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用于大脑模拟的低延迟通信设计
摘要 大脑模拟作为人工智能领域的最新进展之一，有助于更好地理解信息在大脑中的表达和处理方式。人类大脑的极端复杂性使得大脑模拟只有在高性能计算平台上才可行。目前，用于支持大脑模拟的超级计算机具有大量互连的图形处理单元（GPU）。因此，超级计算机中的高吞吐量低延迟 GPU 间通信对于满足大脑模拟这一高度时间敏感的应用的性能要求起着至关重要的作用。在本文中，我们首先概述了当前使用多 GPU 架构进行大脑模拟的并行化技术。然后，我们分析了大脑模拟通信面临的挑战，并总结了应对这些挑战的通信设计指南。此外，我们提出了一种分区算法和一种两级路由方法，以实现多 GPU 架构中用于大脑模拟的高效低延迟通信。我们报告了在具有 2000 个 GPU 的超级计算机上模拟具有 100 亿个神经元的大脑模型（数字孪生大脑，DTB）的实验结果，以表明我们的方法可以显著提高通信性能。我们还讨论了尚待解决的问题，并确定了大脑模拟低延迟通信设计的一些研究方向。
conseil d'Administration
英国感谢FIDA定期将信息传达给基金采用的建议，以实施联合国战略，以预防和镇压性骚扰，剥削和性攻击。他对FIDA在这一领域继续工作和进步的事实感到高兴。我们遵守基金计划，以预防和抑制性骚扰，剥削和对国际相关保护标准的性攻击 - 尤其是关于最低限度的运营标准以及与剥削和性攻击有关的跨组织永久委员会的六个基本原则，以及基于性攻击的基本原理剥削和性损害。
在不同组织和条件下的功能优化限制了蛋白质进化的速度
了解蛋白质进化的主要决定因素是生物学中的基本挑战。尽管有许多积极研究的DEC，但目前尚不清楚跨细胞蛋白的实质性变异性的分子和细胞机制。还不清楚在多细胞物种的背景下如何优化蛋白质分子的功能，以及为什么许多蛋白质（例如酶）平均而言仅是适度的效率。我们对基因组学和功能数据集的分析在多种生物中揭示了蛋白质分子功能的最佳性与蛋白质进化速率之间存在牢固的反比关系。此外，我们发现高度表达的蛋白质倾向于在功能上优化。这些苏尔特表明，细胞表达成本会导致丰富的蛋白质的功能优化更为明显，并且纯化的选择以维持高水平的功能优化性会显着减慢蛋白质的演化。我们观察到，在多细胞物种中，蛋白质进化速率和蛋白质功能的效率程度主要受到几种不同的细胞类型和组织的表达影响，特别是在动物中具有上调的突触过程的NEU RON中，在动物的突触过程中，在植物中的年轻和快速生长的组织中。总体而言，我们的分析揭示了分子，细胞和物种生物组织水平的各种约束如何共同影响蛋白质进化速率和蛋白质功能适应水平。
使用具有多样性的微电路
嘈杂证据或反对选择的噪声逐渐积累是感知决策过程中的主要步骤。使用小鼠中的大脑电生理记录（Steinmetz等，2019），我们检查了跨大脑区域的证据积累的神经相关性。我们证明了具有漂移扩散模型（DDM）样的发射速率活性（即，对循证敏感的渐变发射速率）的神经元分布在整个大脑中。探索了类似DDM的神经的证据积累的潜在神经机制，发现在整个大脑区域内部和整个大脑区域内都发现了不同的积累机制（即单一和种族）。我们的发现支持以下假设：证据积累正在通过大脑中的多种整合机制发生。我们进一步探讨了单个和种族蓄能器模型中集成过程的时间尺度。结果表明，每个大脑区域内的累加微电路在其整合时间尺度上具有不同的特性，这些特性在整个大脑的层次上组织。这些发现支持在多个时间尺度上积累证据的存在。除了整个大脑的整合时间尺度的变化外，在每个大脑区域内还观察到时间尺度的异质性。我们证明了这种可变性反映了微电路参数的多样性，因此具有较长积分时间尺度的累加器具有更高的复发强度。
乙酰胆碱神经元在发育中的小鼠脑的三个时间窗口中变为胆碱能
