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1.
近年来,分子标记和显微光学成像技术的系列突破,使得单细胞分辨的全脑尺度神经群落成像成为现实.然而,现有神经元形态重建工具的发展速度远远滞后于海量数据的产生速度,难以满足现阶段成像数据的分析需求.在此背景下,我们首先分析了神经元形态重建工具发展滞后的原因,简述现有半自动和全自动神经元形态重建工具的特点和最新发展,并结合现有工具的特点分析其向高通量、高准确度重建工具发展时面临的挑战.最后,我们对未来形态重建工具的发展趋势及应用前景做出展望.  相似文献   
2.
在介观尺度上,小鼠大脑图像的数据量可达到10 TB量级,人脑数据量则达到惊人的几十PB,从海量脑图像数据中识别和分析神经元的形态是一项复杂且具有挑战的任务。当前研究人员提出了基于传统机器学习和深度学习的神经元识别算法,其中传统机器学习方法存在迁移、泛化能力较差的问题,基于深度学习的算法虽然可以通过海量精确标注的训练数据提高模型的泛化性,但缺乏精确且丰富的图像标记数据集,因此同样存在过拟合和泛化能力弱等问题。本文提出了一种基于深度学习的弱监督神经元识别方案,仅需要少量有标注的数据,即可通过迭代策略获取海量神经元图像的精确识别结果,具备较强的泛化能力,并最大限度减少人工参与量。该方法在fMOST、BigNeuron等数据集上进行了实验,自动识别精度F1值分别为0.9247和0.8318,优于其他对比的神经元识别算法。  相似文献   
3.
自由声场刺激条件下,采用单单位胞外微电极记录方法,研究了一种未被研究过的恒频/调频(CF/FM)蝙蝠——菲菊头蝠(Rhinolophus pusillus)的下丘神经元基本声反应特性,其结果发现,在所得的110个下丘神经元中,发放类型包括相位型(54.5%)、紧张型(25.5%)、持续型(7.3%)、梳齿型(7.3%)和暂停型(5.4%)等5种类型。记录深度在208~1 855(829.0±328.1)μm之间,最佳频率在16.7~75.6(38.9±15.7)kHz之间,最小阈值在5~74(34.7±13.6)dB SPL之间,阈上10 dB SPL潜伏期在5.0~27.5(15.2±3.9)ms之间。最佳频率随记录深度的增加而增大(r=0.957 8,P<0.001);记录的54个频率调谐曲线(FTCs)均为开放型,其中52个为单峰型,2个为双峰型。52个单峰型FTC的Q10-dB值介于1.56~31.61之间,并且大部分是狭窄型(Q 10-dB值>5),占69.2%(36/52),少部分为宽阔型(Q 10-dB值<5),占30.8%(16/52)。2个双峰型神经元FTC在低频处为宽阔型,高频处为狭窄型,Q 10-dB值分别为1.95、8和2.89、6.51。共获得34个神经元的强度-发放率函数(RIFs),可分为单调型、非单调型和饱和型。结合先前所研究的FM蝙蝠——普通伏翼蝠(Pipistrellus abramus)下丘神经元的基本声反应特性,比较分析了CF/FM蝙蝠与FM蝙蝠下丘神经元的声反应差异及其行为学意义。  相似文献   
4.
普通伏翼蝠下丘神经元基本声反应特性   总被引:5,自引:0,他引:5  
自由声场条件下,采用单单位胞外微电极记录方法,研究了普通伏翼蝠(Pipistrellusabramus)下丘神经元基本声反应特性。结果发现,在所得的65个下丘神经元中:特征频率在18.9~76.7kHz(42.94±11.29)之间,最小阈值在29.1~80.1dBSPL(58.65±12.62)之间,潜伏期在3.1~10.4ms(6.10±1.47)之间;特征频率随记录深度的增加而增大,与最小阈值之间没有显著相关性;发放类型包括相位型(73.85%)、梳齿型(15.38%)和紧张型(10.77%)3种基本类型;频率调谐曲线均为开峰型,多数神经元(72.30%)调谐曲线较宽阔,少数(27.70%)较狭窄,并且多数神经元的频率调谐曲线高频边比低频边陡。  相似文献   
5.
