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社论：大型脑建模的神经信息学
当代神经科学研究的主要重点是大型脑网络中连通性和活动动态的映射和建模。随着神经数据的分辨率，覆盖范围和可用性的增加，神经信息学技术在这项科学企业中起着越来越重要的作用。大型大脑建模是计算神经科学的方法论固定的子字段，它的重点是在粗粒（中宏/宏）空间尺度上对整个脑活动的模拟，或者在（微元素）空间尺度和高级别的详细尺度和高级详细质量范围的精选神经子系统中的活性。大型大脑建模中采用的神经信息学工具以软件基础架构，数据库资源以及促进这些核心研究目标的数学和算法技术的实际实施形式出现。在许多情况下，作为这项工作的一部分开发的神经信息和建筑解决方案本身具有研究人员的一般方法论，但其次经常与主要神经科学研究问题进行交流。因此，编辑团队认为，在计算神经科学研究主题中的神经信息和前沿的联合前沿，是一个强调该领域令人兴奋的最新发展的场所，并展示了广泛的创新工作。它包含11本原始研究文章的集合，描述了大型大脑建模的神经信息学的新进步。这些范围跨越了各种计算方法和神经科学应用，从细胞和微电路动力学到宏观尺度的神经解剖学和神经影像学。除了各个个人贡献的独立价值外，我们坚信该集合中对本文的计算方法的共同关注还带来了重要的额外好处，以促进对话，暴露和交叉授粉，跨神经科学子范围。
精神分裂症患者缰核的转录组分析
许多神经精神疾病（包括精神分裂症 (SCZD)）的病理生理学与缰核 (Hb) 功能有关。虽然针对 Hb 的药物疗法和深部脑刺激正在成为有前途的治疗方法，但人们对人类 Hb 的细胞类型特异性转录组组织或它在 SCZD 中如何改变知之甚少。在这里，我们定义了人类 Hb 的分子神经解剖学，并确定了 SCZD 患者与神经典型对照相比的转录组变化。利用富含 Hb 的死后人脑组织，我们进行了单核 RNA 测序 (snRNA-seq；n=7 名神经典型供体)，并在 16,437 个细胞核中确定了 17 种分子定义的 Hb 细胞类型，包括 3 个内侧 Hb 群和 7 个外侧 Hb 群，其中几个在啮齿动物和人类之间是保守的。单分子荧光原位杂交 (smFISH；n=3 位神经典型供体) 验证了 snRNA-seq Hb 细胞类型并绘制了它们的空间位置。对 35 名 SCZD 患者和 33 名神经典型对照者的富含 Hb 的组织进行批量 RNA 测序和细胞类型反卷积，得到 45 个 SCZD 相关差异表达基因 (DEG，FDR < 0.05)，其中 32 个 (71%) 是 Hb 富含组织所特有的。eQTL 分析确定了 717 个独立的 SNP 基因对 (FDR < 0.05)，其中 SNP 是 SCZD 风险变异 (16 对) 或基因是 SCZD DEG (7 对)。eQTL 和 SCZD 风险共定位分析确定了 16 个共定位基因。这些结果确定了人类 Hb 中具有不同分子特征的拓扑组织细胞类型，并展示了与 SCZD 相关的独特基因变化，从而为 Hb 在神经精神疾病中的作用提供了新的分子见解。
大量小鼠中性别、应变和脑细胞结构的横向差异
摘要 小鼠大脑是迄今为止研究最深入的哺乳动物大脑，但其细胞结构的基本测量方法仍然不清楚。例如，量化细胞数量以及性别、品系和细胞密度和体积的个体差异之间的相互作用对于许多区域而言是遥不可及的。Allen 小鼠大脑连接项目生成了数百个大脑的高分辨率全脑图像。虽然这些图像是为了不同的目的而创建的，但它们揭示了神经解剖学和细胞结构的细节。在这里，我们使用这个群体系统地表征小鼠大脑中每个解剖单元的细胞密度和体积。我们开发了一种基于 DNN 的分割流程，该流程使用图像的自发荧光强度来分割细胞核，即使在最密集的区域（例如齿状回）内也是如此。我们将我们的流程应用于来自 C57BL/6J 和 FVB.CD1 品系的 507 个雄性和雌性大脑。从全球来看，我们发现整体脑容量的增加不会导致所有区域的均匀扩张。此外，特定区域的密度变化通常与该区域的体积呈负相关；因此，细胞计数并不随体积线性变化。许多区域（包括多个皮质区域的 2/3 层）表现出明显的横向偏差。我们确定了特定于菌株或特定于性别的差异。例如，男性往往在扩展的杏仁核和下丘脑区域（MEA、BST、BLA、BMA 和 LPO、AHN）中拥有更多细胞，而女性在眼眶皮质 (ORB) 中拥有更多细胞。然而，个体间变异性始终大于单个限定词的效应大小。我们将此分析的结果作为社区的可访问资源提供。
