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狗和猫的脊柱伤害感受和疼痛的神经解剖学：兽医临床医生的实际回顾
慢性疼痛是同伴动物中普遍存在的状况，并带来了巨大的福利挑战。为了有效地解决这些问题，兽医临床医生必须对伤害感受的神经解剖学以及疼痛感知的复杂过程有全面的了解。此知识对于计划和实施目标治疗策略至关重要。但是，有关疼痛机制的许多现有信息来自对啮齿动物或人类的研究，强调需要进行进一步的翻译研究以弥合兽医应用的这一差距。本综述旨在为兽医提供对狗和猫的脊柱伤害感受途径的深入概述，从而追踪从伤害感受器激活到大脑皮质处理的旅程。此外，该评论探讨了影响伤害感受信号传导和疼痛感知的因素。通过增强对这些基本生理过程的理解，这项工作旨在为开发有效的疗法奠定基础，以管理伴侣动物中慢性疼痛的复杂性。
健康信息学讲座
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BrainBuilder：一款用于昆虫神经解剖学教育的虚拟现实严肃游戏
摘要 —本文介绍了 BrainBuilder，这是一款虚拟现实 (VR) 严肃游戏，旨在支持作为本科神经生物学课程一部分的昆虫神经解剖学学习。利用面向认知的设计，我们使用修订后的布鲁姆分类法将复杂的学习目标转化为具体的认知指令，随后通过各种引人入胜的游戏机制实施。学习场景包括用于识别大脑结构的射击游戏、用于命名大脑部分的打地鼠游戏、用于了解大脑区域的投掷游戏和用于组装大脑组件的益智游戏。BrainBuilder 的开发遵循以用户为中心的方法，结合形成性评估来改进游戏玩法和教学内容。索引词 —VR、严肃游戏、教学设计、昆虫神经解剖学、空间学习
神经解剖学训练营 1
纵裂 - 将两个大脑半球分开 中央沟 - 分隔额叶和顶叶 侧裂 - 将额叶、顶叶与颞叶分开 顶枕沟 - 位于内侧表面，将枕叶与顶叶/颞叶分开 距状裂 - 位于枕叶内侧表面 中央前回 - 中央沟前部 - 初级运动区 中央后回 - 中央沟后部 - 初级体感区
NROB60：神经解剖实验室
教师Gadziola博士是心理学系的兼职教学流教师。她获得了肯特州立大学的神经科学博士学位，随后在凯斯西部储备大学获得了博士后研究。她的研究和教学兴趣在于感觉系统，以及影响和评估影响动机行为的显着刺激的基础的神经机制。课程描述人的大脑非常复杂！估计有860亿个神经元，每个神经元能够与许多其他神经元建立联系，我们的大脑包含> 10万亿个突触，引起了我们所有的思想，感觉和动作。神经科学是一个高度高度的跨学科领域，它广泛涉及大脑和神经系统的结构，功能和发展，以了解我们行为和认知功能的神经基础。生物学中的一个总体主题是结构为功能提供了信息，大脑也不不同：首先了解单个组件以及它们如何连接至关重要，以欣赏其专业功能。通过讲座和实验室，本课程将向您介绍中枢神经系统的解剖结构，原代细胞的结构和功能以及神经元如何互连形成电路和系统。我们将重点介绍可视化神经系统并更详细地检查选定的大脑区域以进一步关联形式和功能的经典技术和现代技术。课程学习成果将为您的高级神经科学课程提供基础。通过动手绵羊的大脑解剖和使用数字脑图集的使用，实验室将通过允许您操纵和查看3D的大脑来增强您的学习。前提条件BIOA01H3和BIOA02H3和CHMA10H3以及[CHMA11H3或CHMA12H3]和PSYA01H3和PSYA02H3
神经解剖学的数字化创新
