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brain2gan：灵长类动物大脑中视觉感知的特征性神经编码
神经编码的一个具有挑战性的目标是表征视觉影响的基础神经表示。为此，我们分析了猕猴视觉皮层的多单元活动与最新的深层生成模型的潜在表述，包括生成对抗网络的特征 - 触发器（即Style of Stylegan）的特征 - 触发器，而语言的差异差异网络的语言对比度表示。潜在表示的质量单变量神经编码分析表明，特征示词表示的解释越来越多的方差比腹侧流的替代表示更多。随后，对特征示意图表示的多元神经解码分析导致视觉感知的最新时空重建。综上所述，我们的结果不仅强调了特征 - 触发物在塑造视觉感知基础的高级神经表示中的重要作用，而且还可以成为神经编码未来的重要基准。
比较机器学习方法对小鼠、大鼠和非人类灵长类动物脑内小胶质细胞的量化
小胶质细胞是脑特异性巨噬细胞，可对脑中的破坏性事件做出快速反应。小胶质细胞活化会导致特定的变化，包括增殖、形态变化、迁移到损伤部位以及基因表达谱的变化。炎症状态的变化与许多神经退行性疾病有关，例如帕金森病和阿尔茨海默病。因此，研究和量化小胶质细胞对于更好地了解它们在疾病进展中的作用以及评估此类疾病的新治疗方法的细胞相容性至关重要。在以下研究中，我们实施了一种基于机器学习的方法来快速自动量化小胶质细胞；将该工具与手动量化（基本事实）以及替代免费软件（例如基于阈值的 ImageJ 和基于机器学习的 Ilastik）进行了比较。我们首先在从大鼠和非人类灵长类动物获得的免疫组织化学标记小胶质细胞的脑组织上训练算法。随后，我们在帕金森病的临床前啮齿动物模型中验证了训练算法的准确性，并证明了算法在从小鼠获得的组织以及三个合作实验室提供的图像上的稳健性。我们的结果表明，机器学习算法可以精确地检测和量化所有三种哺乳动物物种中的小胶质细胞，与手动计数后观察到的细胞相当。使用此工具，我们能够检测和量化半球之间的微小变化，这表明该算法的强大和可靠性。这样的工具对于研究疾病中的小胶质细胞反应非常有用
复制子 RNA 疫苗可在中和抗体减弱后在非人类灵长类动物中诱导针对 SARS-CoV-2 的持久保护性免疫
1 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学微生物学系，2 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学华盛顿国家灵长类动物研究中心，3 美国蒙大拿州汉密尔顿市美国国立卫生研究院落基山实验室国家过敏和传染病研究所内部研究部病毒学实验室，4 美国蒙大拿州汉密尔顿市美国国立卫生研究院落基山实验室国家过敏和传染病研究所内部研究部落基山兽医分部，5 美国华盛顿州西雅图弗雷德哈钦森癌症研究中心疫苗和传染病部，6 美国华盛顿州西雅图 HDT Bio，7 美国华盛顿大学生物化学系
清醒灵长类动物皮层神经元对皮层内微刺激的反应
摘要 皮层内微刺激 (ICMS) 常用于许多实验和临床范例；然而，它对神经元激活的影响仍未完全了解。为了记录清醒非人类灵长类动物皮层神经元对刺激的反应，我们在通过植入三只恒河猴初级运动皮层 (M1) 的犹他阵列提供单脉冲刺激的同时记录了单个单位活动。输送到单通道的 5 到 50 m A 之间的刺激可靠地引发了整个阵列中记录的神经元尖峰，延迟长达 12 毫秒。ICMS 脉冲还会引发一段长达 150 毫秒的抑制期，通常在初始兴奋反应之后发生。电流幅度越高，引发尖峰的概率就越大，抑制持续时间也越长。在神经元中引发尖峰的可能性取决于自发放电率以及其最近尖峰时间和刺激开始之间的延迟。 2 到 20 Hz 之间的强直重复刺激通常会调节诱发尖峰的概率和抑制的持续时间；高频刺激更有可能改变这两种反应。在逐次试验的基础上，刺激是否诱发尖峰并不影响随后的抑制反应；然而，它们随时间的变化通常是正相关或负相关的。我们的研究结果证明了皮质神经对电刺激反应的复杂动态，在将 ICMS 用于科学和临床应用时需要考虑这些动态。
游客对动物园非灵长类物种的影响
简单的摘要：动物园的访客对动物的影响有所不同；主要归类为正，负或中性。本文根据文献中发现的105篇论文量化了访客在非青少年物种中的影响。总共研究了252种非青睐物种。自2012年以来，发布的论文数量有所增加，现在评估了一系列动物群体（包括禽，爬行动物，两栖动物，鱼，哺乳动物和无脊椎动物）。两栖动物对游客的反应频率比预期的要多，中性反应比预期的要高的反应频率要高，而在中立和“未知”的反应频率比预期的要频繁。许多基于动物的指标已被用来评估游客对动物的影响，而在整个分类单元中使用的措施各不相同。建议前进的研究人员纳入一套措施，尤其是那些在代表单个动物经验和动物福利方面有意义的措施，以应准确捕获这些指标的方式收集。
