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DRP1诱导的线粒体裂变控制皮质星形胶质细胞组织
图2。DRP1介导的线粒体裂变的稀疏敲低破坏了星形胶质细胞组织。a。对照（左）和SHDRP1（右）星形胶质细胞簇的代表性图像在p21视觉皮层中的核（底部）中放大。b。P180对照（左）和SHDRP1（右）星形胶质细胞簇中Sox9（绿色）和DAPI（青色）的代表性图像。c。 p21对照和SHDRP1星形胶质细胞中每个簇的星形胶质细胞核数量的量化，n = 5只动物，每个条件，未配对的t检验。条是平均值±SEM。d。 p21对照和SHDRP1星形胶质细胞中每个簇相邻星形胶质细胞核的数量，n = 5只动物，每个条件，未配对的t检验。条是平均值±SEM。e。 p180对照和SHDRP1星形胶质细胞中每个簇相邻星形胶质细胞核的数量定量，n = 3只动物，每个条件，未配对的t检验。条是平均值±SEM。
发展对婴儿的视听语音整合的皮质反应
摘要在成年人中，视听语音的整合与对单性刺激的响应相比，具有特定的更高（超源）或较低（次级）皮质反应。有证据表明，在婴儿期的视听语音感知期间，额快的净工作是活跃的，但对音频视觉整合的额叶响应的发展仍然未知。在当前的研究中，5个月大的孩子和10个月大的人观看了双峰（视听）和交替的单峰（听觉 +视觉）音节。在这种情况下，我们使用交替的单形式表示成人视为单独的音节的交替听觉和视觉音节。使用FNIRS，我们测量了在大型皮质区域的反应，包括下额叶和上等颞区。我们鉴定出与单峰条件和使用多变量模式分析（MVPA）的交替响应不同的通道，以解释对双峰（视听）（视听）的皮质反应的PAT terns和交替的单峰（听觉 +视觉）语音。结果表明，在两个年龄组中，整合都会引起与额颞皮质中超级和亚添加反应一致的皮质反应。单变量分析表明，这些响应的空间分布在5到10个月之间变得越来越多。MVPA在5个月时正确分类的响应，其键输入位于右半球的下额叶和上等颞通道中。然而，MVPA分类在10个月时并未成功，这表明在这个时代，可能对视听语音感知进行了皮质重新组织。这些结果表明，在婴儿期一致性视听语音整合的皮质反应的复杂和非毕业生发展。
虚拟现实后皮质重组的图形分析...
根据世界中风组织的说法，“中风已经达到了流行比例”，其中25％的25％以上的成年人估计有一生中的中风（1）。尽管幸存者的比例大于死者的比例（大约6：4）（1），但许多首先仍然存在身体残疾。在过去几年中，虚拟现实（VR）技术恢复运动的进步为中风受害者创造了新的治疗可能性。随着对康复不断增长的需求（2），VR系统代表了一种选择，有助于减轻诊所和物理治疗师的稀缺性，尤其是在低收入国家。VR技术允许物理治疗专家探索刺激大脑可塑性的新路径（3）并改善康复。此外，由于其可爱的特征，这些系统的使用与患者之间的依从性较高有关（4）。如Weiss及其同事所述，VR是“使用计算机硬件和软件创建的交互式模拟，以向用户提供机会参与与现实世界对象和事件相似的环境的机会”（5）。vr允许创建一个安全的环境，在这种环境中，有可能在经过治疗师的密切监督的同时，无论是出现还是遥远的，都可以进行运动康复疗法所需的日常活动和练习。第一种类型在文献中更为丰富，可能是因为后者会引起网络智能症状（13）。手势控制的VR允许用户执行更接近现实的生活。几个VR系统，无论是在架子上还是明确开发用于研究的系统，已用于恢复中风患者的上和/或下肢[例如（6-9）]和其他疾病，例如大脑麻痹（10）和帕金森氏病（11，12）。这些系统范围从非放入性的范围（通常在视频显示器上呈现虚拟环境）到完全沉浸式的环境，到用户通常戴着眼镜或类似设备，这些设备给人以不同的环境（虚拟环境）的印象。VR系统中的另一个重要方面是用户界面，它可以使用控制器（例如操纵杆）或基于手势控制，该控制器可以依靠可穿戴的传感器或光学设备。的确，手势控制的VR系统称为天然界面（14）。尽管如今，这些系统在复杂性问题方面相当，但是具有可穿戴传感器的VR系统的价格通常更昂贵，并且基于手势的VR系统的可控性仍然比常规VR系统（考虑到手势识别问题）要困难得多（15）。GestureCollection System（14）是一种基于计算机的手势控制，是在我们组中开发的低成本，简单和直观的，非放入性的康复解决方案。在这里，我们研究了与有或不包括基于妊娠的活性在治疗方案中进行运动康复的中风患者的临床结局有关的大脑变化。fMRI（基于血液氧合水平依赖 - 粗体 - 信号）测量它包含三个VR游戏：手势嘴，用户必须使用上肢将难题的部分放在一起； Gesturechess，用户使用上肢进行棋子来移动碎片；和GestureMaps，受试者可以通过Google Street View的虚拟图导航，以实际的固定步态和中继旋转来控制虚拟运动。的确，研究大脑中广泛使用的康复作用的一种方法是静止状态（RS）功能磁共振成像（fMRI）与图理论相关的，以衡量脑网络中拓扑变化（16）。
通过受干扰和对抗性的做梦来学习皮质表征
摘要 人类和其他动物无需大量教学就能学会从感官体验中提取一般概念。这种能力被认为是由睡眠等离线状态促进的，在这种状态下，先前的经历会被系统地重播。然而，梦的创造性特征表明，学习语义表征可能不仅仅是重播以前的经历。我们通过实现受生成对抗网络 (GAN) 启发的皮质架构来支持这一假设。我们模型中的学习跨三种不同的全局大脑状态组织，模拟清醒、非快速眼动 (NREM) 和 REM 睡眠，优化不同但互补的目标函数。我们在标准的自然图像数据集上训练模型并评估学习到的表征的质量。我们的结果表明，在 REM 睡眠期间通过对抗性做梦生成新的虚拟感官输入对于提取语义概念至关重要，而在 NREM 睡眠期间通过受干扰的做梦重播情景记忆可以提高潜在表征的稳健性。该模型为睡眠状态、记忆重放和梦境提供了一个新的计算视角，并提出了 GAN 的皮质实现。
清醒灵长类动物皮层神经元对皮层内微刺激的反应
未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者（此版本于 2022 年 5 月 4 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.03.30.486457 doi：bioRxiv preprint
基因内NRXN1缺失对早期皮质发育的影响
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年8月26日。 https://doi.org/10.1101/2024.08.26.609494 doi：Biorxiv Preprint
标题高密度单元人类皮质记录...