图 1. 三维 (3D) 打印工作流程。艺术表现形式说明了 3D 打印工作流程的关键方面。A：生成和获取 3D 医学图像数据（医学数字成像和通信 [DICOM]）。B：分割感兴趣的解剖区域。C：编辑和制作可 3D 打印的立体光刻 (STL) 文件。D：STL 文件的后期制作和模型打印准备。E：将模型文件（通常通过通用串行总线设备）传输到打印机并启动 3D 打印过程（可能需要几个小时）。F：打印和后处理，包括清洁和固化 3D 打印模型。G：模型的最终检查（可能需要进一步清洁、干燥和抛光）（1、2）。
大脑结构和功能：来自化学神经解剖学的见解
摘要：我们简要概述了关于大脑结构和功能的研究的历史和认识论。这些研究主要基于化学解剖学、显微镜领域的新技术和计算机辅助形态测量方法的融合。这种融合使得对大脑回路进行非凡的研究成为可能，从而发展了一门新学科：“大脑连接组学”。这种新方法导致了对生理和病理条件下大脑结构和功能的特征描述，以及新治疗策略的发展。在此背景下，提出了大脑的概念模型，即一个具有分层、嵌套架构的超网络，以“俄罗斯套娃”图案排列。我们的研究重点关注不同小型化水平的节点之间通信模式的主要特征，以描述大脑的整合活动。纳米级，即受体镶嵌体中组织的 G 蛋白偶联受体之间的变构相互作用受到特别关注，这是一个有前途的领域，可以从中获得对突触可塑性的新见解并开发新的、更具选择性的药物。大脑的多层次组织和通信模式的多方面表明，大脑是一个非常特殊的系统，在来自环境、外周器官和持续整合作用的外部刺激作用下，大脑不断进行自我组织和重塑。
kin411（以前的kin473）人类的神经解剖学...
类笔记（骨架版本）将通过课程网站在PPT File-Format中提供。鼓励学生将这些笔记与每节课一起访问纸和笔。注释将在每个班级之前发布18小时。请记住，这些笔记提供了将要涵盖的内容的基本概述，并且不包含重要的细节，与讨论有关的信息，课堂作业或特定示例，这些示例将在课堂上介绍。参考文献是在所需教科书中发现的特定数字。讲师和助教将不会在线提供全套票据，也不会根据要求提供。丢失的课堂应从同学或录制的讲座中获取，如果可以在线录音。
自闭症中的性别差异神经解剖学：向男性特征大脑结构的转变
自闭症谱系障碍（ASD）是一种表型性的神经发育障碍，影响了美国44名儿童中估计有1个（1）。ASD患病率显示出明显的性偏见，男性比女性频率高3至4倍（1，2）。尽管ASD患病率的性别差异可能会受到FEARES中ASD症状的不足认识的影响，但使用一系列病例确定方法的研究始终报道了该疾病的男性比例较高（2，3），这表明对ASD中性别差异的潜在生物学差异表明。的确，已知影响性分化的生物学因素（即基因表达的性二态模式，性激素）已知会影响脑发育，并且可能与自闭症中的基于大脑的性别差异有关。然而，很少有能力研究ASD中基于性别的大脑结构差异，而ASD中男性偏见的神经学机制尚不清楚。对ASD中神经型性别差异与性别差异神经性表型之间的关系有了更好的了解，对于我们对与性别相关的疾病敏感性的理解至关重要。在这个问题中，Floris等人。（4）检查男性和没有ASD的男性和女性的性别差异神经解剖结构，以确定ASD是否以向男性典型大脑结构的转变为特征。在验证和测试数据集中，作者发现自闭症男性相对于神经型男性和自闭症男性的性别预测准确性较高。为此，作者使用了机器学习方法，利用了英国生物库中的男性和女性的卷积神经网络塞脑膜的结构脑，自闭症脑成像数据交换（AbiDe）和eu-aims/aims-aims-2-试验 - 2--欧洲自身抗体项目（long Europial Autism Project（leap）。重要的是，这些发现是ASD的特定的；在有或没有注意力的大量分层样本中测试性别预测分类器未能显示出性别预测准确性的任何差异。此外，性别预测准确性随着年龄的函数而不同，因此，分类者相对于成年人的儿童表现出较低的疗效。作者得出的结论是，与男性特定大脑结构相关的特征更可预测自闭症男性，而特征