MIT研究人员解释说话和吸气不能同时进行的原因

MIT研究人员解释说话和吸气不能同时进行的原因 “当你需要吸气时，你必须停止发声。我们发现控制发声的神经元接收到来自呼吸节奏发生器的直接抑制输入，”麻省理工学院脑与认知科学教授、麻省理工学院麦戈文脑研究所成员、该研究的资深作者Fan Wang说。杜克大学研究生、麻省理工学院访问学者Jaehong Park是这项研究的主要作者，该研究发表在今天的《Science》杂志上。该论文的其他作者包括麻省理工学院的技术助理Seonmi Choi和Andrew Harrahill，前麻省理工学院的研究科学家Jun Takatoh，以及杜克大学的研究人员Shengli Zhao和Bao-Xia Han。发声控制声带位于喉部，是两条肌肉带，可以打开和关闭。当它们大部分闭合或内收时，从肺部呼出的空气通过声带时会产生声音。麻省理工学院的研究小组开始研究大脑是如何控制这种发声过程的，他们使用了一个小鼠模型。小鼠通过一种独特的口哨机制，通过几乎闭合的声带之间的一个小洞呼出空气，从而发出超声波(USVs)的声音。“我们想了解控制声带内收的神经元是什么，然后这些神经元是如何与呼吸回路相互作用的?”Wang说。为了弄清楚这一点，研究人员使用了一种技术，可以让他们绘制神经元之间的突触连接。他们知道声带内收是由喉部运动神经元控制的，所以他们开始往回追溯，寻找支配这些运动神经元的神经元。这表明，输入的一个主要来源是后脑区域的一组运动前神经元，称为后歧义核(RAm)。先前的研究表明，这个区域与发声有关，但不知道RAm的哪一部分是必需的，也不知道它是如何发声的。研究人员发现，这些突触跟踪标记的RAm神经元在USVs期间被强烈激活。这一观察结果促使研究小组使用一种活动依赖方法来瞄准这些发声特异性RAm神经元，称为RAmVOC。他们使用化学遗传学和光遗传学来探索如果他们沉默或刺激他们的活动会发生什么。当研究人员阻断RAmVOC神经元时，小鼠不再能够产生USVs或任何其他类型的发声。他们的声带没有闭合，腹部肌肉也没有收缩，就像他们通常在呼气发声时所做的那样。相反，当RAmVOC神经元被激活时，声带关闭，小鼠呼气，并产生USVs。然而，如果刺激持续两秒或更长时间，这些USVs就会被吸入打断，这表明这个过程是由大脑中调节呼吸的同一部分控制的。“呼吸是生存的需要，”Wang说。“尽管这些神经元足以引起发声，但它们是在呼吸的控制下，这可以超越我们的光遗传刺激。”节奏的一代额外的突触映射显示，脑干部分称为pre-Bötzinger复合物的神经元作为吸入的节奏发生器，为RAmVOC神经元提供直接的抑制性输入。“pre-Bötzinger复合体自动地、连续地产生吸入节律，该区域的抑制神经元投射到这些发声前运动神经元上，基本上可以关闭它们，”Wang说。这确保了呼吸仍然是语言产生的主导，我们在说话时必须停下来呼吸。研究人员认为，尽管人类的语言产生比小鼠的发声更复杂，但他们在小鼠身上发现的回路在人类的语言产生和呼吸中起着保守的作用。“尽管小鼠和人类发声的确切机制和复杂性确实不同，但基本的发声过程，即发声，需要声带闭合和呼气，在人类和小鼠中是共享的，”Park说。研究人员现在希望研究其他功能，如咳嗽和吞咽食物可能会受到控制呼吸和发声的大脑回路的影响。 ... PC版： 手机版：

