前頭前皮質の結合関係が感情と認知のバランスを取る役割を調査するための計算モデル

前頭前皮質の結合関係が感情と認知のバランスを取る役割を調査するための計算モデル

前頭前野-帯状回皮質の計算モデリングに基づき、感情と認知のバランスにおける結合関係の役割を探る 学術的背景 近年、正常な社会行動と実行機能の維持に不可欠な脳機能である感情処理と認知制御が広く注目されています。本研究では、これら2つの重要な脳機能間のバランスが神経ネットワークの結合作用によってどのように影響を受けるか、そしてこの結合関係の変化がどのように心理障害、特にうつ病の発生につながるかを探究し、うつ病の診断と治療の進展を期待しています。 研究ソース 本論文は魏金朝、李立聡、張家伊、施二松、楊建利、劉秀玲により執筆され、全員が中国科学院脳科学・インテリジェント技術卓越センター所属です。「Neurosci. Bull.」誌に掲載されました。論文の受理日は2023年12月21日、採択日は202...

マウスの性差のある腎-脳接続マップ

マウスの腎臓-脳結合マップの性的二型性 近年、腎臓機能が局所的な自己調節とホルモンシステムの影響を受けるだけでなく、神経系によっても大きく調節されていることが、ますます多くの研究で示されています。中枢自律核と腎臓の間に多シナプス性の解剖学的結合が存在することは知られていますが、雄性と雌性のマウスにおいて、神経系と腎皮質および髄質の神経結合に違いがあるかどうかはまだ不明です。本論文の著者は、この問題を背景に、偽狂犬病ウイルス(Pseudorabies Virus, PRV)の伝播特性を利用して、腎皮質と髄質の中枢神経系(Central Neural System, CNS)神経ネットワークマップを描くことを試みました。 研究背景と目的 腎臓は、体液と電解質バランス、酸塩基平衡、血圧調節、赤血球...

両性のShank3Bマウスの行動特性のマッピング

Shank3Bマウスの両性間における行動特性の描写に関する研究 研究背景 自閉症スペクトラム障害(ASD)は、社会性と反復的行動の異常を特徴とする複雑な精神疾患群です。Shank3B変異ASDマウスモデルは研究で広く使用されていますが、このモデルの行動表現型は完全には解明されていません。本研究では、3次元モーションキャプチャーシステムと線形判別分析を用いて、雄性と雌性のShank3B変異マウスの行動パターンを包括的に記録・分析し、両性がASDの中核症状と随伴症状を再現し、顕著な性差があることを発見しました。さらに、Shank3Bヘテロ欠損マウスは、野生型およびホモ欠損マウスとは明らかに異なる自閉症行動を示しました。これらの発見は、自閉症研究に両性を含めること、および臨床的に関連するヘテロ遺伝...

自己と他人に対する不公平に関する意思決定の神経計算メカニズム

公平性の決定背後にある神経計算メカニズム:自己不公平と他者不公平 要旨:公平性は人間社会における基本的価値であり、個人は自己と他者の不公平に関心を示します。しかし、長年の議論の焦点は、自己不公平(Self-Unfairness)と他者不公平(Other-Unfairness)が共有または独自の神経心理学的プロセスを引き起こすかどうかでした。この問題を解決するために、我々は三人最後通牒ゲーム(Three-Person Ultimatum Game)、計算モデル、および先進的な脳イメージング分析技術を組み合わせて、自己と他者の不公平に対する行動、認知、および神経パターンを明らかにしました。我々の行動および計算結果は、参加者が他者不公平よりも自己不公平により高い関心を示すことを明らかにしました。さ...

動物の体の輪郭のカテゴリ表現の神経基盤

体の輪郭   分類   抑圧   抑制   EEG   MEG  

神経メカニズム|動物の体のシルエット分類の神経基盤 この論文はYue PuとShihui Hanによって書かれ、2024年の「neurosci. bull.」に掲載されました。人間が神経プロセスを通じて動物の体のシルエットを迅速に分類し認識する方法を探っています。この研究は、顔の情報がない状況で、人間がどのように体のシルエットを使って異なる種の個体を識別し分類するかを明らかにすることを目的としています。研究は主に、異なる動物(チンパンジー、犬、鳥など)のシルエットに対するマルチモーダルな神経イメージングに焦点を当て、関連する神経メカニズムを理解しようとしています。 研究背景 人間は日常生活において、人間と非人間の動物に対して著しく異なる反応を示します。例えば、顔の情報がない状況でも、体のシル...

回と溝の間の皮質形態ネットワークの違い

大脳皮質形態ネットワークの脳回と脳溝間の差異 序論 人間の脳は相互に接続された複雑なネットワークであり、マルチモーダル磁気共鳴イメージング(MRI)技術による仮想画像を通じてマッピングすることができます。このネットワークをグラフ理論の手法で分析すると、多くの研究が脳ネットワークのスモールワールド構造、モジュール構造、高度に接続されたハブなどの非自明な位相特性を発見しました。これらの発見は、脳の接続組織原理に関する重要な洞察を提供しています。しかし、これらの位相特性は大脳皮質上で均一に分布しているわけではありません。例えば、スモールワールド構造は左右の大脳半球間で顕著な差異が存在します。さらに、より重要な要因として、高度に折り畳まれた皮質折り畳みパターンが脳ネットワークの位相に影響を与えること...