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从猕猴视觉皮层的双光子钙信号解码像素级图像特征
张逸君 yijzhang@sjtu.edu.cn 上海交通大学计算机科学与工程系，中国； 北京大学计算机科学与技术系，中国 卜同 putong30@pku.edu.cn 北京大学计算机科学与技术系，中国 张继元 jyzhang@stu.pku.edu.cn 北京大学计算机科学与技术系，中国 唐世明 tangshm@pku.edu.cn 北京大学生命科学学院和北大-清华生命科学中心，中国 余兆飞 yuzf12@pku.edu.cn 北京大学计算机科学与技术系，中国； 北京大学人工智能研究所，中国 刘建凯 j.liu9@leeds.ac.uk 利兹大学计算学院，英国 黄铁军 tjhuang@pku.edu.cn 北京大学计算机科学与技术系，中国；北京大学人工智能研究所，中国；北京人工智能研究院，中国
从猕猴视觉皮层的双光子钙信号解码像素级图像特征
张逸君 yijzhang@sjtu.edu.cn 上海交通大学计算机科学与工程系，中国； 北京大学计算机科学与技术系，中国 卜同 putong30@pku.edu.cn 北京大学计算机科学与技术系，中国 张继元 jyzhang@stu.pku.edu.cn 北京大学计算机科学与技术系，中国 唐世明 tangshm@pku.edu.cn 北京大学生命科学学院和北大-清华生命科学中心，中国 余兆飞 yuzf12@pku.edu.cn 北京大学计算机科学与技术系，中国； 北京大学人工智能研究所，中国 刘建凯 j.liu9@leeds.ac.uk 利兹大学计算学院，英国 黄铁军 tjhuang@pku.edu.cn 北京大学计算机科学与技术系，中国；北京大学人工智能研究所，中国；北京人工智能研究院，中国
猕猴大脑皮层神经元网络中的信息动态反映了认知状态和行为
先前的内部状态和环境的感觉输入。这个过程被称为35“分布式计算” [2，3]，在大脑的背景下，被认为是认知和36个havior的基础。可以通过将“信息动力学”分为三部分37 [3]：信息存储（神经元的过去活动都会告知其未来的程度，例如LTP 38或LTD）[4]，信息传输（来源神经元的过去的程度告诉目标神经元的39未来，例如突触通信）[5，6]和信息修改（即“非线性”计算40，其中神经元将不同的信息流集成到比零件总和更大的事物中）41 [7，8，9，10]。可以使用信息理论[11]进行正式化这三个动力学（请参阅秒1.1）。42先前使用信息理论研究记录的神经元网络中信息动态的先前工作43发现，在开发过程中修改信息变化的能力[10]以及在相同的发育44个窗口中，特定的信息传输模式“锁定” [12]。此外，45个信息修改的能力是在网络的神经元上分布的。集中在高46度，富俱乐部神经元中[13，14，15]。信息传输[16]已应用于各种神经和47个神经元记录（有关综合综述，请参见[5]），并允许研究人员估算有效的网络48相互作用的神经元模型。特定动态服务的目的仍然很困难。最后，主动信息存储为刺激响应49和视觉处理系统中的偏好提供了见解[4]。50尽管在这个领域进行了大量分析，但信息动态如何与行为相关的问题仍然不清楚，因为在神经文化中，许多上述工作都是在神经文化中进行的52，而不是与复杂环境相互作用的行为生物体相反。因此，提出了信息动态和行为之间的链接53（例如例如，尽管有很好的文献记录了协同信息动态，但仍不清楚它们在认知和行为相关的信息处理中扮演什么（如果有）角色，或者56仅仅是统计的Epiphenomena。为此，我们研究了信息动力学和由此产生的57个效率网络结构，同时记录了三个猕猴的额叶 - 顶端抓地力网络的最多三个皮质区域的神经种群。在录音过程中，猴子执行了59个延迟的感觉运动转换任务，涉及处理不同的视觉提示，制备和60个不同的掌握类型的记忆以及这些掌握类型的执行。（有关详细信息，请参见[17]。使用61这些数据，我们可以估计神经元级的活动信息存储，信息传输和协同62在不同的认知和行为状态中的信息修改，从而使我们能够直接评估信息动力学和复杂行为之间的相关性63个分离。68我们假设不同的行为状态和握把变化将与不同的69个信息动态模式相关。此外，通过推断传输熵64网络，我们可以应用网络科学[18，19]的技术来检查行为的变化如何改变65网络中神经元之间的有效连通性模式。最后，我们可以结合这两条66行分析，以探索神经元如何在网络夫妇中定位特定任务以揭示67个单个神经元在信息处理中的局部作用。特别地，我们假设需要高70度的主动处理的行为状态（例如与其他状态相比，识别行为提示，准备和执行动作）71将显示更复杂的活动和独特的网络结构（例如期望72固定）。我们的发现与这些假设是一致的：不同的行为状态与全球效果网络结构的明显相关性相关联73相关联，尤其是74的运动与系统的总体信息增加，并且在系统中增加了75个信息，并在协同信息处理的量中增加了75。对于两种不同的握把类型的每一种，这些网络范围的活动模式都是不同的76，并且可以根据77
