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大脑细胞类型的匹配形式和功能gydF4y2Ba

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细胞外的动作电位(EAP)录音从体内epxeriments和生物物理现实的单细胞模型。细胞外的动作电位(EAP)从体内实验记录(gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2BadgydF4y2Ba)和单细胞建模(gydF4y2BaegydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2BaggydF4y2Ba)。gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba离开时,标签Cre-line和形态(带刺的比aspiny)组在这项研究中使用的单一神经元体外通过细胞内电生理学和形态学重建。体内EAP波形分析通常结果在两个集群,fast-spiking (FS)与regular-spiking (RS)单位。gydF4y2BabgydF4y2Ba初级视觉皮层(V1)在小鼠大脑(左)和典型的皮质的深度位置沿着V1 Neuropixels调查(对了,艾伦参考Atlas-Mouse大脑gydF4y2Ba86年gydF4y2Ba)。gydF4y2BacgydF4y2Ba384 Neuropixels探针电极的场所密集排列沿着线性柄探针(左;20μm垂直间距,每行2网站;黑色方块:位置记录网站)。EAP波形从两个示例单元(单元# 1:FS;单位# 2:RS),包括最大振幅的通道(最接近soma,粗体线)和通道上方和下方soma。gydF4y2BadgydF4y2Ba上图:Neuropixels-implanted的数量为野生型小鼠(gydF4y2BangydF4y2Ba= 24),parvalbumin-expressing (PvalbgydF4y2BangydF4y2Ba= 8)和somatostatin-expressing (Sst,gydF4y2BangydF4y2Ba= 12);底部:单位/野生型小鼠的分布记录在V1漂流光栅(单位总数= 204)。单位的分布沿V1深度轴0分代表第四层的中心。gydF4y2BaegydF4y2BaBio-realistic V1的单细胞模型(“所有活动”)从体外实验中生成并通过突触激活背景引起细胞内活动和相关EAP信号附近的细胞形态。细胞形态学表示球面soma和完整的树突重建轴突(没有显示)。例子EAP的模拟信号显示一个带刺的(上图:红、细胞ID: 395830185)和一个aspiny(底:蓝色,细胞ID: 469610831)单细胞模型。gydF4y2BafgydF4y2Ba多渠道EAP的四个例子,包括渠道最大的振幅(粗体行,最接近soma)和通道上方和下方躯体(上图:2带刺的模型;底部:2 aspiny模型)。gydF4y2BaggydF4y2Ba总共33单细胞模型(15多刺和18 aspiny)生成研究中使用计算优化框架,包括覆盖范围的主要记者线条和皮层深处。源数据作为源数据文件提供。信贷:gydF4y2Ba自然通讯gydF4y2Ba(2023)。DOI: 10.1038 / s41467 - 023 - 37844 - 8gydF4y2Ba

调查人员在cedars - sinai创造了电脑模型之间的桥梁“试管”数据对神经细胞,这些细胞的功能在大脑生活。他们的研究发表在杂志上gydF4y2Ba自然通讯gydF4y2Ba,可以帮助治疗神经系统疾病和疾病的发展这一目标特定的神经元类型基于他们的角色。gydF4y2Ba

“这项工作让我们开始看gydF4y2Ba喜欢复杂的机器,而不是单一的组织,”科斯塔斯Anastassiou博士说,科学家在神经学、神经外科和生物医学科学在cedars - sinai和这项研究的资深作者。“一旦我们能够区分不同的细胞类型,而不是说整个大脑疾病,我们可以问gydF4y2Ba受到疾病的影响和调整治疗这些神经元。”gydF4y2Ba

神经元是大脑的主要功能单元。通过这些细胞的信号形式的电电磁都认为,感觉、运动、记忆和情感。gydF4y2Ba

该研究使用的数据gydF4y2Ba建立新方法研究神经元类型和功能之间的关系,并专注于鼠标gydF4y2Ba,接收和处理gydF4y2Ba。最好是brain-both体外的研究部分,研究了组织在一道菜或试管外gydF4y2Ba,体内,研究了活着的动物。gydF4y2Ba

调查人员的目标是连接两个世界。gydF4y2Ba

“基于体外基因组成和物理结构的研究,我们了解各种类的神经元是什么样子,但不是活体大脑的功能,“Anastassiou说。“当我们大脑细胞体内的活动记录,我们可以看到哪些神经元响应和它们的功能是什么,而不是哪些类神经元。”gydF4y2Ba

链接形式,功能,研究人员第一次使用体外信息来创建各种类型的神经元的计算模型,模拟信号模式。gydF4y2Ba

他们接下来利用最新技术在单神经元记录观察大脑活动的实验室老鼠,老鼠暴露在不同的视觉刺激。基于信号的形状或“峰值”gydF4y2Ba针对视觉输入,调查人员将记录细胞分成六组。gydF4y2Ba

体内“一旦我们有我们的模型和数据,计算模型的基本问题是最相似的形状和波形信号产生的每个六体内集群识别,反之亦然,”Anastassiou说。体内的“不是所有集群和模型完全匹配,但一些。”gydF4y2Ba

更多的数据,可能实验中更加复杂的视觉刺激,可能需要匹配所有的计算模型和细胞集群,Anastassiou说,未来的研究将致力于完善方法建立在当前。gydF4y2Ba

“有丰富的细胞类型的身份信息在人类的大脑,而不是关于这些细胞类型的角色在认知功能和它们是如何受到疾病的影响,“Anastassiou说。“现在有一个窗口,通过它我们可以看看这些东西,问这些问题。很明显,我们有很长的路要走,但我们兴奋接下来的步骤在这个旅程。”gydF4y2Ba

最终目标是为发现改变患者的生活。gydF4y2Ba

“我们的研究科学家们不断努力扩大我们的知识的工作gydF4y2Ba最详细的水平,”基斯说l .黑色,医学博士,神经外科系主任和露丝和劳伦斯·哈维在神经科学在cedars - sinai椅子。“把每个神经元的特定类型和功能可能有一天会发现救生治疗脑部疾病和神经系统疾病。”gydF4y2Ba

更多信息:gydF4y2BaYina魏et al,体外之间的关联,在老鼠体内和在硅片细胞类初级视觉皮层,gydF4y2Ba自然通讯gydF4y2Ba(2023)。gydF4y2BaDOI: 10.1038 / s41467 - 023 - 37844 - 8gydF4y2Ba

期刊信息:gydF4y2Ba 自然通讯gydF4y2Ba

所提供的gydF4y2Ba西奈医疗中心gydF4y2Ba
引用gydF4y2Ba:匹配的形式和功能的大脑细胞类型(2023年4月25日)检索2023年7月15日从//www.puressens.com/news/2023-04-function-brain-cell.htmlgydF4y2Ba
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