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大脑优化的神经网络学习人类视觉皮层中的非层次化表征模型
经过训练以执行视觉任务的深度神经网络 (DNN) 会学习与灵长类动物大脑中视觉区域层次结构相一致的表征。这一发现意味着灵长类动物的视觉系统通过将表征传递给大脑区域的层次序列来形成表征，就像 DNN 通过将表征传递给层的层次序列来形成表征一样。为了检验这一假设的有效性，我们优化了 DNN，使其不执行视觉任务，而是直接预测人类视觉区域 V1–V4 中的大脑活动。通过大量人类大脑活动样本，我们构建了针对大脑优化的网络，它比针对任务优化的网络更准确地预测大脑活动。我们表明，针对大脑优化的网络可以学习与严格层次结构中形成的表征不同的表征。针对大脑优化的网络不需要将 V1–V4 中的表征与层深度对齐；此外，它们能够准确地模拟前脑区域（例如 V4），而无需计算与后脑区域（例如 V1）相关的中间表示。我们的研究结果挑战了人类视觉区域 V1–V4（就像 DNN 的早期层）充当更高级区域的串行预处理序列的观点，并表明它们可能有助于它们自己的独立功能。
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。
6 月 14 日至 16 日
Alicia Guemez-Gamboa 博士在墨西哥国立自治大学获得生物学学士学位和生物医学博士学位。随后，她在加州大学圣地亚哥分校和洛克菲勒大学完成了博士后培训。她的研究旨在通过揭示神经分化、突触形成、细胞死亡及其功能相互作用的基本方式，了解神经回路在发育和疾病过程中如何组装。Guemez-Gamboa 博士目前是西北大学范伯格医学院神经科学系的助理教授。Guemez-Gamboa 博士的实验室专注于研究协调神经回路组装功能障碍导致神经发育障碍的分子和细胞通路。她旨在通过结合人类遗传学、下一代测序和使用动物和干细胞的疾病建模，揭示细胞表面识别分子和体细胞嵌合体决定细胞身份的机制，以确保适当的神经元连接。具体来说，她使用来自患者的诱导性多能干细胞 (iPSC) 以及 CRISPR 编辑的 iPSC 来生成易患神经发育障碍的神经祖细胞、神经元和前脑类器官。这些模型的表征有助于阐明各种脑连接缺陷的发病机制，并为开发新的治疗方法和个性化医疗奠定基础。Guemez-Gamboa 博士是 2022 年神经科学多样性学者 (MINDS) 指导研究所研究员。
PhyAAt：语音数据集的听觉注意生理学
对自然语音的听觉注意是一个复杂的大脑过程。从生理信号中对其进行量化对于改进和扩大当前脑机接口系统的应用范围很有价值，但这仍然是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们展示了一个从对自然语音的听觉注意实验中收集的生理信号数据集。在这个实验中，向 25 名非母语参与者呈现了由不同听觉条件下的英语句子复述组成的听觉刺激，并要求他们转录这些句子。在实验期间，从每个参与者那里收集了 14 通道脑电图、皮肤电反应和光电容积图信号。根据正确转录的单词数量，获得呈现给受试者的每个听觉刺激的注意力分数。发现注意力分数和听觉条件之间存在很强的相关性（p << 0.0001）。我们还制定了涉及收集到的数据集的四个不同的预测任务，并开发了一个特征提取框架。使用具有光谱特征的支持向量机获得每个预测任务的结果，结果优于偶然水平。该数据集已公开，供进一步研究，同时公开了 Python 库 phyaat，以促进本文中提出的结果的预处理、建模和重现。数据集和其他资源在网页上共享 - https://phyaat.github.io 。
