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马德里，2025年1月30日，星期四，他们设法通过石墨烯泡沫重新连接了老鼠的完全切割的脊髓
发生脊髓损伤时，通常不会完全损坏，但是损伤通常仅影响一个或多个水平的骨髓伸出的混凝土部分。 div>即使如此，这项工作也希望证明该材料即使在病变完成时也可以增强神经组织的重新连接。 div>ICMM-CSIC的研究人员，工作的主要作者之一 conchi Serrano：“我们的团队表明，这些泡沫在大鼠脊髓中产生了一个预反射的环境，但我们也想这样做扩大了损伤的大小和改变脊柱水平，我们已经设法复制了结果。” div>
引用Lindberg FA，Kagios C，TjernströmN和Roman E（2025）在老鼠赌博任务中训练时间的个体差异与Subs
决策在日常生活中起着至关重要的作用，需要评估与不同选择相关的概率和风险的短期和长期结果。损害的决策可以被定义为做出不明智或冒险选择的趋势，并且在几种精神病疾病中是一个核心问题，包括药物使用和赌博障碍（1-3），注意力定义多活障碍（4）和情感障碍（5，6）（5，6）。对决策过程及其参与精神病疾病的研究有所增加，并且已经开发了对决策不同方面的几项测试。爱荷华州赌博任务（IGT）最初是为了评估腹侧前额叶皮层损害的患者的决策受损（7）。此后，它已成为一种广泛使用的工具，用于评估临床和非临床样本中不确定性和风险下的人类决策（8）。向参与者提供了四个牌牌，这些卡具有不同的胜利或亏损可能性。参与者未知，卡片在其货币收益/损失意外事件上有所不同，两个甲板是有利的，并且在长期的货币利润方面不利（7）。几项操作任务可用于对不同认知过程和潜在神经生物学的临床前研究，包括延迟折现，五个选择的串行反应时间任务（5-CSRTT）和不同版本的啮齿动物赌博任务。重要的是，从翻译价值中，这些任务具有人类类似物（9-11）。此外，培训可能会偏向实验结果。任务的共同点，有时是作为警告，是教动物在进行任何实验操作之前进行任务所需的深入培训。这使他们既耗时又耗资货币昂贵（12）。老鼠赌博任务（RGT）基于IGT，其中包括与赢得蔗糖颗粒或接受惩罚超时的不同概率相关的四个选择（13）。要建立最有利的策略，老鼠需要更喜欢与立即奖励和短暂超时相关的低风险选项，并避免与较大的即时奖励和更长的惩罚超时相关的选项。已经表明，大鼠在RGT中制定了与IGT中人类相似的策略（14、15），并且大多数大鼠在最有利的选择方面学习并保持稳定的选择（13、15-20）。然而，基于此类策略存在很大的个体差异，动物已分为三个不同的策略组：（i）战略群体更喜欢最有利的选择，（ii）更喜欢安全选择的安全群体，该群体更安全的选择，该选择最安全的选择，可以使一个不可或缺的时间和（iii）具有更高的选择组，以及（iii），以及（iii）偏爱的选择，即20岁，而不利地选择了两种选择。大鼠需要进行自由选择的RGT需要多长时间的训练，但是尚不清楚以不同的决策策略的大鼠组之间的任务获取和训练日数是否有所不同。此发现暗示以前已经证明，在RGT中具有不同策略的大鼠在与奖励和决策过程有关的区域中显示出大脑连通性的差异（20）。
有两个父亲的老鼠存活至成年，标志着科学里程碑
研究人员指出，他们的工作仍有几个局限性需要解决。首先，只有 11.8% 的可行胚胎能够发育到出生，而且由于发育缺陷，并非所有出生的幼崽都能活到成年。大多数活到成年的幼崽生长发育发生改变，寿命缩短。此外，活到成年的小鼠是不育的，尽管它们确实表现出更高的克隆效率。
老鼠视觉：人工智能的课程
