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学习塑造前额叶皮层中的神经几何形状
6英国牛津大学精神病学系@correspording作者：Michal.wojcik@dpag.ox.ac.ac.uk Mark于2023年1月13日去世。。6英国牛津大学精神病学系@correspording作者：Michal.wojcik@dpag.ox.ac.ac.uk Mark于2023年1月13日去世。他不仅是一个有价值的同事，而且是我们许多人的朋友和导师。他的出色思想和有见地的贡献将被非常怀念。摘要。神经表示的几何形状与正在执行的任务之间的关系是神经科学1-6中的一个核心问题。灵长类动物的前额叶皮层（PFC）是在这方面的询问的主要重点，因为在不同的条件下，PFC可以用依赖过去经验7-13或经验的几何形状编码信息，或者是经验的3,14-16。一个假设是，PFC表示应从学习4,17,18的形式发展，从支持对所有可能的任务规则进行探索的格式到最小化任务 - iRrelevant特征的编码4,17,18的格式，并支持普遍性7,8。在这里，我们通过从头开始学习新规则（“ XOR规则”）时从PFC记录神经活动来测试这个想法。我们表明，PFC表示从高维，非线性和随机混合到低维和规则选择性的发展，与受约束优化的神经网络的预测一致。我们还发现，这种低维表示有助于将XOR规则概括为新的刺激集。这些结果表明，可以通过考虑在不同的学习阶段对这些表示形式的适应来调整以前对PFC表示形式的相互冲突。1a，低维）13。两个看似差异的说法表明，PFC神经活动应追踪低8-13,19或高维3,14-16的环境表示。传统上，有人提出PFC细胞适应了与任务相关的信息，从而导致低维神经活动13。这会导致人口显示结构化的选择性模式，如认知任务训练后通常观察到的那样（图一个对比的假设表明，PFC可能依赖于任务特征的高维，非线性混合表示
家禽遗传学中的生物技术
摘要这本迷你评论探讨了生物技术进步在家禽遗传学中的变革性影响，重点是将基因编辑技术与人工智能（AI）的整合到该领域。基因编辑的最新发展，尤其是CRISPR/CAS9等工具提供的精度，已解锁了提高家禽犬种抗病性和生长效率的新可能性。这些技术进步可以在家禽基因组中进行靶向修改，从而导致具有改善健康，生产力和可持续性的品种的发展。同时，AI在遗传选择过程中的应用已开始彻底改变育种计划。通过分析广泛的基因组数据，AI算法可以识别与理想性状相关的遗传标记，从而促进更有效，更精确的卓越育种候选者的选择。本评论深入研究了将基因编辑和AI结合起来加速家禽中遗传进步的潜力，创造了量身定制的品种，以满足特定的生产需求和市场需求。围绕这些生物技术干预措施的道德和监管考虑因素，强调需要负责确保动物福利，环境可持续性和消费者安全的负责人。这些技术的整合不仅有望提高家禽遗传学，而且有望应对全球粮食安全挑战，这取决于驾驶道德，监管和社会障碍。关键字：家禽遗传学，基因编辑，人工智能，遗传选择，CRISPR/CAS9 #correspording作者：cosmin_sn@yahoo.com