社论：大规模大脑建模的神经信息学
当代神经科学研究的一个主要焦点是绘制和建模大规模脑网络中的连接和活动动态。随着神经数据的分辨率、覆盖范围和可用性的快速增加，神经信息学技术在这一科学事业中发挥着越来越重要的作用。大规模脑建模是计算神经科学中方法论定义的子领域，其重点是模拟粗粒度（中观/宏观）空间尺度上的整个脑活动，或细粒度（微观）空间尺度和高细节水平上的选定神经子系统中的活动。大规模脑建模中使用的神经信息学工具以软件基础设施、数据库资源和数学和算法技术的实际实现的形式出现，这些技术有助于实现这些核心研究目标。在许多情况下，作为这项工作的一部分开发的神经信息学和架构解决方案本身对研究人员来说具有一般的方法学兴趣，但通常次于主要的神经科学研究问题。因此，编辑团队设想将《神经信息学前沿》和《计算神经科学前沿》联合研究主题作为一个平台，重点介绍该领域令人兴奋的最新发展，并展示正在进行的广泛创新工作。它收录了 11 篇原创研究文章，描述了大规模大脑建模神经信息学的新进展。这些文章涵盖了从细胞和微电路动力学到宏观神经解剖学和神经成像等各种计算方法和神经科学应用。除了各个个人贡献的独立价值外，我们坚信，本合集中各篇文章对计算方法的共同关注带来了重要的额外好处——促进神经科学子领域之间的对话、交流和交叉融合。
PSYC/BIOL 3322-001：大脑与行为
2024 年夏季 讲师：Xavier G. Aranda，MS 办公室：生命科学大楼，351 室 电子邮箱地址：aranda@uta.edu 教师简介：https://www.uta.edu/academics/faculty/profile?username=aranda 办公时间：仅限预约 上课时间和地点：M-TH；下午 1:00 - 下午 3:00；LS-122 课程内容描述：介绍决定行为的解剖结构和生理过程。主题包括进化、遗传学、行为神经科学的研究方法、动机和情感、感觉和知觉、学习和记忆、终生发展、认知、心理障碍和其他复杂行为。 学生学习成果： • 定义和解释行为的生物学基础，包括理论、历史和研究方法。 • 描述神经系统的进化和发展——神经解剖学、神经生理学、神经传递和神经内分泌学。 • 识别感觉、知觉和运动控制背后的结构和功能。 • 识别和讨论行为调节，包括动机和情绪以及生物节律。 • 阐明学习、记忆和语言的生物学成分。 • 描述生命周期中与年龄相关的认知和社会情感功能变化的生物学基础。 • 研究生物过程如何影响健康和幸福。 课程先决条件：BIOL 3322 先决条件：BIOL 1441、1442。PSYC 3322 先决条件：BIOL 1441 或 PSYC 1315。 必修教科书和其他课程材料：Kalat，JW (2018)。《生物心理学》（第 13 版）。Cengage Learning。 ISBN-10：1337408204，ISBN-13：9781337408202 本教材为必读教材，这意味着您需要阅读和学习本教材才能通过本课程。虽然我知道购买早期版本的教材可能更便宜，但我将使用第 13 版进行教学，因为其中包含的信息是最新和最准确的。因此，课程内容和考试问题基于
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ANAT0002 发育神经生物学 ANAT0002A5UC 2021 年 4 月 27 日 14:30 21 年 4 月 28 日 14:30 24:00 ANAT0003 人体神经解剖学 ANAT0003A5UB 2021 年 5 月 4 日 10:00 21 年 5 月 5 日 10:00 24:00 ANAT0003 人体神经解剖学 ANAT0003A5UC 2021 年 5 月 4 日 10:00 21 年 5 月 5 日 10:00 24:00 ANAT0005 人体解剖学和胚胎学（胸部、腹部和骨盆） ANAT0005A5UC 2021 年 5 月 20 日 14:30 21 年 5 月 21 日 14:30 24:00 ANAT0006 人体解剖学和胚胎学（头部和四肢） ANAT0006A5UC 2021 年 4 月 28 日 14:30 21 年 4 月 29 日 14:30 24:00 ANAT0008 神经退行性疾病的神经生物学 ANAT0008A6UC 2021 年 4 月 28 日 