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1.研究大脑同步活动的新模型诞生 为什么把两个半脑放在一起能够整合一体，而非碎片的总合？在大脑中，连接至关重要，人类大脑约有100万亿个突触连接。 艾伦研究所通过计算机模型对小鼠大脑连接图的分析表明，远距离连接可能对哺乳动物大脑同步活动尤为重要，而这些连接和同步活动在阿尔茨海默病患者中往往会减少。此外，阿尔茨海默病患者的大脑在同步和异步活动之间的快速切换能力也出现下降。 Hannah Choi博士表示：“由于大脑的连接结构存在非常独特的复杂性，所以即使存在相对简单的模型，我们仍需建立底层结构模型来捕捉大脑的工作方式。”这项研究用的是艾伦研究所鼠脑连接图谱中的数据建立大脑某个功能的神经活动同步模型。 大脑中最强的连接发生在相近神经元之间，但是一小部分大脑的连接会跨越更长的距离，这些连接对于模拟大脑的自然动力学计算模型十分必要。而大多数以前的建模工作都没有考虑到它们。 Mihalas博士说，这个模型只是朝着理解大脑的复杂结构的一个步骤，神经科学家们还在努力了解在阿尔茨海默病的小鼠模型中的连接和同步是否和如何改变，这些发现可能会阐明驱动这种神秘疾病的另一生物学原因。 2.成瘾和视觉系统的数据故事 目前，大脑神经元多样性的作用尚不清楚。要破解该问题，就需要开发先进的技术，在离散的感觉线索和行为背景的呈现过程中，评估单基因定义的神经元，从而监测大脑的生理和行为。 感觉编码和解码是神经科学、神经修复术和人工智能领域的热门研究方向，Randy Ellis研究员利用艾伦大脑观测平台的数据集来寻找治疗药物成瘾的新方法，发现了成瘾与视觉系统千丝万缕的联系。 研究者们利用了一组来自于大约25000个由单基因定义的小鼠视觉皮层神经元在118个独特的自然场景呈现过程中的数据，证明了神经网络可以用于解码神经元钙反应中的离散视觉场景，准确率高达96%。 这项发现突出了神经网络在利用神经元钙成像数据进行感官解码方面的新用途，并揭示了一张跨越脑区、皮层、神经元类型和时间的视觉解码强度的神经解剖学图。 3."细胞登记"技术实现脑细胞类型数据集的建立 总部设在艾伦研究所的脑细胞数据中心通过脑细胞普查网络启动了一个新的集中数据资源倡议，以期为脑细胞类型数据开发新的探索工具。 该工具主要通过脑细胞普查网络、旨在建立哺乳动物大脑细胞参考图谱的BICCN,允许用户搜索和探索来自全国不同实验室团队的多个数据集，通过诸如物种、研究者、授权号或实验技术的特征来过滤，最终集成不同的数据来描述细胞类型，提供一种用于集成、可视化和可分析的社区资源。 Cell Registry是一个可公开访问的门户网站，供用户浏览该数据。艾伦脑科学研究所的的高级总监LydiaNG博士说：“这是朝着建立全面的细胞类型普查迈出的第一步。” 4. 2019年生物图像信息学研讨会 2019年10月2日至4日在艾伦学院主办的生物图像信息研讨会将探讨生物医学图像的信息和知识的处理、分析和提取，现已开放注册和海报摘要提交。 生物细胞和组织标记、自动化显微镜和成像的进展已使分子、细胞和房室结构可视化。现今几乎细胞生物学和神经科学的每一个分支正通过动态成像和电子显微镜产生大量的多维生物成像数据。对这些图像数据集进行定量、客观、自动和高效的解释和分析是当前计算生物学的一个重大挑战。 生物图像信息学会议是处理、分析和从生物医学图像中提取信息和知识的年度会议。该会议成立于2005年，每年约有200名计算科学家出席会议。随着机器学习在细胞分辨科学中的应用，这些工具和技术的意义越来越大。 2019年生物图像信息学会议主题包括：细胞结构和功能中的机器应用和深度学习，重建和分析神经元结构和网络，形态学图像分析，动态图像和传输现象的量化，数据采集和分析的自动化，细胞和生物行为的动态成像。 5. 2019年神经未来会议 下个月在俄勒冈州波特兰的2019年神经未来会议，将会有科研、工程、工业和临床领域的佼佼者加入，用来自艾伦大脑地图集的数据和工具给你的研究充电。 这个研讨会将向与会者介绍来自艾伦脑科学研究所的各种科学资源。多个大规模、多维、公开可用的数据集提供了对鼠和人脑转录、功能和结构的探索。 这些数据集还提供了对成人和发育脑和特定疾病状态中基因表达的深入研究。会中将重点讨论与哺乳动物神经科学基础研究相关的艾伦脑地图集资源，与会者可在自己的研究中使用这些数据集。 |
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