灵长类动物同伴塑造了他们大脑结构的演变
关于动物认知进化的主要假设强调了特定在影响社会生态环境塑造认知的作用。然而，空间通常是由同一生态行会的多个物种同时占据的。这些同胞物种可以争夺食物，从而刺激或阻碍认知。将大脑大小视为认知的代理，我们测试了物种象征是否影响了肉类灵长类动物的认知进化。我们首先回顾了淡韧带灵长类动物谱系之间同学的进化历史。然后，我们考虑了或不考虑物种的同胞，拟合了节俭喷泉灵长类动物的几个大脑区域大小的进化的系统发育模型。我们发现，最好使用不考虑辅助作用的模型来使用直接信息处理中使用的整个大脑或大脑区域的演变。相比之下，考虑物种sympa-尝试最佳的模型可以预测与与社会生态环境相互作用的长期记忆相关的大脑区域的演变，其大小的减少越高。我们推测，通过产生强烈的食物耗竭，可能导致资源时空时空的过度复杂性，以抵消高认知能力的利益，并且/或可能会驱动利基分配和特殊性，从而诱导下脑区域尺寸。此外，我们报告说，在伴奏中，灵长类动物的多样化较慢。这项比较研究表明，物种同胞显着促进了灵长类动物的进化。
改变了母体免疫激活的非人类灵长类动物的背外侧前额叶前额叶皮层的改变
怀孕期间感染病毒或细菌感染的女性患有神经发育或精神疾病的儿童的风险增加。母体免疫反应可能介导了母体感染的作用，因为临床前动物模型已经证实，母体免疫激活（MIA）会导致后代大脑和行为发展的持久变化。本研究试图确定头三个月期间的MIA暴露于背外侧前额叶皮层（DLPFC）（DLPFC）中的神经元形态和从MIA暴露和对照的男性rheSus Monkey（Macaca Mulatta）获得的脑组织中的脑组织。相对于对照组，在DLPFC上和上层中，Div> MIA暴露的后代显示了在DLPFC上和上层中锥体细胞中的神经元树突分支增加，在第一和第二学期暴露于孕产妇感染的后代之间没有显着差异。此外，与对照相对于对照的MIA阳离子后代，DLPFC额叶层中根尖树突的直径显着降低，而与三个月暴露不利。相比之下，暴露于MIA的后代的海马神经元形态的改变并不明显。这些发现表明母体免疫
虚拟导航过程中灵长类动物外侧前额叶皮质神经活动的空间位置解码
1 渥太华大学大脑和思维研究所，加拿大安大略省渥太华 2 渥太华医院研究所，加拿大安大略省渥太华 3 伦敦健康科学中心临床神经科学系，西部大学，加拿大安大略省伦敦 4 西部大学西部神经科学研究所，加拿大安大略省伦敦 5 西部大学舒立克医学和牙科学院生理学和药理学系，加拿大安大略省伦敦 6 哥伦比亚大学扎克曼思维大脑行为研究所，美国纽约州纽约 7 哥伦比亚大学理论神经科学中心，美国纽约州纽约 8 西部大学舒立克医学和牙科学院生理学、药理学和精神病学系，加拿大安大略省伦敦 9 渥太华医院研究所神经外科分部，加拿大安大略省渥太华 * 任何通讯均应寄给作者。
适用于啮齿动物、非人类灵长类动物和人类的多模态 MRI 数据的通用脑提取网络 (BEN)
摘要 准确提取磁共振成像 (MRI) 数据中的脑组织对于分析大脑结构和功能至关重要。虽然已经优化了几种常规工具来处理人脑数据，但目前还没有可推广的方法来提取啮齿动物、非人类灵长类动物和人类的多模态 MRI 数据的脑组织。因此，开发一种灵活且可推广的方法来提取跨物种的整个脑组织将使研究人员能够更有效地分析和比较实验结果。在这里，我们提出了一个领域自适应的半监督深度神经网络，称为脑提取网络 (BEN)，用于提取跨物种、MRI 模态和 MR 扫描仪的脑组织。我们已经在 18 个独立数据集上评估了 BEN，包括 783 个啮齿动物 MRI 扫描、246 个非人类灵长类动物 MRI 扫描和 4601 个人类 MRI 扫描，涵盖五个物种、四种模态和六种具有不同磁场强度的 MR 扫描仪。与传统工具箱相比，BEN 的优越性体现在其稳健性、准确性和通用性上。我们提出的方法不仅为跨物种提取脑组织提供了通用解决方案，而且显著提高了图谱配准的准确性，从而有利于下游处理任务。作为一种新型的全自动深度学习方法，BEN 被设计为一种开源软件，可在临床前和临床应用中实现跨物种神经影像数据的高通量处理。
用于时空精确大规模光遗传学的光极阵列 1 刺激非人类灵长类动物的深层皮层 2
Andrew M. Clark 1 、Alexander Ingold 1 、Christopher F. Reiche 2 、Donald Cundy III 1 、4 Justin L. Balsor 1 、Frederick Federer 1 、Niall McAlinden 3 、Yunzhou Cheng 3 、John D. Rolston 4, 5 、Loren Rieth 5,6 、Martin D. Dawson 3 、Keith Mathieson 3 、Steve Blair 2†* 、6 和 Alessandra Angelucci 1†* 7