胚胎或胎儿是否脑死亡？对堕胎争论的影响
作为“多布斯案之后的生物伦理学”研讨会的一部分，我们希望将这一对话带入后多布斯案的法律文献中。5 尽管在罗伊时代也有少数法律学者考虑过这个问题，但他们大多持相反立场：脑生命先于生存能力的可能性是否表明生存能力界限是错误的，或者人格应该在脑生命开始时开始？6 这是第一篇考虑相反问题的法律学者：移除脑死亡胎儿或胚胎是否能免受州堕胎禁令的约束？这个话题对这个国家的堕胎辩论具有重要意义。如果生命直到脑生命开始才开始，那么在此之前终止妊娠可能不会受到堕胎禁令的约束，也不会引起同样的法律或伦理问题。例如，大多数州将移除死胎排除在其州堕胎定义之外——这是流产护理的必要例外。7 但这个例外适用于脑死亡（或脑无生命）妊娠吗？如果是，脑生命何时开始？在研究了这些复杂的问题之后，本文考虑了胚胎或胎儿脑死亡作为一种法律理论所面临的各种概念和战略挑战。本文第一部分首先探讨了产前脑生命理论的优势。尽管许多美国人直觉地认为潜在生命的道德价值会随着怀孕而增长，8但要找到一条非任意的界线来解释怀孕道德地位的变化却一直很困难。脑生命可能提供一个有用的
蓝斑去甲肾上腺素能神经元与前额叶皮质和海马亚慢节律锁相，与行为事件同步
蓝斑 (LC) 是去甲肾上腺素能投射到前脑的主要来源，在前额叶皮层中，它与决策和执行功能有关。睡眠期间，LC 神经元与皮层慢波振荡相位锁定。尽管人们对这种慢节奏感兴趣，但由于它们与行为的时间尺度相对应，因此在清醒状态下很少报告这种慢节奏。因此，我们研究了在执行注意力转移任务的清醒大鼠中，LC 神经元与超慢节奏的同步性。前额叶皮层和海马中的局部场电位 (LFP) 振荡周期约为 0.4 Hz，与关键迷宫位置的任务事件相位锁定。事实上，超慢节奏的连续周期显示出不同的波长，因此这些不是周期性振荡。同时记录的前额叶皮层和海马中的超慢节奏也显示出不同的周期持续时间。这里记录的大多数 LC 神经元（包括光遗传学识别的去甲肾上腺素能神经元）都与这些超慢节律相位锁定，LFP 探针上记录的海马和前额叶单元也是如此。超慢振荡还对伽马振幅进行相位调制，将这些行为时间尺度上的节律与协调神经元同步的节律联系起来。LC 神经元与超慢节律协同释放的去甲肾上腺素将有助于同步或重置这些大脑网络，从而实现行为适应。
模拟计算生物学模型，而不是...
摘要模型的创建和分析对于所有科学学科都是不可或缺的，并且建模被认为是本科生物学教育的核心能力。了解建模活动如何支持学生神经表现的变化仍然存在差距。本研究的目的是评估模拟模型对生物系统推理时的行为准确性和神经反应模式的影响。在简短的教程中，学生（n = 30）模拟了计算机模型或阅读基因调节系统的专家分析。随后，在响应系统特定的问题和有关建模概念的系统特定问题的问题时进行了功能磁共振成像。尽管组显示出相似的行为准确性，但在系统特定任务和系统总决赛期间，模拟组显示的激活水平比在系统特定的任务以及后岛和后岛和扣带回的过程中显示出更高的激活水平。学生在系统特定的任务中的不适时准确性与独立于教学组的前额叶前脑活动相关。的发现突出了神经IM老化方法的灵敏度，以识别在行为层面上可能无法明显的表示形式变化。这项工作为研究的基础奠定了基础，该研究是关于在推理生物逻辑现象时如何影响学生参与的神经网络的基础。
同时奖励对大脑厌恶信息加工的影响