此外，尽管前者的生物学灵感，但研究发现了神经网络和大鼠视觉系统过程的视觉信息的差异。与CNN不同，CNN依赖于每个图像的特定模式，大鼠似乎具有更灵活和可推广的策略，即使对象外观在各种环境中发生变化，也具有稳定的策略。“大鼠通常被认为是较差的视力模型，实际上表现出了复杂的能力，迫使我们重新考虑其视觉系统的潜力，同时又是人造神经网络的局限性。” Davide Zoccolan解释说。“这表明它们可能是研究人类或灵长类动物视觉能力的良好模型，这些模型甚至具有高度发达的视觉皮层，即使与人工神经网络相比，尽管它们成功地复制了人类的视觉表现，但通常会使用截然不同的策略来做到这一点。”
彩绘树老鼠的分布和栖息地（Callistomys Pictus）：评估未来调查和保护工作的领域
了解知名威胁物种的潜在分布和位置的知识对于指导保护策略和新的现场调查至关重要。彩绘的树鼠（Cal-Listomys Pictus）是巴西南巴伊亚南部大西洋森林的单一特异性，稀有且濒临灭绝的Echimyid啮齿动物。在过去20年中没有记录该物种的记录，该地区遭受了森林损失和降级的重大记录。根据IUCN，以前仅报告了13个标本，在Ilhe´us的北部和邻近的市政当局发现了12个标本，距该地区约200公里，这表明其分布可能更宽。我们旨在搜索c的未发表和最新记录。Pictus，通过咨询灰色文献（包括环境影响研究（EIA）报告，巴西红色列表以及保护区的管理计划），科学收藏，在线数据库和该地区工作的毛so族学家。我们根据气候适应性和森林覆盖率等因素，使用生态利基建模估算了该物种的潜在分布，以确定最有可能支持该物种的区域，城市和保护区。我们报告了该物种的三个新发现，包括保护区域内的第一个。我们估计了23,151公里2的适当气候条件，其中9,225 km 2具有很高的携带物种潜力。Itacare'和Valenc.之间的面积需要更广泛的调查工作，因为它具有很高的栖息地适用性，到目前为止，只有一张记录得到了证实。同时，Una和Ilhe´us之间的区域紧急需要栖息地保护计划。该物种的分布可能比预先想象的要广泛，但其已知事件仅限于几个位置，在保护区中，合适的栖息地不足。此外，目击事件的稀有性继续表明有关保护状况。
研究重点| doritos灰尘使老鼠皮肤看见 -
背景：9月，NPR News现在报道了一个引人注目的故事，讲述了斯坦福大学研究的引人注目的故事，该故事使用了来自Doritos的黄橙食物染料，使活着的老鼠的皮肤暂时透露1。这项研究通过在〜260个受欢迎的新闻媒体（例如《今日美国》，《福布斯》，《福布斯日本》，日本，CNN，CNN，CNN Brasil，Fox News，Daily Tribune Philippines，The Washington Post等）以及与Stephen Colbert（〜176m的观众）一起在一场演出期间。发现在斯坦福纳米制造设施进行了一些工作后，纳米@Stanford团队与第一作者Zihao OU联系，以了解有关他和这项新闻价值的研究的更多信息。Zihao在采访中很旺盛，因为他刚刚得知这项研究是物理世界在2024年的十大突破之一！在谈话中，我们了解了这种非凡的染料如何改变生物学物质的光学特性，并使对活动物中深层组织，器官和身体功能的非侵入性观察可能最终在人类中。这可能是
科学家发现老鼠喜欢驾驶
隐喻“老鼠种族”可能很快就会具有更大的字面意义。这是因为科学家一直在教大鼠在实验室周围驾驶一辆小型，专用的汽车。自2019年以来，美国里士满大学的神经科学家凯利·兰伯特（Kelly Lambert）博士一直与汽车驾驶啮齿动物合作。与在线新闻社“谈话”交谈时，她解释说，这些生物不仅学会了将其微型车辆的引擎修订，而且似乎“从中踢出来”。她说：“出乎意料的是，我们发现老鼠对驾驶训练有很大的动力，经常跳上汽车并在车辆上路之前恢复“杠杆发动机”。”
