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人脑细胞类型特异性遗传调节的单核图谱
1疾病中心神经基因组学中心，美国纽约州西奈山伊甘医学院。2弗里德曼脑研究所，美国纽约州西奈山的伊坎医学院。3美国纽约州西奈山的伊坎医学院精神病学系。4遗传学和基因组科学系，美国纽约州西奈山伊恩医学院。 5人类脑收集核心，美国国家心理健康研究所研究所，美国马里兰州贝塞斯达。 6 RUSH ALZHEIMER疾病中心，Rush University Medical Center，美国伊利诺伊州芝加哥。 7精神疾病研究，教育和临床中心Visn2，James J. Peters VA医疗中心，美国纽约州布朗克斯。 8 Psychad Consortium 9 Precision Medicine and Translational Therapeutics中心，James J. Peters VA医疗中心，美国纽约州布朗克斯市。 10人工智能和人类健康部，美国纽约州西奈山伊坎医学院4遗传学和基因组科学系，美国纽约州西奈山伊恩医学院。5人类脑收集核心，美国国家心理健康研究所研究所，美国马里兰州贝塞斯达。6 RUSH ALZHEIMER疾病中心，Rush University Medical Center，美国伊利诺伊州芝加哥。 7精神疾病研究，教育和临床中心Visn2，James J. Peters VA医疗中心，美国纽约州布朗克斯。 8 Psychad Consortium 9 Precision Medicine and Translational Therapeutics中心，James J. Peters VA医疗中心，美国纽约州布朗克斯市。 10人工智能和人类健康部，美国纽约州西奈山伊坎医学院6 RUSH ALZHEIMER疾病中心，Rush University Medical Center，美国伊利诺伊州芝加哥。7精神疾病研究，教育和临床中心Visn2，James J. Peters VA医疗中心，美国纽约州布朗克斯。 8 Psychad Consortium 9 Precision Medicine and Translational Therapeutics中心，James J. Peters VA医疗中心，美国纽约州布朗克斯市。 10人工智能和人类健康部，美国纽约州西奈山伊坎医学院7精神疾病研究，教育和临床中心Visn2，James J. Peters VA医疗中心，美国纽约州布朗克斯。8 Psychad Consortium 9 Precision Medicine and Translational Therapeutics中心，James J. Peters VA医疗中心，美国纽约州布朗克斯市。10人工智能和人类健康部，美国纽约州西奈山伊坎医学院
脑细胞模拟肌肉信号传导以增强学习和记忆
由于这些线索，研究人员的预感是，树突状接触位点的分子机械对于传输钙信号也必须很重要，而钙信号是细胞用于通信的。他们怀疑沿着树突的接触站点可能像电报机上的中继器一样：接收，放大和在长距离内传播信号。在神经元中，这可以解释在树突上的特定位点接收到的信号如何转移到数百微米的细胞体中。
快速、自动识别单个活脑细胞
神经细胞的形状像幼苗：大而圆的种子（细胞体）被一簇卷曲的根（树突）包围，而一根长茎（轴突）则向另一个方向延伸。这张图片以椭圆形显示了不同动物之间某些神经元细胞体位置的变化。每个神经元都是随机着色的。神经元在图中从上到下、从左到右排列，因为它们在线虫中的位置是从鼻子到尾巴（前后）和从背部到腹部（背腹）。来源：CC BY-ND 4.0 Toyoshima 等人，2020 年，DOI：10.1186/s12915-020-0745-2
研究人员分析特定脑细胞的蛋白质组如何随着年龄增长而变化
“转录组（即内皮细胞中所含的 RNA）已经得到了相当全面的绘制，”慕尼黑大学医院中风和痴呆症研究所所长、SyNergy 卓越集群首席研究员、慕尼黑大学教授 Martin Dichgans 说道。“目前缺少的是细胞中完整蛋白质组（蛋白质组）的相应数据。”
Alpha Mesh Swc：根据脑细胞骨架描述自动生成稳健的表面网格
图 1：(a) SWC 文件的说明性示例（不是真实细胞）。从左到右，各列分别表示节点索引、神经元区室类型、x、y、z 坐标、半径和父节点索引。例如，第二个节点表示位于 [0, 0, 8] 处半径为 2 µm 的顶端树突（类型 4）部分。它连接到其父节点（第一个节点）。如果父索引为 -1，则当前节点为根节点。(b) (a) 中 SWC 文件定义的神经元骨架的可视化表示。红色 ⊗ 符号表示体细胞节点，神经突节点用红色 + 表示。长度为 l 1 , . . . , l 4 的蓝线绘制了神经元骨架。虚线以 3D 形式说明了神经元的形态。(c) 可用于连接两个连续节点的圆锥
