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盡管嗎啡廣泛應用于臨床治療疼痛，但其鎮痛的脊髓上中樞機制卻不清楚。現有研究大多聚焦于嗎啡抑制疼痛后的神經活動改變，鮮有研究報告嗎啡在無痛狀態下對中樞神經元活動的調節，而后者恰恰是外科手術中超前鎮痛的基礎。所謂超前鎮痛，是指在手術之前就給予鎮痛藥物，借以抑制傷害性系統的敏化過程，較常規的術后給藥相比，術前給藥能夠更有效地緩解術后疼痛以及減少對鎮痛藥物的需求。超前鎮痛的機制迄今并不清楚，因此，揭示嗎啡對丘腦-皮層痛覺神經網絡的靜息態自發活動的調節有助于理解嗎啡超前鎮痛的機制。 中國科學院心理健康重點實驗室羅非研究組圍繞這一問題開展了相關研究。該研究以成年大鼠為研究對象，采用清醒動物單個神經元多通道同步記錄技術，考察在無痛狀態下單獨嗎啡用藥對疼痛感覺通路(初級軀體感覺皮層和丘腦腹后外側核)和情緒通路(前扣帶回和丘腦背內側核)神經元自發活動及腦區之間功能連接的調節。結果顯示，嗎啡用藥導致1/3所記錄的神經元的自發活動發生改變。......閱讀全文
人工神經網絡是一種復雜的信息處理模型。隨著神經網絡研究的興起，科學家們也將神經網絡用于生物信息學，其中包括二級結構的預測、蛋白質結構的分類、折疊方式的預測以及基因序列的分析等等。將神經網絡用于二級結構預測的最早是由Qian和Sejnowskit提出的，他們受到神經網絡在文字語言處理方面應用的啟發，將
[新智元導讀]AI能夠映射大腦神經元。人類大腦包含大約860億個神經元，并且一個立方毫米的神經元可以產生超過1000TB的數據。由于其龐大的規模，繪制神經系統內部結構的過程是計算密集和繁瑣的。為了加速這一過程，谷歌和德國馬克斯普朗克神經生物學研究所的研究人員開發了一種基于深度學習的系統，可以自動
請讀者朋友們先靜下心來想想，你能想到的最沮喪、最棘手或者簡單說來最煩惱的問題是什么?接下來，你再想想什么技術可以解決這些問題。為此，美國麻省理工學院(MIT)的《技術評論》雜志為讀者朋友們遴選出了2013年的10大突破性技術，這些技術為解決問題而生，將會極大地擴展人類的潛能，也最有可能改變世界的
7月19日，自噬研究領域期刊Autophagy在線發表了中國科學院昆明動物研究所題為Atg5 -and Atg7-dependent autophagy in dopaminergic neurons regulates cellular and behavioral responses to
瑞芬太尼是一種選擇性、超短效阿片受體激動劑，因其獨特的脂性結構使其通過血液和組織中的非特異性酯酶快速水解，終末清除半衰期小于10 min。由于瑞芬太尼生物轉化非常快速、完全，因此，其輸注時間長短基本對蘇醒時間無影響。不論輸注時間長短和劑量多少，其時量相關半衰期大約3 min，且不易蓄積。肝腎功能
肥胖是世界衛生組織確定的十大慢性疾病之一，而中國的肥胖現狀更為嚴峻。世界衛生組織的最新報告顯示，在我國現有近9000萬肥胖者，這一數字已超越美國居世界首位。肥胖常與心血管、高血脂、糖尿病等疾病相伴，更增加了對人體健康的威脅。然而，怎樣才算肥胖，如何對肥胖進行更確切的評估呢？2016年第3期《前沿
睜開眼睛就可以立即看到世界——這看起來很簡單。但是，整個過程——從光子撞擊視網膜開始，到以“看見”結束的過程，遠非簡單。大腦的基本任務之一 “看見”, 意味著要從照射到眼睛的光信號中在大腦重建有關世界的相關信息。由于此過程相當復雜，因此大腦中的神經細胞——神經元，也會以復雜的方式對圖像做出反應。
0 引 言提高鋼鐵的生產效率一直是各大鋼鐵企業追求的目標。鋼液中各物質含量的檢測與分析在煉鋼過程中占有十分重要的地位。激光誘導擊穿光譜技術（LIBS）采用高能激光對物體表面進行照射，使物體的表面產生等離子體，利用光譜儀對等離子體的發射光譜進行分析研究。LIBS的最大特點是可以時時檢測鋼液中的物質成分