中枢神经系统中乙酰胆碱（ACH）神经元在较高的大脑功能（例如注意力，学习和记忆以及运动）过程中需要协调神经网络活动。在许多神经推测和神经退行性疾病中都描述了受干扰的胆碱能信号传导。此外，其他信号分子（例如谷氨酸和GABA）与ACH的共透析与脑功能或疾病中的基本作用有关。但是，在发育过程中ACH神经元变得胆碱能何时尚不清楚。因此，了解胆碱能系统如何发展和活跃的时间表是理解大脑发育的关键部分。为了研究这一点，我们使用转基因小鼠将ACH神经元与TDTomato有选择性标记。我们在产前和产后发育期间在不同时间点成像了串行切片的大脑，并产生了全脑重建。我们发现了三个关键的时窗 - 在产前两个，一个在产后大脑中 - 大多数ACH神经元种群在大脑中胆碱能。我们还发现，胆碱能基因表达是在皮质ACH室中启动的，而大脑皮质由基础前脑的胆碱能投射神经元支配。综上所述，我们表明ACH神经元种群存在并在产后第12天之前变为Cho-Linergic，这是主要感觉过程的开始，例如听力和视力。我们得出的结论是，ACH神经元的诞生和胆碱能基因的启动在发育过程中是时间分离的，但由大脑解剖结构高度协调。
开发用于高内涵筛选的 CRISPR/Cas9 介导荧光报告基因人类多能干细胞系
摘要：应用 CRISPR/Cas9 系统将荧光蛋白敲入人类多能干细胞 (hPSC) 中的内源性目的基因，有可能促进基于 hPSC 的疾病建模、药物筛选和移植疗法优化。为了评估荧光报告 hPSC 系用于高内涵筛选方法的能力，我们将 EGFP 靶向内源性 OCT4 基因座。产生的 hPSC–OCT4–EGFP 系表达与多能性标记物一致的 EGFP，并且可以适应多孔格式以进行高内涵筛选 (HCS) 活动。然而，在长期培养后，hPSC 暂时失去了 EGFP 表达。或者，通过将 EGFP 敲入 AAVS1 基因座，我们建立了稳定且一致的 EGFP 表达 hPSC–AAVS1–EGFP 系，该系在体外造血和神经分化期间保持 EGFP 表达。因此，hPSC–AAVS1–EGFP 衍生的感觉神经元可适应高内涵筛选平台，该平台可应用于高通量小分子筛选和药物发现活动。我们的观察结果与最近的发现一致，表明在 OCT4 基因座进行 CRISPR/Cas9 基因组编辑后会出现高频率的靶向复杂性。相反，我们证明 AAVS1 基因座是 hPSC 中的安全基因组位置，具有高基因表达，不会影响 hPSC 质量和分化。我们的研究结果表明，应应用 CRISPR/Cas9 整合的 AAVS1 系统来生成稳定的报告 hPSC 系以用于长期 HCS 方法，并且它们强调了仔细评估和选择应用的报告细胞系以用于 HCS 目的的重要性。
Ballaz 2020-0234-MS_CN
摘要：最丰富的脑神经肽胆囊动蛋白（CCK）通过与缘系统中的阿片类药物和多巴胺能系统的相互作用，参与相关的行为功能，例如记忆，认知和奖励。cck通过分别在大脑中低水平和高水平表达的两个受体CCK 1和CCK 2结合来激发神经元。从历史上看，CCK 2受体与人类的恐慌发作有关。脑CCK表达中的干扰也是精神分裂症的生理病理学的基础，这归因于基底纹状体中多巴胺通量的CCK 1受体调节。尽管有证据表明，CCK 2受体拮抗剂都没有改善人类焦虑，也没有CCK激动剂在临床试验中始终显示出神经摄影作用。脑CCK功能的一个被忽视的方面是其在精神疾病中的神经调节作用。有趣的是，CCK在塑形的皮质动力学和跨皮质胶质区域的神经冲动的关键性抑制性含量中表达，以及对中比途径的兴奋性预测。在基础纹状体上，CCK调节谷氨酸的兴奋性，抑制性GABA的释放和多巴胺的排放。在这里，我们关注CCK如何通过调节其认知成分来减少而不是触发焦虑。基底纹状体中的CCK释放水平足以控制认知和奖励回路之间的相互作用，这在精神分裂症中至关重要。因此，有人提出，由CCK调节的激发/抑制性相互作用的扰动可能有助于焦虑和精神分裂症中发现的皮质脂蛋白症与中脑膜神经活动之间的不平衡相互作用。
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
