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World File Search System大脑神经
大脑神经模式与睡眠的记忆功能
睡眠对健康的认知（包括记忆）至关重要。睡眠的两个主要阶段，即 REM 睡眠和非 REM 睡眠，与使用表面和颅内电极记录的特征性电生理模式有关。这些模式包括非 REM 睡眠期间的尖锐波纹、皮质慢振荡、δ 波和纺锤波，以及 REM 睡眠期间的 θ 振荡。它们反映了底层神经回路的精确定时活动。在这里，我们回顾了这些电信号如何指导我们对维持睡眠期间记忆巩固的回路和过程的理解，重点关注海马 θ 振荡和尖锐波纹以及它们如何与皮质模式协调。最后，我们强调了这些大脑模式如何也能维持依赖睡眠的稳态过程，并提出了研究睡眠记忆功能的几个潜在未来方向。
小鼠中枢神经系统再生过程中的轴突引导是特定大脑神经支配所必需的
Ce´ line Delpech, 1 , 6 Julia Schaeffer, 1 , 6 Noemie Vilallongue, 1 , 6 Apolline Delaunay, 1 Amin Benadjal, 2 Beatrice Blot, 1 Blandine Excoffier, 1 Elise Plissonnier, 1 Eduardo Gascon, 3 Floriane Albert, 1 Antoine Paccard, 1 Ana Saintpierre, 1 Celestin Gasnier, 1 Yvrick Zagar, 2 Vale´ rie Castellani, 4 Stephane Belin, 1 Alain Che´ dotal, 2 , 4 , 5 和 Homaira Nawabi 1 , 7 ,* 1 格勒诺布尔阿尔卑斯大学，INSERM U1216，格勒诺布尔神经科学研究所，38000 格勒诺布尔，法国 2 索邦大学，INSERM，法国巴黎国家科学研究院，视觉研究所 3 法国马赛艾克斯大学，法国国家科学研究院，INT，蒂莫内神经科学研究所 4 法国里昂第一大学，MeLiS，法国国家科学研究院 UMR5284，INSERM U1314 5 法国里昂临终关怀院东部医院集团病理学研究所 6 这些作者贡献相同 7 主要联系人 *通信地址：homaira.nawabi@inserm.fr https://doi.org/10.1016/j.devcel.2024.09.005
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
有越来越多的研究项目，其目的是模拟大脑区域甚至完整的大脑，以更好地了解其工作方式。让我们引用：例如：欧洲的人类脑项目（1），通过疾病研究的综合神经技术（脑/思想）（7）或统一国家的大脑倡议（25）进行大脑映射。几种方法是可行的。有生化方法（34），它注定要像大脑一样复杂。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（14），其中皮质桶已成功地进行了相似，但仅限于约10个5个神经元。，人脑含有大约10个11个神经元，而像marmosets（7）这样的小猴子有6×10 8神经元（22）和一个较大的猴子，例如
大脑神经炎症反应在阿尔茨海默氏病中的新兴作用
Aβ与APOE和其他载脂蛋白结合在不同的体外测试（Shi等，2017； Zhang等，2021）。即使始终验证结合，这些研究都没有表明APOE-Aβ结合的变化与AD风险增加有关（Keren-Shaul等，2017）。根据Yuan等人的说法，TREM2缺乏增加了由于较长且较长的分支淀粉样蛋白原纤维而覆盖更大表面积的弥漫淀粉样斑块的量（Yuan等，2016a）。通过TREM2结合APOE评估吞噬作用和APOE-Aβ摄取，而TREM2 R47H变体与APOE结合的亲和力较小（Tao等，2018; Sheng等，2019）。由于其神经炎症的失调和AD风险的升高，TREM2的错义突变R47H与AD风险有关（Ruganzu等，2021）。TREM2的剂量依赖性降低抑制了β斑块周围的髓样细胞的积累。此外，TREM2缺乏症的斑块数量和大小减少（Wang等，2016； Yeh等，2016）。
迈向更光明的星座：脊髓和大脑神经和血管动力学的多器官神经成像
新兴生物现象（例如哺乳动物的行为）本质上依赖于不同子系统进行的多种计算以及它们之间的实时交互。尽管对孤立子系统进行迭代研究可能非常有益，但跨系统的联合动力学对于理解系统功能也至关重要，它可以反映分布式共享计算或不同计算的基本交互更新。因此，要理解这些复杂的相互依赖关系还需要同时记录多个器官的生物活动。疼痛是依赖于多个子系统的复杂新兴现象的典型例子。这一临床上至关重要的问题仍未得到充分理解和解决。疼痛感由外周病因的伤害性信号传导进化而来，涉及多种化学相互作用和细胞类型（图 1 列出了一组相关信号）。这些信号从皮肤传递到脊髓，再上升到大脑。虽然这种经典的“前馈”通路描述是直观的，但可折返反馈回路存在于影响疼痛感觉的各个层面，包括局部反射回路、1、2 下行投射 3 和运动行为改变。1、4、5
灵性对大脑神经通路的影响