2016年3月，AlphaGo與職業圍棋選手的對局引發了人們對于人工智能的高度關注。計算機在一個公認的非常復雜的計算與智力任務中，打敗了人類的頂尖選手，靠的是類人腦的智能嗎？從系統的結構看，AlphaGo結合了深度神經網絡訓練與蒙特卡洛模擬[1]。廣義的說，深度神經網絡是類腦的計算形式，而蒙特卡
生活中充滿了七情六欲，喜樂哀愁。為什么人們高興時心花怒放，如步云端，痛苦時又五內俱焚，似墜深淵？在這些情緒的背后，大腦中發生了些什么樣的變化？大腦如何使人表現歡喜或悲傷，又怎樣讓人心弦微動或被情緒的風暴席卷而無法自拔？情緒使生活多姿多彩，幫助人們趨利避害，對生存和生活至關重要。然而，長久以來
日前，由瑞士、德國和美國的科學家組成的研究小組首次成功研發出一種新奇的微芯片，能夠實時模擬人類大腦處理信息的過程。這項新成果將有助于科學家們制造出能同周圍環境實時交互的認知系統，為神經網絡計算機和高智能機器人的研制提供強有力的技術支撐。 以前的類似研究都局限于在傳統計算機上研制神經網絡模型
7月19日，自噬研究領域期刊Autophagy在線發表了中國科學院昆明動物研究所題為Atg5 -and Atg7-dependent autophagy in dopaminergic neurons regulates cellular and behavioral responses to
MIT大腦和認知科學教授、大腦，意識和機器中心（CBMM）主任 Tomaso Poggio 長期以來一直認為大腦必然存在面部和其他對象的“恒定（invariant）”表征——即與物體方位、它們與觀看者的距離、它們在視場中位置無關的表征。 研究人員設計了一個實現他們的模型的機器學習系統，并加入了
DNA微陣列基因表達數據分析 對于基因表達譜數據的分析是生物信息學 的研究熱點和難點。轉化為數學問題，分析任務是從數據矩陣 M 中找出顯著性結構，結構類型包括全局模型 (model) 和局部模式 (pattern) 。對基因表達譜數據的分析是數據挖掘問題，所采用的方法包括通過可視
使用PD-1靶向抗體的免疫檢查點阻斷療法已顯示出可治療多種腫瘤的令人鼓舞的結果。阿片類藥物治療通常用于癌癥患者，以控制與疾病相關的疼痛，比如嗎啡通過μ阿片類藥物受體（MOR）產生鎮痛作用。但是，神經元中的PD-1信號很大程度上未知。近期已有人報道背根神經節（dorsal root ganglio
差示掃描量熱儀測定玻璃化溫度的討論非晶態高聚物從玻璃態到橡膠態，有一個轉變——玻璃化轉變。這個轉變一般其溫度區間不超過幾度。但在轉變前后，模量的減少達三個數量級。在實用上是從硬而脆的固體變成韌性的橡膠。所以，玻璃化轉變是高聚物一個重要的特性。形成玻璃態的主要原因，可能是高聚物分子結構不對稱，不能形成
沙沙作響的樹葉，搖搖欲墜的樹枝：對一只小鼠而言，只要不是一只貓突然從矮樹叢蹦出，這些感覺印象起初可能似乎是無害的，但是如果確實是貓出現的話，這些感覺印象就是掩蓋威脅生命的危險的信號。如今，在一項新的研究中，來自德國哥廷根市馬克斯-普朗克實驗醫學研究所（Max Planck Institute o
神經系統調控機體內臟功能對維持健康至關重要。腸道蠕動對消化系統生理功能和宿主防御是非常關鍵的。腸道神經系統（enteric nervous system ENS）是調控胃腸道的內在神經網絡，它調節腸道的各方面生理功能，包括腸道蠕動【1】。調控腸道生理功能的因素有很多，其中包括宿主特異性遺傳因素、
毒品如何致癮一直以來都是全球科學家研究關注的重點。記者24日從中國科學院昆明動物研究所獲悉，該所科學家通過研究揭示了毒品嗎啡成癮的分子機制，發現嗎啡能誘導多巴胺能神經元特異性自噬，從而導致毒品成癮。該研究有望為成癮的治療和臨床鎮痛提供新思路。 毒品成癮困擾人類健康，是重大社會問題之一。其呈慢性