科学家发现所有哺乳动物脑细胞共有的学习基因的新功能

科学家发现所有哺乳动物脑细胞共有的学习基因的新功能 对小鼠的研究可以为治疗SYNGAP1基因突变儿童的大脑发育障碍提供指导。约翰斯-霍普金斯大学医学院的神经科学家发现了SYNGAP1基因以前未知的功能，该基因的DNA序列控制着包括小鼠和人类在内的哺乳动物的记忆和学习。这一发现最近发表在《科学》（Science）杂志上，它可能会影响针对SYNGAP1突变儿童的疗法的开发，这些儿童患有一系列以智力障碍、类似自闭症的行为和癫痫为特征的神经发育障碍。一般来说，SYNGAP1 和其他基因通过制造调节突触强度（脑细胞之间的连接）的蛋白质来控制学习和记忆。研究人员说，以前人们认为SYNGAP1基因只通过编码一种蛋白来发挥作用，这种蛋白的作用类似于酶，能调节导致突触强度变化的化学反应。现在，科学家们说，他们在小鼠身上进行的实验表明，该基因编码的蛋白质的功能可能更像一种所谓的支架蛋白，它能调节突触的可塑性，或突触随着时间的推移变得更强或更弱，而与酶的活性无关。他们说，SynGAP 蛋白似乎扮演着交通管理者的角色，指挥着大脑蛋白质在突触的位置和内容。探索与实验约翰霍普金斯大学医学院神经科学和心理与脑科学布隆伯格特聘教授、所罗门-H-斯奈德神经科学系主任理查德-胡加尼尔博士和他的团队于 1998 年首次分离出SYNGAP1基因。胡加尼尔说，SynGAP 蛋白在突触中的含量非常丰富，长期以来，人们一直认为 SynGAP 的主要作用是引发调节突触强度的酶化学反应。但是，在研究 SynGAP 蛋白的过程中，休加尼尔等人开始发现，当 SynGAP 蛋白与主要的突触支架蛋白 PSD-95 发生作用时，它们具有一种奇怪的特性。它们会变成液滴，对于酶蛋白来说，这种结构转变是不寻常的。显示 SynGAP（绿色）与突触处 PSD-95 结合的神经元。图片来源：约翰霍普金斯大学医学院 Yoichi Araki 和 Rick Huganir为了弄清并理解SynGAP奇特的液体转变的目的，胡加尼尔、神经科学导师荒木洋一和胡加尼尔在约翰霍普金斯大学的研究团队设计了神经元实验，他们在SYNGAP1基因的所谓GAP结构域中插入突变，从而在不影响其结构的情况下消除SynGAP的酶功能。约翰-霍普金斯大学的研究小组发现，即使没有酶的活性，突触也能正常工作，这表明结构特性本身对 SynGAP 的功能非常重要。研究小组接下来在小鼠身上进行了相同类型的基因工程，以去除 SynGAP 的酶功能，结果发现类似：突触表现正常，突触可塑性没有问题，小鼠的学习和记忆行为也没有困难。研究小组称，这表明 SynGAP 的结构特性足以保证正常的认知行为。为了了解SynGAP的结构是如何调节突触的，科学家们对突触进行了更仔细的分析，发现SynGAP蛋白与AMPA受体/TARP复合物（加强突触的神经递质蛋白束）和PSD-95支架蛋白的结合存在竞争。实验表明，在静止状态下，SynGAP 与 PSD-95 紧密结合，不允许它与突触中的任何其他蛋白质结合。然而，在突触可塑性、学习和记忆过程中，SynGAP 蛋白会断开与 PSD-95 的连接，离开突触，并允许神经递质受体复合物与 PSD-95 结合。这使得突触变得更强，增加了脑细胞之间的传递。Huganir说："这一系列过程并没有SynGAP典型的催化活性。相反，SynGAP 在与 PSD-95 结合时会将其束缚住，但当 SynGAP 离开这个突触时，PSD-95 就会开放，与 AMPA 受体/TARP 复合物结合。"在 SynGAP 基因突变的儿童中，突触中的 SynGAP 蛋白数量减少了一半左右。由于 SynGAP 蛋白的数量减少，PSD-95 可能会更多地与 AMPA 受体/TARP 复合物结合，从而改变神经元的连接，导致脑细胞活动增加，这就是 SynGAP 突变儿童常见的癫痫发作的特征。Huganir说，SynGAP的两种功能酶和支架蛋白的"交通管理"作用现在可能对寻找SynGAP相关神经发育障碍的治疗方法非常重要。他们的研究还表明，仅针对SynGAP的一种功能可能不足以产生重大影响。编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