自由声场刺激条件下,采用单单位胞外微电极记录方法,研究了一种未被研究过的恒频/调频(CF/FM)蝙蝠———菲菊头蝠(Rhinolophuspusillus)的下丘神经元基本声反应特性,其结果发现,在所得的110个下丘神经元中,发放类型包括相位型(54·5%)、紧张型(25·5%)、持续型(7·3%)、梳齿型(7·3%)和暂停型(5·4%)等5种类型。记录深度在208~1855(829·0±328·1)μm之间,最佳频率在16·7~75·6(38·9±15·7)kHz之间,最小阈值在5~74(34·7±13·6)dBSPL之间,阈上10dBSPL潜伏期在5·0~27·5(15·2±3·9)ms之间。最佳频率随记录深度的增加而增大(r=0·9578,P<0·001);记录的54个频率调谐曲线(FTCs)均为开放型,其中52个为单峰型,2个为双峰型。52个单峰型FTC的Q10-dB值介于1·56~31·61之间,并且大部分是狭窄型(Q10-dB值>5),占69·2%(36/52),少部分为宽阔型(Q10-dB值<5),占30·8%(16/52)。2个双峰型神经元FTC在低频处为宽阔型,高频处为狭窄型,Q10-dB值分别为1·95、8和2·89、6·51。共获得34个神经元的强度-发放率函数(RIFs),可分为单调型、非单调型和饱和型。结合先前所研究的FM蝙蝠———普通伏翼蝠(Pipistrellusabramus)下丘神经元的基本声反应特性,比较分析了CF/FM蝙蝠与FM蝙蝠下丘神经元的声反应差异及其行为学意义。  相似文献   
6.
利用冰冻铣切技术获取的大鼠腹部的断面图像,构建了大鼠肠道系统的高分辨解剖数据集及三维模型,该数据集及模型具有信息丰富等特点.本工作为开展高等动物肠道系统功能与结构关系的"定量研究及系统整合"提供了基础.  相似文献   
7.
为探究利用SARS-CoV-2的ORF1ab基因和N基因作为靶标进行荧光定量检测的Ct值与SARS-CoV-2病毒分离阳性率之间的关系。本研究对广州入境的新型冠状病毒肺炎输入病例临床样本进行荧光定量PCR检测和用Vero细胞进行病毒分离,统计病毒分离率与荧光定量PCR检测Ct值之间的关系,再通过logistics回归模型用Ct值来预测病毒分离率;同时对收集到的临床样本进行三代测序及进化树的构建。结果显示,在160例新型冠状病毒肺炎输入病例临床样本中,分离到74株新型冠状病毒,分离阳性率为46.25%,分离到包括20株Alpha、9株Beta、2株Delta等VOC毒株和2株Epsilon、1株Eta等VOI毒株,其他变异株42株;病例样本荧光定量PCR检测ORF1ab基因Ct值为16.12~39.00,N基因的Ct值为17.82~39.41;病毒分离率与样本荧光定量PCR检测的ORF1ab基因和N基因的Ct值均呈负相关,在Ct值>31时,分离率仅9.10%(6/66),而当Ct值<23.1时,病毒分离阳性率可超过95%,分离到新冠病毒的病例样本荧光定量PCR检测的ORF1a...  相似文献   
8.