Bretigea：脑细胞类型特异性基因表达分析
描述大量基因表达数据中相对细胞类型比例的分析。提供了一组良好的脑细胞类型特异性标记基因，这些基因从多种类型的实验中得出，如McKenzie（2018）中所述。对于脑部数据集，有标记基因可用于星形胶质细胞，内皮细胞，小胶质细胞，神经胶质，少突胶质细胞和少突胶质细胞前体细胞，这些细胞源自hu-man，小鼠，小鼠和组合的人类/小鼠数据集。但是，如果您对自己的标记基因具有辅助性，则可以将功能应用于任何组织的大量基因表达数据。还使用这些标记基因实现了相对细胞类型比例估计的多个选项，从Chikina（2015）。可以根据您的偏好和数据集来增加或降低给定分析中使用的细胞类型标记基因的数量。最后，提供了使用估计值在下游分析之前使用估计值调整细胞类型相对比例的可变性的功能。
脑细胞中不可移动的阴离子成分取代细胞外氯离子
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 10 月 28 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.12.28.522113 doi：bioRxiv 预印本
致病的下丘脑细胞外基质促进代谢疾病
肥胖症和 II 型糖尿病等代谢疾病以胰岛素抵抗为特征 1,2。下丘脑弓状核 (ARC) 内的细胞对于调节代谢至关重要，在代谢疾病进展过程中，它们会产生胰岛素抵抗 3–8，但这些机制尚不完全清楚。我们在此研究了一种特殊的硫酸软骨素蛋白聚糖细胞外基质（称为神经元周围网）的作用，它包围着 ARC 神经元。在代谢疾病中，ARC 的神经元周围网会增强和重塑，从而导致胰岛素抵抗和代谢功能障碍。通过酶促或小分子破坏肥胖小鼠的神经元周围网，可改善胰岛素进入大脑，逆转神经元胰岛素抵抗并增强代谢健康。我们的研究结果发现，ARC 细胞外基质重塑是驱动代谢疾病的基本机制。
大脑细胞章节观点章节：远程医疗中的大型语言模型和区块链
本观点论文研究了如何以大语言模型（LLM）形式将人工智能与区块链技术的形式相结合，可以潜在地解决远程医疗中正在进行的问题，例如个性化护理，系统集成和安全的患者数据共享。LLM的战略整合用于快速医疗数据分析和分散的区块链分类帐，以跨越机构进行安全数据交换，这可能会为高级远程医疗所必需的重要学习循环。尽管在非医疗保健领域中已经构成了LLM与区块链技术的价值，但在医学领域中采用更广泛的采用需要仔细注意可靠性，安全措施，并优先考虑确保伦理使用以增强患者结果的道德使用。观点文章认为，周到的融合可以促进远程医疗的全面改进，包括自动分类，改善了非专业者对记录的访问，协调的干预措施，随时可用的诊断测试结果以及安全的远程患者监测。本文着眼于远程医疗中LLM和区块链的最新用途，探索潜在的协同作用，讨论风险和如何管理它们，并建议使用这些技术负责任地改善护理质量的方法。
独特的全脑细胞类型预测13个神经退行性条件下的组织损伤模式
隶属关系：1神经和神经外科系，麦吉尔大学，蒙特利尔，加拿大蒙特利尔，加拿大2麦康奈尔脑成像中心，蒙特利尔神经学研究所，加拿大魁北克蒙特利尔，加拿大蒙特利尔3号，加拿大魁北克3卢德默神经信息和精神健康中心，加拿大QUEBEC，QUEBEC，QUEBER，QUEBER，QUEBER，QUEBER，QUEBER，QUEBER，QUEBER，QUEDER，CANACANE 5 Biomedical Engineering, McGill University, Montreal, Quebec, Canada 6 School of Computer Science, McGill University, Montreal, Quebec, Canada 7 Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute, Montreal, Quebec, Canada 8 The Douglas Research Center, Montreal, Quebec, Canada * Correspondence to: Yasser Iturria-Medina, 3801 University Street, room NW312,蒙特利尔神经学院和医院，麦吉尔大学，加拿大蒙特利尔H3A 2B4。yasser.iturriadina@mcgill.ca。orcid：https：//orcid.org/0000-0000- 0002-9345-0347