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2021 年 12 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.12.29.474489 doi：bioRxiv preprint
光遗传学刺激以形态依赖的方式招募皮质神经元
单光子光遗传刺激是神经科学中的关键工具，可以实现精确的、细胞类型特异性的神经回路调节。以完全可植入的宽场刺激器阵列的形式对这种技术进行小型化，可以在长期实验中询问皮质回路，并有望增强脑机接口以恢复感觉和运动功能。然而，对于基础科学和临床应用来说，这种技术必须达到在单列级别选择性激活感觉和运动表征所需的精度。然而，研究报告称，在受刺激的皮质区域内，神经元反应不同，有时甚至相互冲突。虽然循环网络机制会导致复杂的反应，但我们在这里证明，复杂性已经从神经元形态的层面开始。通过在第 2/3 层和第 5 层锥体神经元的详细模型中模拟光遗传反应，我们考虑了不同刺激强度下的真实生理动态，包括阈值、持续和去极化阻滞反应。我们的研究结果表明，皮质表面单个刺激器位置激活的神经元的空间分布可能不均匀，并且会随着刺激强度和神经元形态的变化而变化，这可能解释了早期实验中观察到的反应异质性。我们发现，由于神经元形态，激活会从光源横向扩散到几百微米。为了提高精度，我们探索了两种策略：优先在体细胞中表达通道视紫红质，这只对第 5 层神经元有效，以及缩小刺激光束，这可以提高两层的精度。我们的结果表明，在正确的光学设置下，可以实现单列精度的刺激，并且刺激器的光学增强可能比针对体细胞的基因改造提供更显著的精度改进。
优化皮质折叠模式检测的对比度学习
人体大脑皮层具有许多颠簸和凹槽，称为Gyri和Sulci。即使主要的皮质褶皱具有高个性的一致性，当我们检查折叠模式的确切形状和细节时，情况并非如此。由于这种复杂性，表征了皮质折叠的变异性并将其与受试者的行为特征或病理相关联仍然是一个开放的科学问题。经典方法包括基于几何距离手动或半自动的几种特定模式，但是最近数以千计的受试者的MRI图像数据集可用于现代深度学习技术，使现代深度学习技术变得特别有吸引力。在这里，我们构建了一个自制的深度学习模型，以检测扣带回区域的折叠模式。我们在人类Connectome项目（1101个受试者）和UKBiobank（21070受试者）数据集上培训了一个对比对比的自我监管模型（SIMCLR），并具有基于拓扑的骨骼骨骼上的增强，这些数据集对拓扑对象进行了基于拓扑的增强，它们是捕获折叠形状的拓扑对象。我们为SIMCLR探索了几个骨干架构（卷积网络，densenet和Pointnet）。进行评估和测试，我们在手动标记的数据库上执行线性分类任务，该任务在扣带回区域中存在“双重并行”折叠模式，这与精神分裂症特征有关。最佳模型，测试AUC为0.76，是一个卷积网络，具有6层，一个10维潜在空间，线性投影头以及使用分支分支的增强。这是第一次将自制的深度学习模型应用于如此大的数据集上的皮质骨骼并进行了定量评估。我们现在可以设想下一步：将其应用于其他大脑区域以检测其他生物标志物。GITHUB存储库可在https://github.com/neurospin-projects/2022 JCHAVAS CATINGULATE抑制控制上公开获得。
氯胺酮滥用后的皮质厚度大大减少
尽管氯胺酮 - 一种非竞争性的N-甲基-D-天冬氨酸（NMDA）受体拮抗剂 - 因其在麻醉和疼痛管理中的临床效果而受到重视，而Esket-氨基（酮胺）已开始用于治疗的抑郁症。先前确定了氯胺酮长期非医学使用对灰质和白物结构的影响，2,3以更大的特定理解这些理解是一个紧迫的挑战。氯胺酮作为一种成瘾性物质，通过单独或与其他非法物质杀死粉末，在医学上被非医学用作俱乐部药物。4氯胺酮滥用的常见心理和物理不良反应包括精神病症状和认知障碍，体外经历，抑郁和焦虑症状，睡眠障碍，溃疡性膀胱炎和胃肠道毒性。5–10受控，