人类脑计划与神经信息学

了解脑及其功能是21世纪科学的重大挑战之一。神经信息学是神经科学与信息科学相结合的交叉学科。目前的“人类脑计划”旨在加强脑功能的基础研究,并开发用于分析、整合、合成、建模、模拟与提供各种数据的工具。中国应参与人类脑计划,为发展神经信息学作出贡献。     

探索自然智慧本质,照亮类脑智能之路——果蝇学习记忆与抉择的神经环路机制研究

人们对智力本质和它的进化史知之尚少.智力的"演化与选择"机制是一个非常重要的科学命题.本文从跨物种和跨尺度的角度研讨了6个重要的脑认知功能神经回路:(ⅰ)果蝇的基于价值的抉择;(ⅱ)学习记忆的去抑制机制;(ⅲ)视觉和嗅觉的跨模态学习与记忆;(ⅳ)电突触参与视觉学习;(ⅴ)模式分割的去相关性机制;(ⅵ)多稳态视觉感知机制.本文还从以上脑认知功能和脑结构在物种间的相似和演进出发,强调了开展跨物种和跨越不同空间尺度的脑科学研究的重要性和必要性.     

编者按: 脑成像与脑网络

揭示脑的奥秘是人类面临的最大挑战之一。神经元是构成神经系统结构与功能的基本单位。神经元与神经元之间通过突触实现信息交互,并构成神经环路或神经网络。神经环路有局部的,也有跨脑区或长程的,甚至全脑尺度的。神经环路则是脑实现神经信息处理的基本单元。若干神经环路构成脑网络。脑网络研究已经成为脑功能与脑疾病研究领域的热点。 在国家自然科学基金委员会和科技部“973计划”等项目的支持下,我国科学家在这一领域已经开展了卓有成效的工作。2011年第393次香山科学会议“脑网络组及其临床应用的前沿科学问题”曾对此进行过比较深入的研讨。为促进对该领域现状及发展的了解,本期汇集了2篇述评和2篇研究论文,作为脑成像与脑网络专题发表,以飨读者。 利用9.4T功能磁共振成像(fMRI)获得轻度麻醉状态下大鼠静息状态及刺激激活的数据,通过互相关分析构建节点之间的相关系数矩阵并计算相应的网络参数,赖永秀等人报道了大鼠感觉运动系统静息态脑网络的研究成果,发现感觉运动系统在静息态时的脑网络具有小世界属性。 扩散磁共振成像(dMRI)的出现为大脑结构与功能研究提供了全新的检测手段,雷皓等报道了小动物高分辨扩散磁共振成像数据分析方法,为小动物脑dMRI研究提供了统一图像模板与完善的计算方法,对于检测神经纤维微观结构的变化,以及临床诊断,将具有极其重要的意义。 神经环路功能变化的实时在体监测是研究脑网络不可或缺的手段,曾绍群等评述了基于声光偏转器的快速无惯性随机扫描双光子显微成像技术的研究进展及发展趋势,指出该技术的进一步发展将为神经活动观测提供一种全新的方法,从而极大地推动脑科学研究的发展。 针对哺乳动物全脑的神经元网络成像,龚辉等从空间分辨率、探测范围、数据配准和成像速度等方面评述了光学显微水平全脑成像方法的研究进展,并讨论所面临的挑战。他们指出,要在全脑尺度获取突起水平分辨率的结构与功能数据,光学成像方法最为成熟。华中科技大学研制的MOST系统,率先获得了一系列高分辨率的完整大脑解剖数据集,该成果将在神经元网络的构建和脑功能与疾病研究中发挥重要作用。 我们期待更多、更好的有关脑成像与脑网络的论文发表,以更广泛和深入地促进我国脑科学研究领域的学术交流。     

脑成像与脑网络

揭示脑的奥秘是人类面临的最大挑战之一。神经元是构成神经系统结构与功能的基本单位。神经元与神经元之间通过突触实现信息交互,并构成神经环路或神经网络。神经环路有局部的,也有跨脑区或长程的,甚至全脑尺度的。神经环路则是脑实现神经信息处理的基本单元。若干神经环路构成脑网络。脑网络研究已经成为脑功能与脑疾病研究领域的热点。     

推进神经影像数据共享与开放式脑科学

20世纪80年代末,神经科学与信息科学的融合催生了神经信息学,其核心研究内容之一是对复杂的脑结构与脑功能实现信息化,建设脑数据库,对脑信息处理系统进行数学建模.神经信息学发展的30年来,活体脑成像技术飞速发展,人们得以无创地观测和记录人脑——这一复杂信息系统——的高精度时空特性.进入21世纪,堪比上世纪"阿波罗登月计划...     