在美國圣何塞附近的研究室里，IBM用48塊TrueNorth試驗芯片構建了一個電子的嚙齒動物大腦，每一塊芯片都可以模擬大腦的一個基本構件。 最近連線雜志的記者在項目負責人Dharmendra Modha的帶領下，近距離接觸了整個工程。它體積就像一個浴室的醫藥箱，遍體是半透明塑料板，能清晰的看到
10月10日，《神經元》期刊在線發表了題為《利用線性不變概率性群體編碼實現基于復雜多模態感覺信息的最優決策》的研究論文，該研究由中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心（神經科學研究所）、中科院靈長類神經生物學重點實驗室、上海腦科學與類腦研究中心空間感知研究組與瑞士日內瓦大學認知計算神經科學研究組
嗎啡顯著降低神經元對傷害性刺激的反應 嗎啡大大削弱了各腦區神經元對傷害性刺激的分辨能力 嗎啡及其他阿片類激動劑因其強大的鎮痛作用被廣泛應用于臨床上對疼痛的治療。然而，人類對于阿片類藥物在脊髓水平之上的鎮痛機制的認識卻很有限。 中科院心理所心
研究人腦神經網絡的通訊和協調運作，是現代神經科學領域最大的挑戰之一。據美國物理學家組織網7月13日（北京時間）報道，最近，以色列特拉維夫大學電力工程學院開發出一種新型芯片實驗室平臺，利用先進材料和組織工程技術將神經元和電子學結合起來，研究腦神經網絡的工作原理。研究論文發表在最新一期
生物體處在一個復雜多變的環境中，不同感覺信息輸入的可靠性往往隨著時間發生改變。例如，當我們在高速公路上突然駛入一團迷霧時，由于路面視覺信息輸入的可靠性迅速降低，大腦需要立即調整策略，更多地依賴儀表讀數、前庭覺、觸覺和聽覺等其它信息來判斷車輛的行駛速度和方向，從而隨時做出“是否需要剎車”和“是否需
從前，俄羅斯有一個著名的神經外科醫生，叫做阿卡赫·阿卡諾維奇（Akakhi Akakhievitch）。有一個古怪的病人，希望阿卡諾維奇幫他徹底忘掉他那專橫討厭的母親。阿卡諾維奇答應了他的請求，打開病人的頭顱，一個一個地剔除了數千個神經元，這些神經元都與病人對他母親的記憶有關。術后，病人從麻醉中
2006年，Hinton提出的“貪婪算法”訓練多層自編碼器引領了一批專家去研究深度神經網絡，包括LeCun和Bengio等。深度神經網絡之所以取得巨大成功，筆者認為其最核心算法改進在于采用了一類簡化的激活函數，即規則化線性單元（rectified linear unit，ReLU）。由圖3可
深度學習在雷達中的研究綜述王俊, 鄭彤, 雷鵬, 魏少明 摘要：雷達通過發射天線發射電磁波，經過不同物體反射接收到相應的反射波，對其接收結果進行分析，能得到物體距雷達的位置，徑向運動速度等信息，所以對雷達信號的分析具有重要的
在電子智能領域，所有類型的芯片廠商都不約而同的研發推出各種不同類型的AI處理器。國外大企，像高通、英偉達等，都已宣布推出用于智能手機和其他移動設備的神經引擎。例如在智能手機中添加AI功能和手機的Face ID應用等。使用邊緣側AI自行處理相比傳輸到云端處理更安全、私密，響應時間更快。按照整體大趨勢，
當扁豆大小的神經細胞在實驗室培養皿中生長時，它們開始發出有節奏的電信號。在《細胞干細胞》近日發表的一項研究中，研究人員發現，從人類干細胞中培育的大腦類器官產生的腦電波，隨著發育的進展變得更加復雜，并在微型大腦中形成功能神經回路。而且這些腦電波與人類嬰兒發育大腦中的某些特征相同。 科學家們用發育
熟練掌握某項技能的專家和初學者的大腦有何不同？研究人員近日通過動物實驗和機器學習算法發現了二者區別，并研發出可預測動物行為的新方法，這也顯示出人工智能助益神經科學研究的潛力。 美國科爾德斯普林實驗室、哥倫比亞大學和英國倫敦大學學院等機構研究人員發現，當小鼠從“新手”變為“專家”時，其腦細胞回路