免再次经历它。 边缘系统的关键元素是海马体，它从外部（视觉、嗅觉、听觉、触觉、味觉）和内部（内脏）来源接收信息。内部和外部感觉的整合被认为是情绪体验的基础。海马体中的细胞构成了情绪键盘。 人类有思考的头脑（理性大脑）和感觉的头脑（情绪大脑）。在正常情况下，我们个性的这两个方面是平衡的，相互协调的。情绪思维比理性思维快得多，它快速激活而不分析后果，遵循联想逻辑和分类思维。具体情况并改变先前的结论。从解剖学上讲，情绪思维由边缘系统管理。边缘系统负责管理情绪、学习和记忆，由杏仁核、海马体、海马旁回等结构组成。然而，“边缘系统”的概念更多地基于功能关系，而不是解剖结构。3. 大脑皮层大脑皮层是理性的大脑。它由我们大脑中管理抽象智力、推理、语言、记忆等的部分组成。这决定了一个人对“智力”的标准概念。它的名字来源于它是大脑中最现代的进化层。它是覆盖大脑的一层薄薄的外层，呈现出许多凹槽；它厚约 2 毫米，分为六层。这一层有 300 亿个神经元，提供记忆、知识、技能和积累的经验。大脑皮层无疑是人类与动物的最大区别，因为只有人类才具备这些品质。大脑皮层或理性大脑，它允许意识和控制情绪，同时发展认知能力：记忆、集中注意力、自我反省、自我激励、解决问题、选择正确的行为......它是一个人的有意识的部分，既有生理上的，也有情感上的。 Paul MacLean 的三位一体大脑理论 参考文献： Bradford, HF (1988). Fundamentos de neuroquímica. Barcelona: Labor. Carpenter, MB (1994). Neuroanatomía. Fundamentos. Buenos Aires: Editorial Panamericana. Delgado, JM; Ferrús, A.; Mora, F.; Rubia, FJ (eds) (1998)。《神经科学手册》。马德里：Síntesis。MacLean, P. (1990)。进化中的三位一体大脑：在古脑功能中的作用。Springer Science & Business Media。MacLean, P. (1999)。三位一体大脑、情绪和科学偏见。《心智与行为杂志》，20(2)，141-160。Herrmann, N.、Black, SE、Lawrence, J.、Szekely, C.、Szalai, JP、McIlroy, WE，... & Rockwood, K. (2008)。阿尔茨海默病中的三位一体大脑：PET 研究。《欧洲神经病学杂志》，15(1)，47-54。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。
红外神经刺激引起的兴奋性和抑制性神经反应的双光子成像
理解复杂的神经回路及其与特定行为的关系需要对神经元亚型进行精确的时间和空间调节。非遗传近红外光刺激是最有前途的大脑非侵入性神经接口技术之一。1-5 最近，脉冲红外神经刺激 (INS) 技术已被引入作为一种能够安全且可逆地调节神经活动的方法。1 与其他波长的红外刺激（例如 808 nm、2 980 nm、3 5.6 μ m 4、5 ）引起的效应相反，脉冲传输 ∼ 1.875 μ m 红外波长会导致局部热量传输并被水快速吸收。6 当通过 200 μ m 光纤以短脉冲串（0.25 ms、200 Hz、0.5 s）传输时，这种高度聚焦（亚毫米）光学方法为灵长类动物皮层中的功能性柱特异性刺激提供了一种独特的方法。 7 因此，INS 相较于传统电刺激的优势包括高空间选择性、非接触式传递，以及对于灵长类动物和人类应用而言更为重要的一点，即无需事先表达视蛋白即可对大脑部位进行神经调节。