男性摄入的白藜芦醇摄入量增加了源自老鼠的线粒体DNA拷贝数和端粒的长度
摘要。本研究检查了雄性白藜芦醇摄入是否影响了由年轻和老年男性小鼠父亲的胚泡中的线粒体DNA拷贝数（MT-CN）和端粒长度（TL）。C57BL/6N雄性小鼠在14-23和48-58周龄时使用含有0.1 mM白藜芦醇的水或水的水或水。从超卵形雌性小鼠的输卵管（8-15周大）的输卵管中收集两细胞阶段的胚胎，并培养3天直到胚泡阶段。 通过实时聚合酶链反应测量 MT-CN和TL水平。 白藜芦醇摄入量不会影响体重或消耗。 白藜芦醇摄入量增加了肝脏中SIRT1的表达水平，血清的抗氧化能力和心脏延伸的TL，而精子中心脏或TL中MT-CN没有显着差异。 老年小鼠的胚泡发育速率明显低于年轻小鼠，白藜芦醇摄入量增加了源自年轻和老年男性的胚泡总数。 白藜芦醇摄入量不会影响源自年轻小鼠的胚泡胚胎的囊泡体中的MT-CN或TL，但在源自老年父亲的胚泡的胚泡中，MT-CN和TL都显着增加了MT-CN和TL。 总而言之，白藜芦醇摄入量增加了源自老年雄性小鼠的胚泡中的MT-CN和TL水平。 关键词：胚胎，线粒体，父亲衰老，白藜芦醇，端粒两细胞阶段的胚胎，并培养3天直到胚泡阶段。MT-CN和TL水平。白藜芦醇摄入量不会影响体重或消耗。白藜芦醇摄入量增加了肝脏中SIRT1的表达水平，血清的抗氧化能力和心脏延伸的TL，而精子中心脏或TL中MT-CN没有显着差异。老年小鼠的胚泡发育速率明显低于年轻小鼠，白藜芦醇摄入量增加了源自年轻和老年男性的胚泡总数。白藜芦醇摄入量不会影响源自年轻小鼠的胚泡胚胎的囊泡体中的MT-CN或TL，但在源自老年父亲的胚泡的胚泡中，MT-CN和TL都显着增加了MT-CN和TL。总而言之，白藜芦醇摄入量增加了源自老年雄性小鼠的胚泡中的MT-CN和TL水平。关键词：胚胎，线粒体，父亲衰老，白藜芦醇，端粒
特征注意力图神经网络，用于估计大脑年龄并确定老鼠模型的阿尔茨海默氏病的遗传风险模型
由于其广泛的患病率和复杂的危险因素，阿尔茨海默氏病（AD）仍然是最广泛研究的神经退行性疾病之一。年龄是AD的关键危险因素，可以通过生理年龄和估计的脑年龄之间的差异来估计。更有效地对AD风险进行建模，整合生物学，遗传和认知标记是必不可少的。在这里，我们利用了表达主要APOE人类等位基因和人类一氧化氮合酶2的小鼠模型来复制AD的遗传风险和人性化的先天免疫反应。我们使用多元数据集估计大脑年龄，其中包括脑连接组，APOE基因型，年龄和性别等受试者特征以及行为数据。我们的方法论使用的特征注意图神经网络（FAGNN）用于整合不同的数据类型。使用2D卷积神经网络（CNN）处理具有1D CNN的受试者特征，使用象限注意模块通过图神经网络处理。该模型的年龄预测为31.85天产生了平均绝对误差，均方根误差为41.84天，表现优于其他减少模型。此外，Fagnn确定了衰老过程中涉及的关键大脑连接。最高的权重被分配给cingulum和call体，纹状体，海马，丘脑，下丘脑，小脑和梨状皮层之间的连接。我们的研究证明了预测衰老模型和AD遗传风险的脑年龄的可行性。我们的发现强调了在AD风险建模的背景下，遗传学和大脑衰老的复杂相互作用。为了验证我们发现的有效性，我们比较了连通性最高的区域的分数各向异性（FA），返回到原始概率（RTOP）（RTOP），返回到平面概率（RTPP），返回到轴的概率（RTAP），以及年轻的年龄段和年龄段的年龄差异很大。年轻的小鼠与选定连接中的较旧组相比表现出更高的FA，RTOP，RTAP和RTPP，这表明白质区的降解在衰老和Fagnn的选择中起着至关重要的作用。我们的分析表明，相对于APOE3和APOE4，APOE2具有潜在的神经保护作用，在该APOE3和APOE4中，APOE2似乎减轻了与年龄相关的变化。