视觉感知与运动协调的神经机制研究 学术背景 在日常生活中，动物需要区分由外部环境引起的感官体验和由自身运动引起的感官体验。这一区分对于准确的感知和运动控制至关重要。然而，行为的多样性和其对感官的复杂影响使得这一任务极具挑战性。尤其是在视觉系统中，动物的运动（如眼球扫视、行走或瞳孔变化）会导致视觉图像的模糊或失真，这种现象被称为“自我运动引起的视觉扰动”（reafferent signals）。为了维持感知的连贯性，大脑需要一种机制来补偿这些扰动，这种机制通常被称为“运动命令的副本”或“伴随放电”（corollary discharge, CD）。 伴随放电机制在多个物种中已被广泛研究，尤其是在灵长类动物的眼球扫视抑制中。然而，对于其他类型的运动（如行走或瞳孔变化）如何影响视觉处理，以及这些信...

神经机制与关系学习：神经网络中的快速知识重组 背景介绍 人类和动物具备一种惊人的能力，能够从有限的经验中学习项目之间的关系（如刺激、物体和事件），从而实现结构化泛化和快速信息整合。这种关系学习的一个基本类型是顺序学习，它使得个体能够进行传递性推理（例如，若a > b且b > c，则a > c）以及列表链接（例如，a > b > c和d > e > f在得知c > d后迅速重组为a > b > c > d > e > f）。尽管这一领域已有长期研究，但传递性推理和快速知识重组的神经生物学机制仍然不明确。本文通过赋予神经网络以神经调制的突触可塑性（允许自我导向学习）并通过人工元学习（学习如何学习）来识别这些机制，展示了神经网络如何执行传递性推理和列表链接，并进一步表达了在人类和动物中广泛观察到的...

多巴胺在雄性小鼠攻击行为中的经验依赖性调节机制研究 学术背景 攻击行为是动物界中普遍存在的一种社会行为，对于领地防御、资源竞争和配偶保护至关重要。尽管多巴胺（dopamine）在调节攻击行为中的作用已被广泛研究，但其具体的神经机制仍不明确。以往的研究表明，多巴胺受体拮抗剂常用于抑制人类的攻击行为，而多巴胺水平的升高（如通过安非他命等药物）则可能增强攻击性。然而，这些效应的变异性较大，且多巴胺在攻击行为中的具体作用机制尚未完全阐明。因此，本研究旨在揭示多巴胺在雄性小鼠攻击行为中的经验依赖性调节机制，特别是通过腹侧被盖区（ventral tegmental area, VTA）多巴胺能神经元对攻击行为的双向调节作用。 论文来源 本论文由来自纽约大学格罗斯曼医学院神经科学研究所的Bing Dai、...

肌肉拉伸与电神经刺激对扭矩产生的影响 学术背景 在康复和训练项目中，神经肌肉电刺激（Neuromuscular Electrical Stimulation, NMES）是一种有效增强骨骼肌功能的方法。然而，传统的高强度NMES虽然能够产生较高的扭矩，但往往伴随着明显的不适感。近年来，宽脉冲低强度的NMES（Wide-Pulse NMES）作为一种替代方案，能够在低强度刺激下产生较高的扭矩，且不会引起不适。然而，如何进一步优化NMES的扭矩输出，尤其是在不同频率和肌肉拉伸幅度下的表现，仍然是一个值得研究的问题。 本研究旨在探讨宽脉冲NMES与不同幅度的肌肉拉伸结合对扭矩产生的影响。具体来说，研究团队希望通过结合NMES和肌肉拉伸，进一步优化扭矩输出，并探讨其中的神经和肌肉机制。这一研究不仅有...

在自然界中，动物需要快速识别并避开捕食者，这对于幼年动物尤为重要，因为它们更容易受到捕食者的威胁。然而，对于刚出生的脊椎动物是否具备这种快速学习能力，以及其背后的神经机制，科学界知之甚少。斑马鱼（zebrafish）是一种常用的模式生物，其幼鱼在受精后仅几天就开始游泳，且其大脑神经元数量仅为成年斑马鱼的1%。因此，研究斑马鱼幼鱼是否能够在如此早期阶段通过快速学习识别捕食者，具有重要的科学意义。 本研究旨在探讨斑马鱼幼鱼是否能够在极短的时间内通过神经调节系统（如去甲肾上腺素系统）和前脑回路学习识别威胁性物体，并揭示其背后的神经机制。通过这一研究，作者希望揭示幼年脊椎动物如何在极短的时间内通过神经回路实现快速学习，并为理解大脑如何应对生存威胁提供新的见解。 论文来源 该论文由Dhruv Zocc...

脑科学研究启发人工智能算法：知识组装的神经机制 背景简介 当新的信息进入大脑时，人类对世界的先前知识可以通过一种被称为“知识组装”（knowledge assembly）的过程迅速改变。近期，由Nelli等人进行的一项研究中，探索了人类大脑中知识组装的神经关联。研究者们受到这一神经机制的启发，开发了一种人工神经网络算法，以实现快速知识组装，提高系统的灵活性。这一研究再一次证明了研究大脑工作方式能够推动更好的计算算法的发展。 研究来源 这篇研究论文由Xiang Ji、Wentao Jiang、Xiaoru Zhang、Ming Song、Shan Yu和Tianzi Jiang完成，作者们主要来自中国科学院的脑科学与智能技术卓越创新中心、自动化研究所的脑网络组中心及实验室以及浙江实验室的增强智...