小鼠特定眶额皮层神经元输入和输出的全脑图谱 小鼠的大脑研究一直是神经科学中的重要课题，尤其是对眶额皮质（orbitofrontal cortex，ORB）的研究。ORB在奖赏处理、决策制定、行为灵活性及情绪调节中扮演着关键角色。近年来，发现ORB的功能障碍常与多种精神和神经系统疾病有关，例如抑郁症、强迫症和物质使用障碍。通过对ORB的研究，科学家们希望更深入地理解其在正常和病理状态下的功能。 本文由中心作者Yijie Zhang、Wen Zhang、Lizhao Wang等撰写，并由其所在的中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、复旦大学脑科学与脑启发智能技术研究中心、华中科技大学苏州脑图学研究院等机构研究人员共同完成。该研究发表于2023年12月的《Neurosci. Bull.》。 研究...
论文背景及研究动机 酒精滥用是一个全球性的健康问题，影响了超过8%的男性人口。长期的酒精暴露会改变大脑内部神经元和突触的稳态，导致各种精神障碍和认知缺陷，尤其是运动学习方面的问题。以往的研究表明，酒精滥用引起的神经元衰退和突触损失严重影响了脑皮层和皮层下的功能。此外，研究还发现除了神经元，神经胶质细胞也在酒精的影响下发生了显著变化。已有文献中提到酒精滥用引起的微胶质信号传导改变和少突胶质细胞谱系分化受损问题，但有关神经元和胶质细胞活动变化的体内证据仍然不足。 本研究旨在通过设立慢性酒精暴露的小鼠模型，利用持续的跑步机训练和体内成像技术，探讨运动训练在恢复皮质神经元和星形胶质细胞功能方面的作用。这一研究期望揭示运动训练在改善因酒精暴露引起的运动学习缺陷和碱 性突触形成方面的潜力，从而为酒精滥用...
背景介绍 大脑由不同亚型的神经元组成，这些神经元通过局部和长程突触连接形成复杂的神经网络。理解这些神经元网络的功能需要了解其连接模式（projectome）和神经动态（neuronal dynamics）。尽管在介观连接组学和细胞分辨率功能成像技术的发展使得揭示不同脑区神经元的结构组织或功能成为可能，但获得同一神经元的神经活动和全脑连接组仍然是一个挑战，特别是对于皮质下脑区的神经元。 来源介绍 本文由Xiang Li、Yun Du、Jiang-Feng Huang等多个研究团队的成员共同撰写，分别来自Huazhong University of Science and Technology，Chinese Academy of Sciences等机构，论文于2024年1月发表于《Neuros...
丘脑Reuniens核谷氨酸能神经元通过5-HT2B受体介导小鼠结直肠内脏痛 背景介绍 肠易激综合征（IBS）是一种常见的功能性肠道疾病，其特征是腹痛和内脏高反应。减轻内脏高敏感性是有效解除IBS患者腹痛的关键。然而，关于其具体机制仍未完全清楚。越来越多的证据表明，丘脑Reuniens核（Re）和5-羟色胺（5-HT）神经递质系统在结直肠内脏痛的发展中起重要作用，但是具体机制尚不明确。新生期母婴分离（NMD）小鼠模型展示了内脏高敏感性，并发现Re区域的谷氨酸能神经元在处理结直肠内脏痛时发挥了关键作用。 论文来源 本文由Di Li、Han Du、Shu-Ting Qu、Jing-Lai Wu、Yong-Chang Li、Qi-Ya Xu、Xia Chen、Xiao-Xuan Dai、Ji-Ti...
合成辅助预训练和补丁级特征对齐的多类别宫颈病变细胞检测蒸馏 背景与研究意义 宫颈癌是一种严重威胁女性生命和健康的疾病。根据国际癌症研究机构（IARC）的数据显示，2020年全球新增宫颈癌病例约为60.4万例，死亡病例约为34.2万例（Sung et al., 2021）。早期诊断和筛查宫颈癌能够有效预防和治疗，而延误诊断则会增加严重并发症和生命危险的风险（Schiffman, Castle, Jeronimo, Rodriguez, & Wacholder, 2007）。目前，全球各地的健康组织均推荐进行早期筛查作为预防和治疗宫颈癌的一种有效方法（A. C. of Obstetricians, Gynecologists et al., 2010）。其中，液基薄层细胞检测（TCT）是检测宫颈...
使用模型投影的联邦学习进行多中心疾病诊断 背景介绍 随着医学影像技术的快速发展，基于自动化诊断方法的研究在单中心数据集上表现出良好的性能。然而，这些方法在实际应用中往往难以泛化到其他医疗机构的数据。主要原因是这些方法通常假设不同医疗中心的数据是独立同分布（IID）的，而实际上不同中心由于使用不同的扫描仪和成像参数，导致数据分布非独立同分布（Non-IID）。此外，不同中心诊断的患者数量和种类也存在较大差异。因此，多中心的数据具有异质性，无法通过集中化学习（Centralized Learning）有效解决这一问题。 近年来，联邦学习（Federated Learning，FL）作为一种去中心化框架，为多中心协同训练全球模型提供了可能，同时还保留了各中心患者数据的隐私。然而，Non-IID数据...