海洋生物学家在海底热液喷口与锰结核区发现意想不到的生物多样性

海洋生物学家在海底热液喷口与锰结核区发现意想不到的生物多样性 科学家们通过对海洋物种的详细收集和 DNA 分析，发现了深海环境，特别是热液喷口和锰结核周围意想不到的生物多样性。这些发现表明，结核内存在孤立和独特的物种以及潜在的生殖栖息地，凸显了这些区域的生态重要性。海洋生态学家萨宾-戈尔纳（Sabine Gollner）强调，鉴于这些独特物种面临灭绝的高风险，在考虑深海采矿时必须谨慎。图为海底锰结核区。资料来源：ROV KIEL6000 GEOMARNIOZ的海洋生态学家萨宾-高尔纳（Sabine Gollner）说："这项研究再次表明，在允许对这些栖息地中的矿物进行商业性深海开采之前，我们应该非常谨慎。"隔离动物在她的博士研究中，迪亚兹-雷西奥-洛伦佐研究了她在汤加岛附近澳大利亚和太平洋板块交界处的劳盆地热液喷口收集到的桡足类。她利用大型水下机器人，采集了大量这种在这些栖息地中占主导地位的虾类小动物。这些样本是从一个盆地内的不同地点采集的。通过DNA分析，她发现不同的种群生活在彼此隔离的环境中，种群之间几乎没有互动。在更远的盆地，她采集到了看起来相同的标本，但根据其 DNA 的组成，它们甚至应该被视为不同的物种。Coral Diaz-Recio Lorenzo（中）与法国潜水器 Nautile 一起潜水，从热液喷口采集样本。船只：Porquois Pas?图片来源：Christophe Brandily在结核上生活她研究的第二部分涉及从克拉里昂-克利珀顿区采集的锰结核样本，这是太平洋四五千米深处的一个大区域。她发现，在这些结核中，通常可以发现 10 到 15 个线虫、桡足类动物和其他动物个体，有时甚至超过 200 个。其中许多动物似乎是结核特有的，因为在这些结核周围采集的沉积物样本中没有发现它们。一些动物甚至可能将结核作为繁殖的栖息地，因为 Diaz-Recio Lorenzo 在结核内发现了虫卵。NIOZ 海洋生态学家萨宾-高尔纳（Sabine Gollner）是迪亚兹-雷西奥-洛伦佐博士研究的共同发起人，她对热液喷口周围和锰结核中发现的生命的独特性和多样性感到非常惊讶。"所研究的地点都是目前正在勘探矿物的区域。但这项研究表明，对于未来可能进行的深海采矿，我们应该格外小心，因为这些独特的物种有很高的灭绝风险"。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家发现脊髓神经机制带来的惊人记忆能力

科学家发现脊髓神经机制带来的惊人记忆能力 日本理化学研究所脑科学中心的竹冈绫（Aya Takeoka）及其团队确定了脊髓中独立于大脑促进运动学习的神经通路。他们的研究结果发表在4月11日的《科学》（Science）杂志上，研究人员发现了两组关键的脊髓神经元，一组是新的适应性学习所必需的，另一组则是学习后回忆适应性的神经元。这些发现可以帮助科学家开发出帮助脊髓损伤后运动恢复的方法。科学家们早就知道，即使没有大脑，脊髓的运动输出也可以通过练习进行调整。这一点在无头昆虫身上得到了最显著的体现，它们的腿仍然可以通过训练来避开外界的提示。到目前为止，还没有人搞清楚这是如何做到的，如果不了解这一点，这种现象就只能是一个怪异的事实。正如武冈解释的那样："如果我们想了解健康人运动自动性的基础，并利用这些知识改善脊髓损伤后的恢复，那么深入了解其潜在机制是至关重要的。在这项研究中，将肢体位置与不愉快经历联系起来的脊髓仅在 10 分钟后就学会了调整肢体位置，并在第二天保留了记忆。而随机接受不愉快经历的脊髓则不会学习。资料来源：理化学研究所在深入研究神经回路之前，研究人员首先开发了一种实验装置，使他们能够在没有大脑输入的情况下研究小鼠脊髓的适应性，包括学习和回忆。每次试验都有一只实验鼠和一只后腿自由悬垂的对照鼠。如果实验鼠的后腿下垂过多，它就会受到电刺激，模仿小鼠想要避免的动作。对照组小鼠在同一时间接受同样的刺激，但与自己的后腿位置无关。即时学习和记忆保持观察仅仅过了 10 分钟，他们就观察到只有实验小鼠进行了运动学习；它们的腿仍然高高抬起，避免了任何电刺激。这一结果表明，脊髓可以将不愉快的感觉与腿部位置联系起来，并调整其运动输出，使腿部避免不愉快的感觉，而这一切都不需要大脑。24 小时后，他们重复了 10 分钟的测试，但将实验小鼠和对照组小鼠颠倒过来。原来的实验小鼠仍然保持着抬腿的姿势，这表明脊髓保留了对过去经历的记忆，从而干扰了新的学习。在脊髓中建立了即时学习和记忆之后，研究小组开始研究使这两种学习和记忆成为可能的神经回路。他们使用了六种类型的转基因小鼠，每种小鼠都有一组不同的脊髓神经元被禁用，并对它们进行了运动学习和学习逆转的测试。他们发现，脊髓顶端的神经元失效后，小鼠后肢无法适应以避免电击，尤其是那些表达Ptf1a基因的神经元。当他们在学习逆转过程中对小鼠进行检查时，发现沉默表达 Ptf1a 的神经元没有任何效果。相反，脊髓底部腹侧的一组表达En1基因的神经元却起了关键作用。当这些神经元在学习回避的第二天被沉默时，脊髓就像从未学习过任何东西一样。研究人员还在第二天通过重复最初的学习条件来评估记忆回忆。他们发现，在野生型小鼠中，后肢比第一天更快稳定地到达回避位置，这表明它们已经记住了。在回忆过程中激发En1神经元可将这一速度提高80%，表明运动回忆能力增强。竹冈说："这些结果不仅挑战了运动学习和记忆仅局限于大脑回路的普遍观点，而且我们还证明了我们可以操纵脊髓运动记忆，这对旨在改善脊髓损伤后恢复的疗法具有重要意义。" ... PC版： 手机版：