8、9 此外，凭借这种靶向光纤刺激的精确度和 MRI 兼容性，局部 INS 结合 MRI 可用于灵长类动物大脑网络的体内映射 10-12，并有望用于对清醒行为猴子进行神经调节。虽然这些应用已显示出对体内回路神经调节的巨大前景，但其作用机制或对单个细胞类型的影响目前仍然知之甚少。现在有越来越多的证据表明 INS 会导致神经调节。通过电生理学、内在信号光学成像和体内钙成像评估，INS 已被证明可在麻醉啮齿动物中诱导兴奋性和抑制性神经元反应。 13、14 INS 对麻醉恒河猴视觉皮层产生了典型的视觉诱导皮层内在信号 7 的反应，而且导致功能匹配的眼部优势域的选择性调节，与局部皮层-皮层连接的激活一致。超高场 MRI 中的 INS 可激活恒河猴解剖学预测的中尺度全球大脑部位，这进一步表明投射细胞（兴奋性锥体神经元）被 INS 激活。10 – 12 这些 INS 诱导的反应已被证明具有强度和持续时间依赖性。尽管有这些令人信服的证据，但直接用电生理学方法展示神经元反应仍然具有挑战性。一个被称为贝克勒尔效应的问题在于，记录电极的直接加热会通过电极中的热诱导电流污染神经元反应。Cayce 等人。使用同时在麻醉啮齿动物体内使用 INS 进行钙成像，并观察大脑表面皮质星形胶质细胞和顶端树突中的细胞内钙信号。14 Kaszas 等人使用遗传编码的钙指示剂 Syn-GCaMP6f 进行双光子钙成像，并表明 INS 在麻醉小鼠皮质体内的神经元中诱导微弱的细胞内钙信号。15 到目前为止，我们对神经元反应的理解仍然处于初级阶段。其潜在的作用机制尚不清楚 16 – 23，并且在细胞水平上对不同神经元亚型以及体内不同生理状态的反应的影响仍然缺乏。特别是，尽管 fMRI 研究表明 INS 可在远处皮质部位诱导 BOLD 激活，但对于细胞回路对这种功能连接结果的贡献知之甚少。为了研究 INS 如何影响体内单个神经元并检查对不同细胞亚型的影响，我们在小鼠体感皮层 2/3 层以单细胞分辨率对 INS 的神经元钙反应进行了双光子成像。使用特定的遗传编码钙指示剂 GCaMP6 检查了 hSyn 和 mDlx 标记的神经元亚型的钙反应。我们发现 INS 诱导了神经元钙反射变化的强烈、强度依赖性调节，这种调节与脉冲序列重复频率精确同步。在麻醉小鼠中，hSyn 神经元对 INS 表现出正偏转反应。令人惊讶的是，mDlx 神经元群体包含不同的反应，其中一些表现出负向反应，可能反映了抑制神经元群体的多样性。因此，这些数据确定了 INS 对 hSyn 和 mDlx 神经元的有效性以及对细胞亚型的可能依赖性。讨论了这一发现的意义。使用特定的遗传编码钙指示剂 GCaMP6s 检查了 hSyn 和 mDlx 标记的神经元亚型的钙反应。我们发现 INS 诱导了神经元钙反射变化的强烈、强度依赖性调节，这种调节与脉冲序列重复频率精确同步。在麻醉小鼠中，hSyn 神经元对 INS 表现出正偏转反应。令人惊讶的是，mDlx 神经元群体包含不同的反应，其中一些表现出负向反应，可能反映了抑制神经元群体的多样性。因此，这些数据确定了 INS 对 hSyn 和 mDlx 神经元的有效性以及对细胞亚型的可能依赖性。讨论了这一发现的含义。使用特定的遗传编码钙指示剂 GCaMP6s 检查了 hSyn 和 mDlx 标记的神经元亚型的钙反应。我们发现 INS 诱导了神经元钙反射变化的强烈、强度依赖性调节，这种调节与脉冲序列重复频率精确同步。在麻醉小鼠中，hSyn 神经元对 INS 表现出正偏转反应。令人惊讶的是，mDlx 神经元群体包含不同的反应，其中一些表现出负向反应，可能反映了抑制神经元群体的多样性。因此，这些数据确定了 INS 对 hSyn 和 mDlx 神经元的有效性以及对细胞亚型的可能依赖性。讨论了这一发现的含义。