生态学中的尺度及尺度转换方法

尺度作为生态学的重要范式,已经引起了广泛重视,但对尺度问题的研究还不够成熟.尺度具有多维性特点,即功能尺度、空间尺度、时间尺度等,但生态学研究的重点是空间和时间尺度.并且时空尺度还具有复杂性、变异性特征.尺度研究的根本目的在于通过适宜的空间和时间尺度来揭示和把握复杂的生态学规律.为此,科学有效的尺度选择和尺度转换方法不可或缺.常见的尺度转换方法有图示法、回归分析、变异函数、自相关分析、谱分析、分形和小波变换,同时遥感和地理信息系统技术在尺度研究中也发挥着重要作用.结合实例对上述方法进行了分析和论述,认为各种方法都有其内在的优势和不足,新方法的引入和应用对于尺度转换方法体系的充实和完善非常重要.有关尺度的研究将进一步加强,研究的重点是尺度变异性、不同尺度间的相互作用机制以及尺度转换方法等.     

宏观生态系统科学整合研究的多学科知识融合及其技术途径

综合认识大尺度的宏观生态系统结构功能、空间变异和动态演变的过程机理和模式机制,实现对生态系统变化及其对人类福祉影响的定量模拟、科学评估和预测预警,服务生态系统的利用保护及调控管理,是当代宏观生态系统科学的重要发展方向,正在孕育并形成大尺度的宏观生态系统科学整合生态学(IEMES)研究新领域。本研究通过对宏观生态系统科学整合生态学研究的基础理论、多学科知识融合途径及其关键技术问题的系统分析,形成以下几个基本认识: 1)宏观生态系统科学整合生态学研究是以区域、大陆和全球尺度的宏观生态系统为研究对象,采用多学科知识融合方法和技术,致力于解决人类社会发展的食物安全、资源安全、生态安全、环境安全等重大资源环境问题。2)宏观生态系统科学整合生态学研究的基本科技任务是: 理解宏观生态系统的结构功能基本属性,监测生态系统状态变化,解释生态系统时空演变规律,认知生态系统运维过程机理,定量评估生态系统功能状态及服务能力,预测生态系统动态演变及地理格局,预警生态系统变化及生态环境灾害。3)宏观生态系统科学整合生态学研究需要重新构造“多源数据分析-多模型模拟-多学科知识融合”的理论和方法学体系,发展“多尺度观测、多方法印证、多过程融合、跨尺度模拟”的多学科知识融合关键技术。4)大陆尺度的地基-空基-天基多时空尺度生态系统观测试验网络是承载多学科知识深度融合研究的基础科技设施,需要围绕区域、大陆和全球尺度的宏观生态系统科学问题,发展多要素-多过程-多界面-多介质-多尺度-多方法的多学科维度生态学知识融合关键技术。     

森林水源涵养功能的多尺度内涵、过程及计量方法

近年来国内森林生态系统服务功能研究较多,但应用价值不高,其科学性受到诸多质疑。从森林水源涵养功能的多尺度内涵、过程以及其计量方法出发,对国内外研究动态和发展趋势进行了总结分析,重新审视森林水源涵养功能的研究意义,探讨森林水源涵养功能的多尺度特征。从森林水源涵养功能作用的空间尺度上看,其拦蓄洪水削减洪峰的功能仅在较小尺度上有效,而调节径流的功能只有当森林土壤的入渗量超过蒸散量时,才可能有更多地下水补给河道径流,进而增加旱季河道流量。同时森林水源涵养功能也具有明显的时间尺度特征,具体表现为在次降水事件中,由于蒸散发量较小,森林水源涵养功能的物质量等于森林不同层次的截留量,在功能上表现为拦蓄降水;在长时间尺度上,由于林地蒸散要耗去大量水分,森林水源涵养功能的物质量等于森林不同层次的截留量减去林地蒸散发量,在功能上表现为净化水质和调节径流。大多数研究仅对单一林分的个别层次蓄水功能进行研究,缺乏流域尺度或者更大空间尺度的森林水源涵养功能研究。建议从区域降尺度到流域或将坡面尺度上推到流域,集中在流域尺度解决森林水源涵养空间异质性将是解决森林水源涵养功能尺度外推的有效办法。就目前国内流行的森林水源涵养功能计量方法而言,其与尺度及研究目的有较大相关性,在研究中应根据研究目的、研究尺度和可获取的数据情况选择合适的计量方法。研究突出了不同尺度作用下森林水文过程的复杂性及重要性,并结合森林与水关系的争论问题,分析目前国内对森林水源涵养功能研究的一些误区,提出森林水源涵养功能研究的一些关键科学问题及未来可能的发展方向,主要包括:1)明确界定森林水源涵养功能的边界,探索森林水源涵养功能计量的新方法;2)加强不同时空尺度关联的森林水源涵养功能研究,包括正确评价森林水源涵养功能的时空变异规律,森林生态系统水源涵养功能的尺度效应,森林水源涵养与下游水生态安全,森林水源涵养研究范式转变等核心问题。     