对所罗门群岛蹄蝠的遗传分析发现了意想不到的多样性

对所罗门群岛蹄蝠的遗传分析发现了意想不到的多样性 共同作者、昆士兰大学生物多样性研究所和自然历史博物馆鸟类学高级馆长罗布-莫伊尔（Rob Moyle）说："这是一种叫做Hipposideros（蹄蝠）的蝙蝠属，在太平洋的东南亚地区有多个物种。在所罗门群岛，我们进行了大量的实地考察，每个岛上都可能有四五个不同的物种，它们的体型大小各不相同。有小型、中型、大型或者如果有三个以上的物种，就有小型、中型、大型和特大型。在一个岛上就有五种，所以还有一种特小的"。罗伯-莫伊尔（Rob Moyle）也是昆士兰大学进化生物学教授，他说，以前的研究仅根据体型特征就得出结论，不同岛屿上体型相似的蝙蝠都属于同一物种。他说："从一个岛屿到另一个岛屿，中等大小的物种与其他岛屿的物种完全相同。生物学家们总是看着这些蝙蝠说，'好吧，这很明显。多个岛屿上分布着小型、中型和大型物种。'"所罗门群岛新乔治亚群岛沃纳沃纳泻湖中的岛屿。该岛群栖息着四种蹄蝠，其中包括在跨群岛趋同进化研究中出现的两种蹄蝠。资料来源：RG Moyle不过，莫伊尔和他的合作者迪拉德掌握了更多的现代分析方法。在对他们从野外收集到的蝙蝠（以及博物馆收藏的标本）进行DNA测序时，研究小组发现大型蝙蝠和特大型蝙蝠物种实际上并没有密切的亲缘关系。莫伊尔说："这意味着，这些种群并非因为亲缘关系密切而形成了相同的体型和外貌但我们通常认为，长得一模一样的东西之所以会这样，是因为它们真的亲缘关系密切。这就带来了一些问题，比如这些岛屿有什么独特之处，使不同岛屿上的体型和外貌趋同，形成真正稳定的体型等级。"研究小组对来自不同岛屿的蝙蝠进行了精确测量，证实了所罗门群岛科学家之前的工作。莫伊尔说："所有来自不同岛屿的大型生物在测量结果中都集中在一起。这不仅仅是早期的生物学家犯了一个错误。他们看着它们说，'哦，是的，它们是一样的'。而实际上它们并不一样。我们对它们进行了测量，它们都集中在一起，尽管它们是不同的物种。我们验证了某种程度上之前的形态学工作"。来自瓜达尔卡纳尔岛实地考察点的照片，展示了同域物种 H. diadema 和 H. dinops 之间的体型差异。资料来源：Lavery et al"当我们利用蝙蝠的DNA创建家族树时，我们发现，我们认为所罗门群岛只有一种大型蝙蝠，但实际上，在不同的岛屿上，大型蝙蝠多次从小型蝙蝠进化而来，我们认为，这些大型蝙蝠可能是为了捕食小型蝙蝠不吃的猎物而进化而来的。"迪拉德说，这项工作可能与保护工作"高度相关"，因为它可以确定这个类群中具有重要进化意义的单元。"体型曾误导了分类学，事实证明，每个岛上的特大蝙蝠种群在基因上都是独一无二的，值得保护。了解这一点真的很有帮助。森林砍伐是个问题。如果我们不知道这些种群是否独特，就很难知道我们是否应该努力保护它们。"从纯粹的理论层面来看，对叶鼻蝙蝠的新认识令人着迷。他说："我们研究的是导致生物多样性的进化过程。这表明大自然更加复杂。我们人类喜欢寻找模式，而研究人员则喜欢寻找适用于各种生物的规则。当我们发现这些规则的例外情况时，那就太酷了。我们可以在许多不同的岛屿上的许多不同类群中看到重复的模式一个大型物种和一个小型物种，或者两个密切相关的物种，它们在划分各自的生态位方面存在某种差异。我们发现有许多不同的进化情景都能产生相同的模式。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

