XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脑神经
呼吸障碍的器官模型揭示了由phox2b-parms引起的后脑神经元的图案缺陷
脑干中的逆转录核（RTN）神经元调节对高碳酸高的通气反应。目前尚不清楚Phox2b-多酰氨酸重复突变（PHOX2B -PARMS）如何改变Phox2b和扰动RTN神经元的形成的功能。在这里，我们用人类多能干细胞的RTN样神经元产生了人类脑干器官（HBSO）。单细胞转录组学表明，phox2b+7ala parm的表达改变了后脑神经元的分化轨迹，并阻碍了HBSOS中RTN样神经元的前瞻性。使用无引导的大脑器官（HCO），PHOX2B+ 7ALA PARM中断了刺猬途径和HOX基因失调的Phox2b+神经元的模式。通过互补使用HBSO和HCO与患者和两个突变体在PHOX2B中携带不同多丙氨酸重复的多能干细胞系，我们进一步定义了多苯胺反复的长度与RTN呼吸中心的畸形与RTN呼吸畸形的长度与RTN的畸形与毒素毒素的疾病型模型的潜在模型，并展示了phox2-Persias的潜在模型，该模型构成了phox2b-Parms的强度，该模型繁多了。
升高的糖皮质激素改变了斑马鱼中下丘脑神经发生的发育动力学
此预印本的版权持有人（该版本发布于2023年5月12日。; https：//doi.org/10.1101/2023.01.27.525966 doi：biorxiv Preprint
非人类灵长类动物大规模高密度全脑神经记录
表示用于子场拼接制造工艺的四个段或子块。 (E) 柄尖电极布局（顶部）和 CMOS 电路布局（底部）的细节。 (F) 柄中一个金属层穿过拼接区域时的自上而下的扫描电子显微镜 (SEM) 图像（比例尺：1 µm）；左上：拼接重叠区域外的横截面；右上：最窄处的横截面；由于双重光刻胶曝光，金属线更窄。 (G) 柄尖机械研磨至 25° 的 SEM 照片；插图：探针 10
在小鼠开发过程中构建丘脑神经元网络
丘脑核复合物包含兴奋性投影神经元和抑制性局部神经元，这两种细胞类型驱动感觉核中的主要电路。兴奋性神经元源于居住在发展中心的丘脑增殖区的祖细胞，但抑制性局部神经元出生于丘脑以外，它们在发育过程中迁移到那里。除了占据大部分丘脑的这些细胞类型外，还有两个小的丘脑区域，抑制性神经元靶向丘脑外区域，而不是相邻的神经元，而不是邻近的神经元，则构成了lie lie lie fl et eT和副核核。像兴奋性丘脑神经元一样，这些抑制性神经元来自居住在发育中的丘脑中的祖细胞。这些电路的组装遵循精细调整的遗传程序，并由外部因素协调，这些因素可以帮助细胞发现其位置，与丘脑伴侣相关，并与相应的丘脑外部输入和输出建立联系。在这篇综述中，我们将目前有关丘脑皮质感觉系统兴奋性和抑制性成分的发展的知识，特别是小鼠中的视觉途径和丘脑中间神经元。
大脑神经退行性疾病 - 伦敦大学学院发现
1 自由撰稿人，伦敦国王学院，英国伦敦 2 牛津大学精神病学系痴呆症平台主任，英国牛津 3 剑桥大学心理学系认知计算神经科学教授，英国牛津 4 牛津大学精神病学系高级临床研究员，英国牛津 5 牛津大学医院 NHS 基金会信托神经精神病学顾问，英国牛津 6 伦敦帝国理工学院脑科学系和英国痴呆症研究所中心，英国牛津 7 伦敦大学学院医学图像计算中心和计算机科学系，伦敦高尔街，英国伦敦 8 曼彻斯特大学健康科学学院，生物、医学和健康学院，英国曼彻斯特牛津路，M13 9PL 9 杰弗里·杰斐逊脑研究中心，曼彻斯特学术健康科学中心，英国曼彻斯特 10 马克斯·普朗克动态与自组织研究所和伯恩斯坦的 Schiemann Kolleg 小组组长和研究员德国哥廷根计算神经科学中心 11 英国剑桥大学 MRC 认知与脑科学部及剑桥大学医院 NHS 基金会临床神经科学系 12 英国利兹大学医学院 13 英国伦敦皇后广场伦敦大学学院神经病学研究所神经退行性疾病系 14 瑞典默恩达尔哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院神经科学与生理学研究所精神病学与神经化学系 15 瑞典默恩达尔萨尔格伦斯卡大学医院临床神经化学实验室 16 英国伦敦伦敦大学学院英国痴呆症研究所 17 中国香港清水湾香港神经退行性疾病中心
全脑神经元量化工具包揭示了恐惧记忆进化过程中强烈的性别二态性
。CC-BY-NC 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2023 年 1 月 13 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2022.09.12.507637 doi：bioRxiv 预印本
指示人类后脑神经上皮干细胞的分化概括了小脑颗粒神经发生
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年1月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.01.02.522503 doi：Biorxiv Preprint
受大脑神经调节信号启发的低功耗机器学习架构
摘要：我们提出了一种受生物大脑中调节神经递质机制启发的迁移学习方法，并探索神经形态硬件的应用。在该方法中，人工神经网络的预训练权重保持不变，并通过补充偏差输入操纵每个神经元的触发灵敏度来学习新的类似任务。我们将其称为神经调节调谐 (NT)。我们通过经验证明，神经调节调谐在前馈深度学习和脉冲神经网络架构中的图像识别领域产生的结果与传统微调 (TFT) 方法相当。在我们的测试中，与传统微调方法相比，NT 将要训练的参数数量减少了四个数量级。我们进一步证明，神经调节调谐可以在模拟硬件中实现为具有可变电源电压的电流源。我们的模拟神经元设计实现了泄漏积分和触发模型，其中三个双向二进制缩放电流源组成了突触。通过与每个突触相关的可调功率域应用近似于调节神经递质机制的信号。我们使用高精度仿真工具验证了电路设计的可行性，并提出了一种使用集成模拟电路高效实现神经调节的方法，该电路的功耗比数字硬件（GPU/CPU）低得多。