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龙8国际线上赌成最高占成:小鼠运动行为自动分析助力睡眠与运动的神经机制研究

  • 发表日期:2020-02-21 【万象城开户合作 【打印】【关闭】
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      中科院自动化所类脑智能中心韩华团队通过对笼养小鼠运动行为特征的自动分析,龙8国际线上赌成最高占成:协助美国加利福尼亚大学伯克利分校Yang Dan教授团队,得出了睡眠-觉醒-大脑状态和运动行为是由黑质网状核的特定神经元集群共同调节的结论,该研究结果“A common hub for sleep and motor control in the substantia nigra”2020124日在线发表于《科学》杂志(Science Vol 367, Issue 647624 Jan 2020 )。 

      韩华团队通过对笼养小鼠运动行为特征的自动分析,协助美国加利福尼亚大学伯克利分校Yang Dan教授团队,得出了睡眠-觉醒-大脑状态和运动行为是由黑质网状核的特定神经元集群共同调节的结论。 

      

      协调大脑唤醒和运动活动的潜在神经环路机制还不清楚,本项研究发现,黑质网状组织(SNr)中的特定神经元集群共同调控了睡眠与觉醒的大脑状态和运动行为。通过对笼养小鼠的运动行为进行分析,可以确定四种具有不同水平的大脑唤醒和运动活动的状态:运动、非运动、安静的清醒和睡眠;过渡不是随机发生的,而是主要发生在邻近状态之间。谷氨酸脱羧酶2GAD2)而非小清蛋白(PV)阳性神经元亚群在低运动活动和唤醒状态下优先活跃。它们的激活或失活分别影响自然行为转变的方向,并促进或抑制睡眠。这些GABA能神经元整合了广泛的输入信号,并通过大量的附带投射来支配多个刺激和运动控制回路,从而解析了该群神经元参与协同调控睡眠和运动状态的神经环路机制。上述工作由美国加州大学伯克利分校Yang Dan研究组领衔、中科院自动化所韩华团队和韩国科学技术院Se-Bum Paik团队共同参与完成。 

      该项研究中,韩华团队与Yang Dan实验室刘丹倩博士(论文一作)密切合作,建立了一套笼养小鼠运动行为的自动分析方法和数据处理流程,包括基于笼养小鼠记录视频的精确定位追踪、运动状态分析及脑电图/肌电图(EEG/EMG)分类等,对实验小鼠的自然大脑状态和运动行为进行了表征。通过对数百个笼养小鼠视频(30万帧/视频)的自动化分析,发现小鼠运动行为特征与EEG/EMG特征具有高度对应性,统计结果表明小鼠运动行为的转变主要发生在相邻状态之间,而不是随机发生,从而揭示了小鼠运动状态的变化规律。这是该项研究的重要创新点之一,为论文主要结论提供了重要的数据支撑,实验设计及结果分析如下图所示(论文正文图1)。

    论文正文图1

      后续研究中,研究团队将细化对笼养小鼠运动行为的自动分析方法,开发笼养小鼠运动行为分析的开源工具集,为研究动物的个体行为提供强有力的工具,可应用于运动类疾病模型动物中,为了解这些疾病的运动行为障碍的发展过程提供支持。进一步考虑,可拓展此工具来分析多只小鼠的交互行为,用于研究动物的复杂社会行为。 

      中科院自动化所类脑智能研究中心微观重建团队的李伟夫博士研究生、陈曦副研究员、韩华研究员作为主要人员完成了上述工作,谢启伟教授、李国庆副研究员、沈丽君博士、李琳琳博士、肖驰博士以及刘静、洪贝、江熠、刘家正等博士研究生给予了帮助和支持。 

        

      原文链接:http://www.578.psb220.com/content/367/6476/440 

        

        

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