2022年脑科学与类脑智能发展态势

脑科学是理解人和自然的“终极疆域”,现已成为重要的科学和技术前沿领域之一。该文主要从研究计划、研究进展、产品研发与产业发展的视角分析2022年脑科学与类脑智能领域的进展,并对未来发展趋势加以展望。2022年,美国、中国等国家/地区的脑计划取得较大进展;在脑图谱绘制、脑发育与脑认知功能解析、脑疾病机制探索及类脑智能技术与产品开发方面取得重要研究突破;脑疾病药物研发管线丰富,将推动相关产业快速发展。未来,借助各类新技术,研究人员将在多尺度解析脑认知功能,识别其中的功能障碍,开发出多种有效的脑疾病治疗药物;脑科学与人工智能等领域相互借鉴,推动类脑智能领域快速发展并广泛应用;数据治理和伦理安全的突破有助于脑科学与类脑智能研究的良性发展。     

第一届脑功能与脑疾病学术研讨会通知

<正>2010年10月24日-27日,北京由中国科学院生物物理研究所脑与认知科学国家重点实验室、中国生物物理学会神经生物物理与神经信息学专业委员会和中国科学院脑功能与脑疾病重点实验室(中国科技大学)联合主办的"第一届脑功能     

第一届脑功能与脑疾病学术研讨会通知

<正>2010年10月24日-27日,北京由中国科学院生物物理研究所脑与认知科学国家重点实验室、中国生物物理学会神经生物物理与神经信息学专业委员会和中国科学院脑功能与脑疾病重点实验室(中国科技大学)联合主办的"第一届脑功能     

高时空分辨的脑功能光学成像研究进展

脑功能成像技术对深入分析脑的信息加工过程,揭示脑的高级功能至关重要,是目前国际研究热点,已经在神经科学研究和神经系统疾病的临床诊断方面取得了很大的进展.已有脑功能成像技术如:功能磁共振成像(fMRI)、正电子断层成像(PET)、脑电图(EEG)、脑磁图(MEG)等等,虽然已被成功用于脑功能研究,但是目前这些方法也存在着时间或空间分辨率不够的局限.比较而言,光学成像方法表现出其独特魅力.激光散斑衬比成像和内源信号光学成像由于能提供空间取样、时间分辨率及空间分辨率三者的最佳组合和不需加入外源性标记物等特点,与其他脑功能成像技术相比其优势可能更为突出.具有较高的时间和空间分辨率的这两种脑功能光学成像技术及其应用都取得了重大发展,成为研究脑皮层功能构筑和脑病理生理的有力工具.但是目前这两种成像方法也面临着一些挑战.     

第一届脑功能与脑疾病学术研讨会通知

<正>2010年10月24日-27日,北京由中国科学院生物物理研究所脑与认知科学国家重点实验室、中国生物物理学会神经生物物理与神经信息学专业委员会和中国科学院脑功能与脑疾病重点实验室(中国科技大学)     

第一届脑功能与脑疾病学术研讨会通知

<正>2010年10月24日-27日,北京由中国科学院生物物理研究所脑与认知科学国家重点实验室、中国生物物理学会神经生物物理与神经信息学专业委员会和中国科学院脑功能与脑疾病重点实验室(中国科技大学)联合主办的"第一届脑功能与脑疾病学术研讨会"将于2010年在北京召开。     

第一届脑功能与脑疾病学术研讨会通知

<正>2010年10月24日-27日,北京由中国科学院生物物理研究所脑与认知科学国家重点实验室、中国生物物理学会神经生物物理与神经信息学专业委员会和中国科学院脑功能与脑疾病重点实验室(中国科技大学)联合主办     