10:00 21 年 4 月 29 日 10:00 24:00 ANAT0012 神经精神疾病的分子基础 ANAT0012A6UC 2021 年 5 月 13 日 14:30 21 年 5 月 14 日 14:30 24:00 ANAT0013 疼痛 ANAT0013A6UC 2021 年 4 月 26 日 14:30 21 年 4 月 27 日 14:30 24:00 ANAT0013 疼痛 ANAT0013A7UC 2021-04-26 14:30 21-04-27 14:30 24:00 ANAT0014 神经美学 ANAT0014A6UB 2021-05-04 10:00 21-05-05 10:00 24:00 ANAT0014 神经美学 ANAT0014A6UC 2021-05-04 10:00 21-05-05 10:00 24:00 ANAT0024 出生缺陷：从基础研究到临床应用 ANAT0024A6UC 2021-05-20 10:00 21-05-21 10:00 24:00 ARCL0037 考古学解释证据 ARCL0037A6UC 2021 年 5 月 10 日 10:00 21 年 5 月 11 日 10:00 24:00 ARCL0081 晚期埃及语言和文本 ARCL0081A7PC 2021 年 4 月 28 日 10:00 21 年 4 月 29 日 10:00 24:00 BARC0030 计算分析 BARC0030A7PC 2021 年 5 月 19 日 14:30 21 年 5 月 20 日 14:30 24:00 BASC0017 跨学科博弈论 BASC0017A5UC 2021 年 5 月 20 日 10:00 21 年 5 月 21 日 10:00 24:00 BASC0041 政治学概论：关键概念和文本BASC0041A4UC 2021 年 5 月 5 日 10:00 21 年 5 月 6 日 10:00 24:00 BENV0011 环境与资源经济学 BENV0011A7PC 2021 年 4 月 29 日 10:00 21 年 4 月 30 日 10:00 24:00 BENV0013 环境测量、评估与法律 BENV0013A7PC 2021 年 5 月 18 日 10:00 21 年 5 月 19 日 10:00 24:00 BENV0015 英国能源与环境政策与法律 BENV0015A7PC 2021 年 5 月 13 日 14:30 21 年 5 月 14 日 14:30 24:00 BENV0018 能源与环境计量经济学BENV0018A7PC 2021 年 5 月 4 日 14:30 21 年 5 月 5 日 14:30 24:00 BENV0019 高级环境经济学 BENV0019A7PC 2021 年 5 月 10 日 10:00 21 年 5 月 11 日 10:00 24:00 BENV0070 资源经济学与政策概论 BENV0070A7PC 2021 年 5 月 4 日 10:00 21 年 5 月 5 日 10:00 24:00 BENV0074 国际商品贸易 BENV0074A7PC 2021 年 5 月 19 日 14:30 21 年 5 月 20 日 14:30 16:00 BENV0122 能源市场计量经济学 BENV0122A7PC 2021 年 4 月 26 日 14:30 21 年 4 月 27 日 14:30 02:00 BIOC0004 微生物学概论 BIOC0004A4UC 2021 年 5 月 6 日 14:30 21 年 5 月 7 日 14:30 24:00 BIOC0005 分子生物学 BIOC0005A5UB 2021 年 4 月 27 日 14:30 21 年 4 月 28 日 14:30 24:00 BIOC0005 分子生物学 BIOC0005A5UC 2021 年 4 月 27 日 14:30 21 年 4 月 28 日 14:30 24:00 BIOC0006 必需蛋白质的结构和功能 BIOC0006A5UC 2021 年 5 月 20 日10:00 21年5月21日 10:00 24:00 BIOC0007 基础分子生物学 BIOC0007A5UC 2021年5月18日 14:30 21年5月19日 14:30 24:00 BIOC0008 生物分子结构与功能 