昆明小鼠下丘神经元对调频声的反应   总被引:1,自引:0,他引:1  
尽管昆明小鼠下丘神经元对纯音的反应已有深入研究,但其对调频声的反应情况却未见报道。本研究在自由声场条件下,采用单单位细胞外记录方法,观察了昆明小鼠下丘神经元对调频声刺激的反应情况。根据神经元对调频声及纯音反应的阈值差异,所记录的99个下丘神经元可分为三种类型:对调频声刺激反应的阈值低于纯音的为Ⅰ型(57/99,57.6%),二者阈值相当的为Ⅱ型(12/99,12.1%),而纯音阈值低于调频声的为Ⅲ型(30/99,30.3%)。与Ⅲ型神经元相比,Ⅰ型神经元具有较低的CF和Q20dB(P<0.05和P<0.001)和较高的RB20dB(P<0.05)。通过分析下丘神经元对上、下扫时发放数的差异,发现有36个(36/99,36.4%)神经元表现出方向选择性,其中22个(22/99,22.2%)为上扫敏感,其余14个(14/99,14.2%)为下扫敏感,且上扫敏感性神经元比下扫敏感性神经元在Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ型神经元中有更广的分布范围。通过比较发现,Ⅰ型神经元和方向选择性神经元的特征频率都非常集中地分布在10kHz-20kHz范围内(77.2%和83.3%)。此外,对其中24个神经元采取了不同调制速度的调频声刺激,大多数(15/24,62.5%)神经元对快调频声反应最为敏感,并且随着调制速度的升高,方向选择性神经元的比例有下降趋势(45.8%vs41.7%vs33.3%)。上述结果提示,昆明小鼠下丘神经元能有效处理调频声刺激,且具有方向选择性的调频声在昆明小鼠的声通讯中占有重要地位。  相似文献   
9.
脑科学是当今国际科技研究的前沿领域。脑是最复杂的器官,其中尚有诸多重大的基础科学问题有待解决。开展脑科学研究需多学科人员协同攻关,对于建立新学科将有极大的促进作用,对于人类健康和社会发展具有巨大的推动作用。简述了神经科学在结构成像方面的基础性需求,介绍了小鼠全脑可视化的发展历程以及近几年的代表性研究,并展望了全脑可视化研究的发展趋势,对可能存在的难点予以说明。  相似文献   
10.
菲菊头蝠回声定位信号特征及下丘神经元频率调谐   总被引:1,自引:1,他引:0  
研究了菲菊头蝠自由飞行状态下的回声定位信号和下丘神经元的声反应特性。菲菊头蝠在自由飞行时发射的CF/FM型回声定位叫声含2-3个谐波,主频为105.3±1.7kHz,时程为39.5±9.6ms,脉冲间隔为73.9±16.0ms。在所记录到的159个下丘神经元中,E型(Echolocation)神经元为32.7%(52/159),其中CF1型(Constantfrequency)占11.3%(18/159),FM1型(Frequencymodulated)占20.1%(32/159),FM2型占1.3%(2/159);NE型(Nonecholocation)神经元的比例为67.3%(107/159)。这些神经元的最佳频率(Bestfrequency,BF)与记录深度之间存在线性关系(r=0.9471,P<0.01)。E型神经元的深度范围为349-1855(1027.5±351.6)μm,阈值范围为6-74(43.1±14.5)dBSPL,潜伏期范围为10.0-26.0(14.6±3.8)ms。NE型神经元的分别为93.0-1745.0(733.3±290.3)μm、2-70(36.5±23.8)dBSPL、5.0-23.0(13.5±3.7)ms。记录到的53个IC神经元的调谐曲线(Frequencytuningcurve,FTC)均为开放型,51个为单峰型,2个为双峰型。单峰型神经元中大部分为狭窄型(Q10dB>5),占70.6%(36/51),E型神经元全部为狭窄型,Q10dB为10.4±7.1(5.5-31.6),其中CF1型为18.3±11.2(5.5-31.6),FM1型为8.7±4.7(5.5-24.3),FM2型为6.9±0.3(6.7-7.1);NE型神经元既有宽阔型也有狭窄型,Q10dB为6.6±5.1(1.6-25.6)。两个双峰型FTC主、副峰分别偏向高、低频区,高频边对应的是E型神经元。  相似文献   
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