单独处理食欲和厌恶信息的神经网络已经得到很好的描述。然而，大脑如何整合与同时出现的食欲和厌恶信息相关的竞争信号尚不清楚。特别是，尚不清楚同时出现的奖励如何调节整个大脑对厌恶事件的处理。在这里，我们在 fMRI 研究中利用四臂老虎机任务来测量在同时收到和不同时收到金钱奖励的情况下厌恶电击的表现。使用感兴趣区域 (ROI) 方法，我们首先确定了厌恶电击体验激活的区域，然后使用独立数据测量这种与电击相关的激活如何受到同时出现的奖励的调节。根据先前的文献和我们自己的初步数据，分析集中在背外侧前额叶皮层、前脑岛和后脑岛、前扣带皮层以及丘脑和体感皮层。我们假设这些 ROI 中对惩罚的神经反应会因同时存在的奖励而减弱。然而，我们没有发现任何 ROI 中同时存在的奖励会减弱对惩罚的神经反应的证据，也没有在探索性分析中发现同时存在的惩罚会减弱对奖励的神经反应的证据。总之，我们的发现与以下观点一致：负责处理奖励和惩罚信号的神经网络在很大程度上是彼此独立的，并且整体价值或效用的表示是通过在信息处理的后期阶段整合单独的奖励和惩罚信号而得出的。
d serine可用性调节前额叶皮层抑制性间膜间发育和电路成熟
尾脑神经元的适当发展和功能对于维持皮质回路中的激发和抑制（E/I）平衡至关重要。谷氨酸通过N-甲基-D-天冬氨酸受体（NMDARS）有助于皮质间神经元（CIN）发育。nMDAR激活需要甘氨酸或D-丝氨酸的共同激动剂的结合。d-serine（许多成熟前脑突触的共同激动剂）被L丝氨酸的神经酶丝氨酸种族酶（SR）进行了激烈。我们利用本构SR基因敲除（SR - / - ）小鼠研究了D-丝氨酸的可用性对前比率皮层（PRL）中CIN和抑制突触发展的影响。我们发现最未成熟的LHX6 + CIN表示SR和强制性的NMDAR亚基NR1。在胚胎第15天，Sr - / - 小鼠在神经节象征中积累了GABA和有丝分裂增殖的增加，而E18 Neofortex中的GAD1 +（谷氨酸脱羧酶67 kDa; gad67）细胞的较少（谷氨酸脱羧酶67 kD67）。LHX6+细胞成长为白蛋白（PV+）和生长抑素（SST+）CINS。在产后日（PND）16 sr - / - 小鼠的PRL中，GAD67+和PV+的GAD67+和PV+显着下降，但SST+ CIN密度却没有显着降低，这与降低的2/3跨膜神经元的抑制性突触后潜能降低有关。这些结果表明，D丝氨酸的可用性对于产前CIN发育和产后皮质回路的成熟至关重要。
用于个性化癫痫发作预测的自适应、无标记和实时近似学习平台 (AURA)
高性能事件检测系统是进行某些预测研究所需的全部。在这里，我们介绍 AURA：一种使用未标记的实时数据训练的自适应预测模型，使用内部生成的近似标签进行实时训练。通过利用时间序列数据的相关性质，一对检测和预测模型耦合在一起，使得检测模型自动生成标签，然后用于训练预测模型。AURA 依赖于几个简单的原则和假设：(i) 目标应用中事件预测/预报模型的性能仍然低于事件检测模型的性能，(ii) 检测到的事件被视为弱标签，并被认为足够可靠，可用于在线训练预测模型，以及 (iii) 系统性能和/或系统响应反馈特性可以针对被测对象进行调整。例如，在医疗患者监测中，这可以实现个性化预测模型。癫痫发作预测被认为是 AURA 的理想测试案例，因为发作前脑电波因患者而异，根据患者情况定制模型可以显著提高预测性能。AURA 用于为 10 名患者生成个人预测模型，结果显示灵敏度平均相对提高 14.30%，误报率降低 19.61%。本文提出了一个概念验证，证明了在时间序列神经生理数据流上进行在线迁移学习的可行性，为低功耗神经形态神经调节系统铺平了道路。