BIOC0008A5UC 2021年5月5日 14:30 21年5月6日 14:30 24:00 BIOC0010 代谢及其调控 BIOC0010A5UC 2021年5月4日 14:30 2021 年 5 月 5 日 14:30 24:00 BIOC0016 计算与系统生物学 BIOC0016A6UC 2021 年 5 月 20 日 10:00 2021 年 5 月 21 日 10:00 24:00 BIOC0017 癌症生物学 BIOC0017A6UB 2021 年 4 月 27 日 10:00 2021 年 4 月 28 日 10:00 24:00 BIOC0017 癌症生物学 BIOC0017A6UC 2021 年 4 月 27 日 10:00 2021 年 4 月 28 日 10:00 24:00
心理机制
我们为什么能够看到海狮爬上岩石？为什么能够回忆起我们的初恋？为什么能够计划去异国他乡的假期？各种科学学科都致力于解释这些和其他心理活动。它们都认识到，这些活动在某种程度上依赖于我们的大脑。但直到最近，直接在人脑上做实验的机会仍然非常有限。因此，研究工作被分成两大类，一类是认知心理学、语言学和人工智能，研究和模拟行为所揭示的人类思维活动；另一类是神经解剖学、神经生理学和遗传学，对非人类动物的大脑进行实验。20 世纪 60 年代，后一类学科被整合到神经科学的名下，而 20 世纪 70 年代，前一类学科被整合到认知科学的名下。最后，在 20 世纪 80 年代末，随着对人类大脑活动进行成像的技术的出现，认知神经科学这一术语开始应用于对心智和大脑的综合研究。本书对这些学科如何承担并正在追求解释我们心理能力的使命进行了哲学考察。当心理学家和神经科学家对心理活动提供解释时，机制这一术语无处不在。令人惊讶的是，研究这些学科的哲学家们很少谈论机制是什么。
怀孕期间的突触素自身抗体与胎儿异常有关
德国神经退行性疾病中心（DZNE），柏林，10117，柏林，德国B神经病学和实验神经病学系，伯林大学弗雷伊大学的公司成员，柏林，伯林，汉堡 - 单位柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，1011117，综合与转化生物影像中心，约瑟夫·塞尼德 - 斯特尔斯 - 斯特尔斯堡大学。2，97080，德国杜尔兹堡，柏林卫生研究院（BIH），10178年，柏林，德国E埃德尔E儿科神经病学部，慈善欧洲大学伯林，伯林大学，伯林大学的弗里伊大学，伯林大学，伯林大学，长期病儿童中心，慈善'e-Universit-柏林州柏林，弗雷伊大学的公司成员 - 柏林的弗里伊大学成员 - 伯林的洪堡大学和柏林卫生研究院，柏林，柏林，柏林，柏林，德国G德国G研究所，综合神经疾病研究所。洪堡 - 伯林和柏林卫生研究所，10117，德国H细胞生物学与神经生物学研究所，慈善大学，伯林弗莱伊大学的公司成员，柏林，伯林，汉堡大学，伯林，伯林·伯林·伯林，1011117 Klinikum，柏林 - 布赫，德国J神经临床研究中心，Charit'E -Universit-柏林Atsmedizin berlin，Freie Universit的公司成员 - 柏林的Freie Universit成员，柏林的Humboldt -Universit，柏林的Humboldt -Universit� atsmedizin Berlin, 10117, Berlin, Germany l Gynecology Practice Frauen ¨ arztinnen am Schlo ß , 12163, Berlin, Germany m Department of Obstetrics, Charit ´ e – Universit ¨ atsmedizin Berlin, Corporate Member of Freie Universit ¨ at Berlin, Humboldt-Universit ¨ at Berlin, and Berlin Institute of Health, 10117,柏林，德国n n诊断和人类遗传学中心，10719，柏林，德国
基于深度学习的机器人智能准意识训练