3 实习生，Satani 研究中心 研究志愿者：Kshma Kheskani、Rahil Koshti、Aditya Dalal、Abhishek Samuel、Nancy Patel、Kalp Patel、Kirtan Shukla 摘要：本研究深入探讨了梵语和印度教咒语对人类大脑的深远影响，探索了与梵语发声相关的神经变化。本研究采用多学科方法，涉及 108 名潘迪特、两名患者和 12 名参加 yagna 仪式的志愿者。这项综合研究采用脑电图测量、心理评估和定性观察来揭示咒语对大脑的认知印记。这一发现为潘迪特的大脑活动提供了令人信服的证据，表明了咒语的潜在影响力。讨论强调了咒语的独特品质及其在塑造神经可塑性、提高认知技能和增强注意力方面的作用。从更广泛的角度来看，本研究为灵性与神经科学融合的不断发展的基础做出了贡献。综上所述，本研究填补了对咒语作用的理解空白，揭示了精神修炼与人类幸福之间的深刻联系。未来在这一领域的研究有望进一步揭示信仰与科学之间的关系。 关键词：脑电图（EEG）、默认模式网络（DMN）、脑振荡、心理状态和功能、神经通路、神经科学、认知功能、认知与治疗、精神意义、梵语咒语、神经生物学效应 1. 简介 本研究选择了梨俱吠陀中的一个著名咒语。Mahamrityunjaya Mantra 首次出现在梨俱吠陀 7.59。12，这是一首归于 Vasiṣṭha Maitrāvaruṇi 的综合赞美诗。最后四节（其中有 Mahamrityunjaya Mantra）。在印度家庭中，Mahamrityunjaya 真言具有巨大的精神意义，经常在宗教仪式、日常仪式中，尤其是在痛苦或生病时吟诵。许多人认为，真言可以抵御负能量、减轻痛苦，并带来治愈和幸福。Mahamrityunjaya 真言的影响不仅限于个人幸福。它培养了家庭和社区内集体奉献和团结的意识。集体吟诵真言可以营造一种精神氛围，培养一种共同目标和相互联系的感觉。人脑由数百万个神经细胞组成。大脑模式由通常为正弦的波形组成。这些波分为五个主要频带：Delta（4-5/0 Hz）、theta（8-4 Hz）、alpha（12-8 Hz）和 beta（30-12 Hz）。脑电图是一种读取大脑电位的技术，使用一种称为脑电图 (EEG) 的特殊设备进行测量。 EEG 设备使用电极（也称为导线）来捕捉大脑头皮的电活动。然而，这些电极可能会脱落，从而可能导致错误并影响记录数据的准确性。这些脑电图模式代表不同的心理状态，并随心理状态变化和尖峰而变化，
大脑神经影像上下文任务的机器学习
人类神经科学使用磁共振成像（MRI）来了解大脑的结构和功能并表征某些神经系统和精神疾病。最近已经建立了大型成像队列，其中包括一千个（人类连接项目，Abide，Adni，Imagen，Eu-Aims，1000brains，abcd），向十万个人（Enigma Consortium，UK BiobAbank）。这种同类群是研究流行病学研究（UK Biobank）中许多脑部病理（精神病，成瘾，神经退行性疾病）或危险因素的影响所必需的。相应的数据通常可公开可用。除了这些大型研究外，还获得了较小的数据集，并且在认知神经科学的背景下，越来越频繁地公开（https://openneuro.org）。所有这些研究的数据分析需要医学图像处理工具，而且越来越多的统计分析和学习工具。大脑成像社区已经开发了标准，即大脑成像数据结构（BIDS）（1），以组织数据并促进大规模的统计分析。在此框架中，思维对神经影像学中的统计学习产生了许多贡献，对监督学习，基于模拟的推论和协方差模型估计的兴趣非常兴趣。这些贡献的一部分是通过NiLearn库（http://nilearn.github.io）传播的（2）。niLearn是神经科学生态系统中的关键开源库，它依赖于科学的Python stack（Numpy，Scikit-Learn，Matplotlib）。它非常成功（PYPI上下载50 K）。Nilearn由来自几个国家的许多人贡献，请参见https://github.com/nilearn/nilearn/graphs/contributors。它遵循软件开发方面的最佳实践（详尽的自动化测试，CI，完整的API文档以及叙事文档，API同质性，合理的依赖性，有关技术选择的公开讨论等）该开发由Coredev团队管理，有9个每月开会的成员。开发人员社区非常活跃，因为它在神经频道（Neurostars）等公共渠道上提供了反馈，在GitHub界面上打开问题并提取请求。最后，Mind正在将大量资源投资于临床合作。Specifically, Mind is engaged in a collaborative initiative with the Assistance Publique - Hopitaux de Paris (AP-HP), Institut Pasteur, Sainte Anne, Stanford University and Neurospin, to address clinical scenarios such as brain tumor surgeries, analysis of stroke-induced lesions ( 3 ; 4 ), understand the relationship between brain structure and cognition, or the use of ultra-high field MRI.
将数据驱动计算应用于大脑神经调节的患者特定模拟
健康和患病的组织以及特定患者中肿瘤和其他病变的存在。通过造影剂，显微镜和弹性学技术的最新进展，例如磁共振弹性摄影（MRE）[13]，使个人在个体患者中的粘弹性反应的体内表征成为可能。的确，MRE技术目前允许在体内汇编的脑部组织粘弹性特性的个性化地图集，包括存储和损耗模量作为频率的函数[1，14]。目前的MRE技术仅涵盖声音频率范围，但预计最终也涵盖了超声范围。这些进步从根本上从数据饥饿到数据丰富的领域进行了从根本上转移的脑生物力学，这种转换以基本和深远的方式挑战理论和计算实践。可以根据这些挑战和机遇来采取几种可能的策略。一种当前流行的策略使用监督的机器学习（ML）回归来拟合数据，例如使用神经网络代表[15]。但是，无论是基于神经网络还是基于