头部安装的微型镜钙成像在背前的恒河猕猴
尽管有这些重要的进步，但仍存在关键的需求，将这些新技术以外的新技术部署到与人类相关的大动物模型物种中（O'Shea等，2017）。非人类灵长类动物（NHP）是在这方面的特别重要的模型物种，具有大脑结构和功能以及复杂的认知和行为能力，与人类高度相似（Capitanio和Emborg，2008; Phillips et al。，2014; Roelfsema; Roelfsema and Treue and Treue，2014）。此外，基因组编辑的最新进展正在迅速使NHPS可行的人类疾病遗传模型（Sato和Sasaki，2018年）。因此，最新的光学技术从啮齿动物转移到行为NHP的转移有望在阐明健康和异常人类行为的临床相关神经活动中发挥关键作用。成功地应用钙成像在NHP中的开发很慢。特别是，使用常规病毒表达NHP脑中遗传编码的钙指标的困难（Sadakane等，2015a）和由较大体积NHP大脑运动引起的成像伪像（Trautmann等人，2021年； Choi等，2018，2018年）已证明最具挑战性。此外，与啮齿动物相比，NHP具有更成熟的免疫系统，需要复杂的手术策略和神经植入物硬件，并且在可用于试验和错误技术开发的动物总数上存在局限性（Phillips等人，2014年）。
两组分峰纳米粒子疫苗可保护猕猴免受SARS-COV-2感染
两个成分尖峰Nanoopartic疫苗可保护猕猴免受SARS-COV-2感染的菲利森特（J. M. Brucker）1， *， *，Pauline Maisons 2， *， *，Nathale-Nathale-Stryeddreeddre-Bosqut 2，Marous Grobbes 1 Claireaux 1 Claireaux 1，Marlon Yasunori Wasunoraabe 4.5，Gius Sen Strates 1，Cynthia A Schermer 1，Breemen 1，Rashmi Ravichandran 8.9，Tom G. Canis 1，Jellen 1，Niidhal Kahlaouu 2，Kahlaouu 2，Vaehal Contres 2，Vaehal Contres 2，Julien Villaudy 10，julaudy Villaudy 10，kkwenten scopes 1，bert in U. U. Hayman的7，Deric Ginoux 3，Andrew B.Ward 6，Max Crispin 4，Neil P. King 8.9，Sylvie of der 11，Marit J. of Gils 1，Riger Less 1，销售作者。 电子邮件：r.w.have@amsterdamc.nl（R.W.S. ）; bearing.le- girn@cea.fr（r.l.g。）Ward 6，Max Crispin 4，Neil P. King 8.9，Sylvie of der 11，Marit J. of Gils 1，Riger Less 1，销售作者。电子邮件：r.w.have@amsterdamc.nl（R.W.S.）; bearing.le- girn@cea.fr（r.l.g。）
使用长期植入的 128 通道无源硅探针对猕猴进行高密度电生理记录
图 4：电极插入后的早期示例记录。（A）平均（N = 149 次试验）闪光诱发的 LFP 反应的层状分布。轨迹根据接触点的排列（与 C 比较）从左到右、从上到下排序。（B）从 126 个位置记录的神经元 RF 中心的位置。较暗的点表示多个重叠的 RF 中心。（C）在探针的 126 个功能触点处采样的神经元的 RF。RF 图的方向与接触顺序相对应（参见图 2(B)）。底行面向探针的尖端。参考触点记录了足够的 MUA 信号来计算 RF 图（右上角，以黑框突出显示）。