XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System神经元
梦想如何组织神经元表示
较高感觉皮层中的语义表示构成了强大而灵活的行为的基础。这些代表的不满是在开发过程中以无监督的方式获得的，并且在有机体的寿命中不断地成为主要的主要主导。预测处理理论表明，这些表示从预测或重建感觉输入中出现。然而，众所周知，大脑会产生虚拟体验，例如在想象力和梦中，超越了以前经验丰富的投入。在这里，我们建议虚拟体验可能与塑造皮质表示的实际感觉输入一样重要。特别是，我们讨论了两种互补学习原则，它们通过虚拟经验的产生来组织表示形式。首先，“对抗性梦”提出，创意梦支持对抗性学习的皮质实现，在这种学习中，反馈和前进途径参与了试图互相愚弄的富有成效的游戏。第二，“对比性的梦”提出，通过尝试通过对比度学习过程将神经元表示与无关因素的不相关因素的不变性与变异因素相关。这些原理与已知的皮质结构和动力学以及睡眠现象学兼容，因此提供了有希望的方向，可以解释超出经典预测性处理范式的皮质学习。
网状MEA设计神经元在...
nmi感谢Project Memmea（＃441918103）的德国研究基金会（DFG）的支持，作为DFG优先计划SPP 2262 MEMRISTEC（＃422738993）的一部分，以及国家巴达登 - 沃特堡州的经济事务，劳动和旅游业。UTSA承认NIH授予U01DA054170，R01NS113516和R01NS124855，以及来自Jr. Robert J. Kleberg，Jr。和Helen C. Kleberg Foundation和Semmes基金会的资金。
神经元图：钙成像记录的神经元微观功能网络的图论入门
连接网络是神经生物学的基本结构。了解这些网络将有助于我们阐明计算的神经机制。从数学上讲，这些网络是“图”——包含连接对象的结构。在神经科学中，对象可以是大脑的某些区域，例如 fMRI 数据，也可以是单个神经元，例如荧光显微镜钙成像。图的正式研究，即图论，可以为神经科学家提供大量用于探索网络的算法。图论已经以多种方式应用于 fMRI 数据，但最近开始应用于神经元的尺度，例如功能性钙成像。在本入门书中，我们解释了图论的基础知识，并将它们与钙成像中神经元的微观功能网络的特征（神经元图）联系起来。我们探讨了图论应用于钙成像的最新示例，并强调了该领域新研究人员可能出错的一些领域。
中脑多巴胺神经元的慢性过度激活导致优先多巴胺神经元变性
摘要帕金森氏病（PD）的特征是黑质（SNC）多巴胺（DA）神经元的死亡，但在其死亡之前的病理生理机制仍然未知。PD中DA神经元的活性可能会改变，但我们对活性的慢性变化是否可能导致退化。为了解决这个问题，我们开发了一种化学遗传（Dreadd）小鼠模型，以长期增加DA神经元的活性，并使用离体电生理学证实了这种增加。DA神经元的慢性过度激活导致在光周期期间运动活性的延长，并在黑暗循环期间减少，这与DA释放和昼夜节律干扰的慢性变化一致。我们还观察到了SNC投影的早期优先退化，从而概括了SNC轴突选择性脆弱性的PD标志和腹侧段面积轴突的比较弹性。接下来是中脑DA神经元的最终丧失。连续的DREADD激活导致基线钙水平持续增加，这支持了在神经变性过程中钙增加的重要作用。最后，来自研究中脑DA神经元和纹状体靶标的无多小鼠的空间转录组学，以及与人类患者样品的交叉验证，提供了对多动症诱导的毒性和PD的潜在机制的见解。因此，我们的结果揭示了SNC DA神经元对增加神经活性的优先脆弱性，并支持增加神经活动在PD驱动变性中的潜在作用。引言帕金森氏病（PD），尼格拉（Nigra）pars commanta（SNC）多巴胺（DA）神经元的丧失导致基底神经节中电路动态的严重破坏。多巴胺损失的补偿涉及在电路中存活的SNC神经元和其他下游神经元的活性变化。的确，在大鼠骨纹状体途径的部分病变之后，存活的SNC DA神经元是多动（1），释放额外的多巴胺（2-5），并减少了多巴胺再摄取（2）。DA神经元的巨大丧失（1、6、7），线粒体复合物I活性的完全丧失以及线粒体PD蛋白PINK1（9）的损失也会导致爆发的爆发增加（10，11）。因此，在广泛的损失或压力的情况下，DA神经元易于改变活性，这可能与电路水平的变化有关。