处理。t这里有越来越庞大的研究项目，其1个目标是模拟大脑区域甚至完整的大脑2，以更好地了解其工作方式。让我们引用3个立场：欧洲的人脑项目（1），大脑4通过疾病研究的综合神经技术映射5（大脑/思想）在日本或大脑倡议（3）中，在6个联合国家中。几种方法是可行的。有7种生化方法（4），它注定了与大脑一样复杂的系统8。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（5），其中已成功模拟了皮质桶10，但仅限于10 5 11个神经元。然而，人脑含有约10 11个neu-12 rons，而像marmosets（2）这样的小猴子已经具有13 6×10 8神经元（6），而更大的猴子（如猕猴）具有14 6×10 9神经元（6）。15为了模拟如此庞大的网络，减少模型可以制作16个。特别是，神经元没有更多的物理形状，并且仅由具有18个特定电压的网络中的一个点表示。Hodgkin-Huxley方程（7），可以重现物理形状，代表了离子通道的动态，21，但这些耦合方程的复杂性形成了22个混乱的系统（8），使系统非常前端，使该系统非常前端，以模拟23个巨大的网络23。如果忽略了离子通道动态，则24个最简单的电压模型是集成与火的模型（9）。25使用此类模型，超级计算机26可以模拟人尺度的小脑网络，该网络达到约27 68×10 9神经元（10）。28然而，还有另一种观点，这可能使29我们可以使用简化的模型模拟此类大型网络。30的确，人们可以使用更多随机模型来重现31神经元的基本动力学：它们的插图模式。32不仅连接图的随机化，而且33图表上的动力学使模型更接近手头的34个数据，并在一定程度上解释其可变性。35随机的引入不是新的，并且在包括Hodgkin-Huxley（11）和泄漏37
病毒追踪证实了旁黑质腹侧被盖区多巴胺能输入至脚间核，在此多巴胺释放编码动机性探索
中脑腹侧被盖区 (VTA) 的多巴胺能 (DAergic) 神经元受奖励刺激的刺激，并编码奖励预测误差以更新目标导向学习。然而，最近的数据表明，VTA DAergic 神经元在功能上是异质性的，在厌恶信号、显着性和新颖性方面发挥着新的作用，部分基于解剖位置和投射，突出了在动机行为中对 VTA DAergic 传出神经元库进行功能表征的必要性。先前的研究确定了一个由 VTA DAergic 神经元组成的中脑脚间回路，该回路投射到脚间核 (IPN)，一个与厌恶、焦虑样行为和熟悉感有关的中脑区域，但最近受到了质疑。为了验证该回路的存在，我们在多巴胺转运体-Cre 小鼠系中结合了突触前靶向和逆行病毒示踪。与以前的报告一致，突触示踪显示来自 VTA 的轴突终末支配尾部 IPN；而逆行示踪显示 DAergic VTA 神经元（主要位于旁黑质区域）投射到伏隔核壳以及 IPN。为了测试 IPN 中是否存在功能性 DAergic 神经传递，我们在 C57BL/6J 小鼠的 IPN 中表达了遗传编码的 DA 传感器 dLight 1.2，并使用光纤光度法在社交和焦虑样行为期间体内测量了 IPN DA 信号。我们观察到在对新但不熟悉的同类进行社交调查期间以及在探索高架十字迷宫的焦虑开放臂期间 IPN DA 信号增加。总之，这些数据证实了 VTA DAergic 神经元向 IPN 的投射，并暗示该回路参与了动机探索的编码。
M2Mathématiqueset ia 定向动物作为分支宣传颗粒...
在本课程中，我们将讨论最新的理论进步，以描述深度学习方法的经验表现。我们将主要专注于研究深度网络中 *概括的能力。让我们考虑一项分类任务，在该任务中，鉴于一组功能和培训标签，我们希望预测一个新的测试特征的未知标签。对经典学习理论的表面知识将表明，非常复杂的模型必须对学习数据过度，但是实践反复证明，尽管超过了巨大的超越，但神经网络仍可带来良好的结果。我们将描述一些提议解释这种现象的想法。可能首先的受试者是：泛化理论（容量，边缘，稳定，压缩，...），由SGD和优化景观隐含的正则化，PAC-Bays，大型网络（NTK）的理论近似。