1 Chollet, F. 使用 Python 进行深度学习，第二版。（Manning Publication Co. LLC，20 Baldwin Road，PO Box 761，Shelter Island，纽约 11964，美国，2021 年）。2 Ray, JS 归纳推理的形式化理论。第二部分。信息与控制，doi:10.1016/s0019-9958(64)90131-7 (1964)。3 Yi, Z. 等人。BrainCog：一种基于脉冲神经网络的脑启发式认知智能引擎，用于脑启发式 AI 和脑模拟。模式，doi:10.1016/j.patter.2023.100789 (2023)。4 Man, Z. 等人。具有快速和慢速思考的语言调节机器人操作。 arXiv（康奈尔大学），doi:10.48550/arxiv.2401.04181 (2024)。5 Luisa, D. 和 Pasquale, S. 人工智能中的探索性合成生物学：相关性标准和生命与认知过程合成模型的分类。《人工智能》，doi:10.1162/artl_a_00411 (2023)。6 Juan Felipe Correa, M. 和 Juan Carlos, M. 从人工智能和贝叶斯统计到神经解剖学：联系、类比和应用。《移民快报》，doi:10.59670/ml.v21is1.6005 (2023)。7 使用 citexs 网站 ( https://www.citexs.com/ ) 进行文献计量分析。 8 Deep Manishkumar, D. 和 Shrikant, M. 增强智能：数字化转型时代的人机协作。国际工程应用科学与技术杂志，doi:10.33564/ijeast.2023.v08i06.003 (2023)。9 Mohamed Ibrahim Beer, M. 和 Mohd Fadzil, H. 使用人工智能驱动的分析引擎实现企业计算中认知机器人过程自动化的自适应安全性。电气工程讲义，doi:10.1007/978-981-16-2183-3_78 (2022)。10 Benjamin, HB 人工智能城市化：治理、程序和平台认知的设计框架。 Ai & Society，doi:10.1007/s00146-020-01121-9 (2021)。11 Gustaf, J.-S.、Prasanna, BLB、Evrim Oya, G. 和 Shengnan, H. 认知机器人流程自动化：概念及其对公共组织动态 IT 能力的影响。IS 进展，doi:10.1007/978-3-030-92644-1_4 (2022)。12 Tononi, G. 和 Edelman，GMJS 意识与复杂性。282，1846-1851 (1998)。
Franco Pestilli 简历 2022 - MinIO 浏览器
研究的性质正在演变，变得越来越计算化。随着科学界可用数据的复杂性和数量不断增加，管理、标准化和跟踪大量信息的需求也越来越大。我是一名数据神经科学家，对了解大脑和行为的基本生物学机制以及开发数据驱动研究技术感兴趣。我的实验室结合了多种方法，涵盖云技术、神经信息学、行为和生物医学成像数据。我与不同科学领域的国际研究人员合作开展项目，涉及数据治理、标准和共享、云技术、神经解剖学、认知、创伤性脑成像、视觉、人类发展和寿命。我们已发表 70 多篇出版物，为多个科学和工程领域做出了贡献。我是 BRAIN 计划云计算平台 brainlife.io 的总监和创始人，该平台服务于数千名用户，促进科学教育、透明度和严谨性。Brainlife.io 使研究人员能够评估大脑网络在整个生命周期中如何受到疾病和变化的影响。我是《科学数据》和《科学报告》的编委会成员、国际大脑计划数据标准和共享工作组主席，以及 BRAIN 计划资助的脑成像数据结构 (BIDS) 连接项目的 PI。一个好的团队只有真正包容不同的思想和才能才能蓬勃发展——无论背景、种族、民族、取向和生活经历如何。到目前为止，我有幸与具有多种取向和背景的个人一起工作和培训，其中包括六名女性博士后研究员（总共十名博士后培训生）和四名女性研究生（六名）。我积极与为少数族裔服务的机构和主要为本科生的机构合作，以推动神经科学和教育的民主化。我正在领导国际努力，通过连接高收入、中收入和低收入国家来提高数据科学和神经科学的能力，其中包括墨西哥、巴西、哥伦比亚、尼日利亚、肯尼亚、南非和加纳。数据驱动技术为理解大脑和行为以及神经和心理健康相关状况提供了特别深刻的机会。为了实现集体利益，我们需要与多个利益相关者合作，开发能够促进科学严谨性、透明度和公平性的数据技术解决方案。