例如，灵长类动物模型的证据表明，在PD中，丘脑下核向SNC发送了谷氨酸能投射的核（12）。虽然系统级变化可能是补偿性的，并且部分恢复了多巴胺水平和整体运动功能，但它们也可能带来不利的后果。此外，包括α-突触核蛋白，LRRK2，Pink1和Parkin在内的关键PD疾病蛋白可以影响神经活动水平（13-18），进一步支持了神经活动变化也可能有助于疾病病理生理学的观念。健康的SNC多巴胺神经元由于其起搏活动，有效的Ca 2+泵送，无髓髓纤维或髓鞘不良的纤维（19、20）和大轴突轴（21），因此具有巨大的能量需求。这一巨大的能量要求可能解释了其内在脆弱性，包括线粒体损伤，包括复杂的I破坏（8、22、23）以及线粒体动力学的障碍（24）和周转率（25）。据估计，线粒体在SNC DA神经元中消耗的氧的一半致力于支持神经元释放和发射器释放（26）。因此，与疾病相关的应激结合在一起，即使是轻微多动症的代谢影响可能会触发或加速SNC DA神经元的变性。支持该假设，抑制STN的兴奋性输入可保护SNC DA神经元从6- OHDA和MPTP毒性（27，28）。
化学介导的人工神经元 | DR-NTU
© 2022 作者，经 Springer Nature Limited 独家授权。保留所有权利。本文的此版本已在同行评审后被接受发表，并受 Springer Nature 的 AM 使用条款约束，但不是记录版本，不反映接受后的改进或任何更正。记录版本可在线获取：http://dx.doi.org/10.1038/s41928-022-00803-0。
- 运动神经元疾病的口腔吸力
除角膜外，如果他们的死亡是由MND以外的其他事物引起的，则可以接受MND的人的器官（例如在事故中）。与所有器官捐赠一样，移植临床医生将考虑任何病史，评估供体器官的状况，并在合适的情况下使用。但是，通常在某人死于MND之后，通常无法进行移植器官捐赠，尤其是当他们在家里或临终关怀中死亡时。这主要是由于担心在某些极少数情况下（特别是在SOD1基因突变的人）中，在患者的肝脏和肾脏中观察到通常仅在运动神经元中观察到的有毒蛋白夹杂物。MND不是传染病，但这些观察结果可能会使临床医生警惕将潜在影响器官移植到健康患者的情况下。
标准化多-UCL发现的神经元生态系统
神经元和电路的抽象数据驱动模型对于理解膜电导，突触，树突和神经元之间的解剖连通性如何产生健康和疾病中脑电路的复杂动力学行为。然而，这些生物过程的固有复杂性使生物学上详细的模型的构建和重复使用具有挑战性。已经开发了广泛的工具来帮助他们的构建和模拟，但是设计和内部代表的差异是希望在其研究工作流程中使用数据驱动模型的人的技术障碍。Neuroml是一种模型描述计算神经科学的语言，是为了解决建模工具中的这种分裂而开发的。自成立以来，Neuroml已演变为一个成熟的社区标准，该标准涵盖了计算神经科学中广泛的模型类型和方法。它已启用了可互操作的开源软件工具的大型生态系统，用于创建，可视化，验证和模拟模型。在这里，我们描述了如何将神经生态系统纳入研究工作流程中，以简化神经系统的标准化模型的构建，测试和分析，并支持公平的（可发现性，可访问性，互操作性和可重复性）原理，从而促进开放，透明，透明，透明，透明和可重复的科学。
超出单个神经元：人群反应
层次视觉处理对于对象识别和空间定位等认知功能至关重要。这些计算的神经基础的传统研究集中在单神经元活动上，但是大规模神经记录的最新进展强调了在人群水平上了解计算的需求的日益增长。数字双胞胎 - 计算模型接受了神经数据的培训 - 成功复制了单神经元行为，但是它们在捕获神经元关节活动方面的有效性尚不清楚。在这项研究中，我们投资了数字双胞胎如何描述鼠标视觉皮层中的人群反应。我们表明，这些模型无法准确代表人口活动的几何形状，尤其是其不同的不同，以及这种几何形状如何在整个视觉层次结构中演变。为了解决这个问题，我们探讨了数据集，网络体系结构，损失功能和培训方法如何影响数字双胞胎概括人口属性的能力。我们证明，改善模型对齐方式需要进行训练策略，以增强鲁棒性和概括，反映了在生物系统中观察到的原理。这些发现强调了从多个角度评估数字双胞胎，确定完善的关键领域，并为使用这些模型探索人群级别探索新的计算的基础。