AI"超人眼"让科学家更进一步了解我们生存环境中最复杂、最神秘的层面

AI"超人眼"让科学家更进一步了解我们生存环境中最复杂、最神秘的层面 大脑是有史以来最复杂的器官。它的功能由数百亿个密集的神经元组成的网络支持，数万亿个神经元连接在一起交换信息和进行计算。试图理解大脑的复杂性可能会令人眼花缭乱。然而，如果我们希望了解大脑是如何工作的，我们就必须能够绘制神经元图谱并研究它们是如何连线的。现在，九州大学的研究人员在《自然-通讯》（Nature Communications）上发表文章，他们开发了一种新的人工智能工具，称为 QDyeFinder，可以从小鼠大脑图像中自动识别和重建单个神经元。这个过程包括用超级多色标记协议标记神经元，然后让人工智能通过匹配类似的颜色组合自动识别神经元的结构。图片来源：九州大学/今井武志"神经科学面临的最大挑战之一是绘制大脑及其连接图。然而，由于神经元非常密集，要将神经元及其轴突和树突从其他神经元发送和接收信息的延伸部分相互区分开来非常困难，也非常耗时，"领导这项研究的医学科学研究生院教授今井武志解释说。"轴突和树突只有大约一微米厚，比人类的标准头发丝还要细100倍，它们之间的空间也更小。"识别神经元的一种策略是用特定颜色的荧光蛋白标记细胞。然后，研究人员可以追踪这种颜色，重建神经元及其轴突。通过扩大颜色范围，可以同时追踪更多的神经元。2018 年，今井和他的团队开发出了 Tetbow 系统，该系统可以用光的三原色给神经元涂上鲜艳的颜色。用七色 Tetbow 标记小鼠皮层 2/3 锥体神经元。用 7 种荧光蛋白（mTagBFP2、mTurquoise2、mAmetrine1.1、mNeonGreen、Ypet、mRuby3 和 tdKatushka2）的组合来观察神经元的密集布线。然后通过 QDyeFinder 程序对 7 通道图像进行分析，以揭示单个神经元的布线模式。资料来源：九州大学/今井武"我喜欢使用的一个例子是东京地铁线路图。该系统有 13 条线路、286 个车站，横跨 300 多公里。在地铁地图上，每条线路都用颜色编码，因此你可以很容易地识别哪些车站是相连的，"论文的第一作者之一、当时的助理教授 Marcus N. Leiwe 解释说。"Tetbow让追踪神经元和找到它们之间的连接变得更加容易"。然而，两个主要问题依然存在。神经元仍然需要手工细致地描记，而且仅使用三种颜色不足以辨别更大的神经元群。研究小组努力将颜色的数量从三种增加到七种，但当时更大的问题是人类对颜色感知的极限。仔细观察电视屏幕，你会发现像素是由三种颜色组成的：蓝、绿、红。我们能感知到的任何颜色都是这三种颜色的组合，因为我们的眼睛里有蓝色、绿色和红色传感器。"而机器则没有这样的限制。因此，我们致力于开发一种能够自动分辨这些不同颜色组合的工具，"Leiwe 说。"我们还使这一工具能够自动将相同颜色的神经元和轴突拼接在一起，并重建它们的结构。我们将这一系统命名为 QDyeFinder。"QDyeFinder 的工作原理是首先自动识别给定样本中的轴突和树突片段。然后识别每个片段的颜色信息。然后，利用团队开发的名为 dCrawler 的机器学习算法，将颜色信息分组，从而识别出同一神经元的轴突和树突。Leiwe 解释说："当我们将 QDyeFinder 的结果与人工追踪神经元的数据进行比较时，它们的准确率基本相同。即使与充分利用机器学习的现有描记软件相比，QDyeFinder 也能以更高的准确率识别轴突"。"研究小组希望他们的新工具能推动目前绘制大脑连接图的工作。他们还想了解新方法能否应用于其他复杂细胞类型（如癌细胞和免疫细胞）的标记和追踪。"也许有一天，我们能读懂大脑中的连接，并理解它们对这个人意味着什么或代表什么。我怀疑这是否会在我有生之年发生，但我们的工作代表着在理解我们存在的也许是最复杂和最神秘的层面方面向前迈出了实实在在的一步，"今井总结道。编译自/ScitechDaily ... PC版： 手机版：