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d-lmbmapx：在任何发育阶段进行自动全脑神经电路分析的广义深度学习管道
缺乏准确和全面分析的工具，阻碍了小鼠的全脑电路发展。没有现有的3D大脑图集提供每日产后分辨率，因为建造这种地图集是高度劳动的。轴突形态动态变化，使可靠的分割具有挑战性，许多2D数据集缺乏足够的Z分辨率用于交叉模式3D分析。在这里，我们提出了D-LMBMAPX，这是一种在产后发展的自动化全脑电路分析的深度学习管道。d-LMBMAPX构建高分辨率的3D小鼠大脑图谱，跨越了七个产后阶段，并在任何后日都采用自适应注册策略来进行全脑对齐。它还集成了用于轴突和SOMA分割的基础模型，从而实现了整个开发的定量电路评估。，我们实现了基于扩散模型的样式转移，以用于交叉模式和跨二维注册，并通过将遗传定义的神经元类型从2D ISH数据集对齐到我们的3D地图集进行了验证。使用D-LMBMAPX，我们在产后成熟过程中介绍了全脑多巴胺能预测。
可以在生态食品摄入条件下评估吞咽脑神经生理学吗？系统文献评论
1 Laboratory LNPL—UR4156, University of Toulouse-Jean Jaur è s, 31058 Toulouse, France 2 ENT, Otoneurology and Pediatric ENT Department, Pierre Paul Riquet Hospital, University Hospital of Toulouse, 31059 Toulouse, France 3 Independent Researcher, Swallis Medical, 31770 Colomiers, France 4 Laboratory CERTOP—UMR CNRS 5044, Maison de la Recherche，图卢斯 - jeanjaurès，31058法国图卢兹5独立研究员，法国默雷特31600 6实验室CLLE CNR 5263 UM5263 UM5263 TOULOUSE-JEAN-JEAN-JEAN-JAURW奥斯陆大学，0318，奥斯陆，挪威9号科廷盟军健康学校，卫生科学学院，科蒂斯大学，珀斯，华盛顿州珀斯，澳大利亚6102，澳大利亚10部耳鼻喉科学系，尼顿大学医学中心，2333 ZA LEIDEN，NETHERLANDS 11 Voice and Headlutition and Headlary Surigy and Headorh intry narry serry narry serry narry intry intry narry seryorh intry narry serry narry intry intry ordorh incorrare intrie otorhorh intry otorhorh intry otorhorh，图卢兹大学医院医院，法国图卢兹31059 *通信：gallois.y@chu-toulouse.fr;电话。： +33-561772039
副臂至下丘脑神经回路介导防御行为
重复使用、重新混合或改编本材料用于任何目的，无需注明原作者。预印本（未经同行评审认证）在公共领域。它不再受版权限制。任何人都可以合法分享，版权持有人已将此版本发布于 2022 年 6 月 1 日。；https://doi.org/10.1101/2022.06.01.494296 doi：bioRxiv 预印本
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
细胞周期依赖性提示调节果蝇中央脑神经干细胞的时间模式
在神经系统发育过程中，不同类型的神经元和神经胶质是由自我更新神经干细胞（NSC）依次产生的。NSC中基因表达的时间变化被认为调节神经di versity。但是，调节这些时间基因过渡的时机的机制仍然很少理解。果蝇II型NSC，例如人类外部radial胶质神经胶质，分裂为自我更新并产生中间神经祖细胞，扩大和多样化神经元的群体，该神经元的种群神经支配了中央复合体，这是一种脑部的大脑区域。II型NSC在暂时的十几个基因上表达，广泛地分类为早期和晚期基因。一个保守的基因，通过激活ecdysone受体（ECR）表达，七个UP介导了早期至晚期的压缩。然而，决定了ECR表达的时间，因此，尚不清楚基因转变。这项研究提出了细胞周期进程和细胞因子的固有机制是否需要诱导NSC早期脑结构过渡。通过加入释放NSC细胞周期或阻断细胞因子的突变克隆，我们表明这两个过程对于早期到偏移过渡都是必需的。当NSC是细胞周期或抑制了Cyto kinesis时，早期的基因IMP未能下调并持续到旧的NSC中，而晚期因素ECR和Syncrip未能表达出来。此外，我们表明，早期的七个因素不足以
解码基因网络控制下丘脑和丘脑神经元发展
源自胚胎下丘脑和prethalamus的神经元亚型调节了许多基本的生理过程，但是控制其发育的基因调节网络仍然很熟悉。使用单细胞RNA和ATAC序列，我们分析了小鼠的下丘脑和原丘脑发育，从胚胎第11天到产后第8天，总共分析了660,000个细胞。此确定的关键转录和染色质动力学驱动区域化，神经发生和分化。这确定了多个不同的神经祖细胞种群，以及控制其空间和时间身份的基因调节网络，并将其末端分化为主要的神经元亚型。将这些结果与大规模基因组关联研究数据融为一体，我们确定了控制超氨甲藻下丘脑发育的转录因子的核心作用。反复出现的交叉调节关系，另一方面是乳房和超甲状腺下丘脑同一性的转录因子。在产后动物中，发现DLX1/2在下丘脑和prethalamus中严重破坏了GABA能神经元规格，从而导致丘脑神经元抑制，过敏性过敏，对寒冷和行为多活跃。通过确定控制主要下丘脑和丘脑神经元细胞类型的规范和区分的核心基因调节网络，本研究为未来的努力提供了路线图，旨在防止和治疗广泛的稳态和认知障碍。
蠕虫基准：提取全脑神经...
线虫C.秀丽隐杆线虫是一种精心研究的模型生物，用于表征完整神经系统的结构，连通性，8和功能。3D光学显微镜和9个单个神经元的9个荧光蛋白标记的最新技术突破使我们更接近捕获全脑分辨率的10蠕虫的神经动力学。然而，使用11个这些高分辨率录音捕获完整的神经动力学图需要解决三个特定的挑战：i）检测荧光视频中的12个神经元，ii）根据解剖学定义的13个类别识别这些神经元，以及iii）跟踪神经位置的时间。通过14个高灵敏度，特异性和吞吐量成功地解决了这些挑战，可以使我们能够分析大量的人口样本，从而在单神经元分辨率下对整个大脑的结构和功能提供15个前所未有的见解 - 16个以前在任何有机体中都没有实用的壮举。为了促进这一科学目标，我们已经在五个不同的实验室中的118个蠕虫中策划了17个可用的注释数据集，并建立了系统的18个基准，将整个目标分解为三个定义明确的任务：i）I）神经检测，II）19识别识别，以及III）spatiotal tracking。我们的初步分析揭示了相当大的20室，以改善现有的最新计算方法。我们使我们的基准结果可重现；我们的代码可公开使用24因此，我们设想，我们的21种蠕虫基准群催生了专门从事计算机视觉的广泛受众的努力，以开发22种强大而准确的方法，从而显着增强了产生带注释的全脑23个神经动力学数据集的吞吐量。