脑网络：从脑结构到脑功能

人脑是自然界中最复杂的系统之一,不同的功能区域相互作用、互相协调,共同构成一个网络来发挥其功能。人脑是一个复杂的网络,具有高效的“小世界”拓扑属性。本文从脑结构到脑功能方面介绍了从不同模态影像学数据构造脑网络的主要进展,并探讨不同的脑疾病患者脑网络拓扑结构是否发生了异常,以及这些异常特征能否用来进行疾病分类,最后对本领域未来的研究做了简单的展望。     

生态学中的尺度及尺度转移方法

尺度作籽生态学的重要范式,已经引起了广泛重视,但对尺度问题的研究还不够成熟。尺度具有多样性特点,即功能尺度,空间尺度、时间尺度等,但生态学研究的重点是空间和时间尺度。并且时空尺度还具有复杂性、变异性特征、尺度研究的根本目的在于通过适宜的空间和时间尺度来揭示和把握复杂的生态学规律。为此,科学有效的尺度选择和尺度转换方法不可或缺。常见的尺度转换方法有图示法、回归分析、变异函数、自相关分析、谱分析、分形和小波变换,同时遥感和地理依信息系统技术在尺度研究中也发挥着重要作用。结合实例对上述方法进行了分析和论述,认为各种方法都有有其内在的优势和不足,新方法的引入和应用对于尺度转换方法体系的充实和完善非常重要。有关尺度的研究将进一步加强,研究的重点是尺度变异性、不同尺度间的相互作用机制以及尺度转换方法等。     

大数据时代下的生态系统观测发展趋势与挑战

随着观测技术的发展, 生态学研究尺度不断扩大。生态系统观测从小规模合作、短时间个人观测向大规模、长时间、跨学科、多因子联合观测转变。传感器技术的革新带来了生态观测在时空尺度的扩展与精确度上的提升, 致使生态学观测数据的容量、产生速度与数据种类飞速增长。对生态系统数据获取、存储与管理的传统方法无疑不再能满足现代生态学研究的要求。因此, 我们建议以大数据时代的数据存储、管理与处理技术为基础, 整合生态物联观测网络(Internet of Ecology)、公民科学观测网络以及基于标准化数据管理的研究者网络互联, 建立整合生态系统观测平台来应对这一困境。为生态学研究者打造一站式生态观测服务, 是大数据时代下生态系统观测的大势所趋。     

流域尺度海量生态环境数据建库关键技术——以塔里木河流域为例

流域尺度海量生态环境数据库构建是生态环境精准化研究的基础。以塔里木河流域生态环境数据库构建为例,对流域尺度海量生态环境数据建库的无缝数据拼接、建库规范设计、要素代码设计、空间索引设计、特征展示表及一键入库设计等关键技术进行了探讨。针对流域跨带裂缝问题,从缝隙源出发,通过分离物理数据层和逻辑数据层并区分矢量数据和栅格数据,在统一的多尺度空间框架体系下实现了海量数据的跨带无缝拼接;数据库规范设计和要素代码设计是数据入库前的关键工作,针对流域实际,分别采用规范化英文字母和图形数据比例尺设置数据库命名规范和建立代码标准;在ArcSDE框架下,采用格网索引设计和多级金字塔结构分别构建矢量数据和栅格数据的空间索引,提高了数据的快速检索和浏览;通过建立特征展示表并提出"一键入库"策略,提高了系统响应及数据入库效率等。通过构建流域尺度海量生态环境数据库系统,实现了流域尺度多源、多类型、跨带海量生态环境数据的有效存储和管理,为流域一体化管理和生态环境研究提供了基础数据支撑。     

面向国土空间生态保护修复的多尺度成效评估体系构建

国土空间生态保护修复是对受到人类干扰而受损或退化的生态系统进行保护和修复的系统工程,成效评估对其优化调整与实现效益可持续具有重要意义。已有研究与实践往往存在侧重单一要素和子项目尺度的局限。本文在梳理国土空间生态保护修复内涵的基础上,基于生态系统的多尺度特征,构建了面向国土空间生态保护修复的多尺度成效评估体系与支撑成效评估的全周期监测体系。多尺度成效评估体系由子项目尺度、保护修复单元尺度和区域/流域尺度3大尺度构成,全周期监测体系由基础信息调查体系、工程实施监测体系、多尺度成效评估体系组成。区域/流域尺度关注生态系统的结构、生态系统质量与生态系统服务等,数据主要依托遥感获取;保护修复单元尺度关注生态胁迫因子、生态系统质量与服务等,数据可依托遥感与地面调查结合获取;子项目尺度关注工程技术措施的实施情况,数据主要依托地面调查获取。在实施多尺度成效评估时,需重点关注和解决生态修复的溢出效应、传导机制、潜在影响等关键问题。