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認知科學

2020-06-03 09:25:25
科學中國人·下旬刊 2020年1期
關鍵詞:精神分裂癥檢測研究

線粒體解碼神經元活動研究

北京大學分子醫學研究所程和平團隊與國內外科學家合作,研究了腦神經元線粒體與胞質之間鈣瞬變的概率性耦合,以及其耦合度如何受大腦信息加工活動的調節。相關論文發表于Nature Communications。在小鼠靜息狀態下,耦合度僅為3%~5%;而在小鼠跑步或接受視覺刺激時,不僅初級運動皮層或視覺皮層神經元活動增加,同時耦合度也顯著上升至約25%,使得線粒體鈣活動大大加強。耦合度與胞質鈣瞬變振幅、時程和耦合事件前數秒內的發放頻率密切相關,鈣依賴性蛋白激酶CaMKII是耦合度調節的關鍵因子。論文揭示了線粒體如何解碼神經元活動模態,從而精準調控腦動態能量代謝的新現象和新機制。

非人靈長類大腦衰老潛在機制研究

中國科學院昆明動物研究所吳東東研究員等利用來自4個青年獼猴、3個老年獼猴44個腦區的547個轉錄組數據,研究探索了非人靈長類動物大腦老化的潛在分子遺傳機制。研究論文發表于Genome Biology。大腦衰老是一個復雜的過程,它依賴于多個腦區的精確調控,而以往的研究通常集中于少數腦區。隨著年齡的增長,皮質內腦區之間的表達連接性以及皮質內左右腦半球之間的表達連接性都發生了明顯的下降。研究人員發現了9個在老年猴中表現出連接性增強的模塊,并解析出一個網絡關鍵驅動基因PGLS,在老年猴中表達上調,可能對大腦衰老有重要作用。

一種新的細粒度學習框架

廈門大學信息學院紀榮嶸教授團隊提出了一種基于強化學習的細粒度學習策略FG-A1C,通過分析視覺問答任務中的樣本多樣性及標簽的冗余性問題來針對性地挑選訓練樣本以提高模型的訓練效率及減少標記支出。研究論文發表于IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence。FG-A1C使用一個強化學習代理來自適應地評估模型訓練狀態、選擇對應的訓練樣本類型,并使用基于主動學習或課程表學習的采樣策略對該類型下的樣本進行評估,以選擇對模型訓練幫助最為有效的訓練樣本。該算法在多個視覺問答數據集上獲得優秀的訓練效果,能夠顯著地降低模型訓練成本以及標簽成本。

長期記憶的動態維持機制

清華大學生命科學學院鐘毅課題組揭示了Rac1活性依賴的遺忘的可逆性是長期記憶動態維持的基礎。該成果發表于Nature Communications。小鼠研究表明,情境恐懼記憶即使在形成很久之后,也能夠被進一步增強。一次足底電刺激的情境恐懼訓練同時誘發海馬腦區的Rac1的持續激活和α2-chimaerin蛋白的長期合成。Rac1的持續激活介導了可逆性遺忘。而α2-chimaerin作為記憶維持分子,通過在維持階段抑制Rac1活性,進而維持記憶在中間水平。通過調控背側海馬腦區的Rac1活性或改變α2-chimaerin的表達,中間水平的記憶能夠被增強或者減弱。

精神分裂癥患者元認知損傷的神經機制

北京師范大學認知神經科學與學習國家重點實驗室萬小紅課題組和首都醫科大學附屬安定醫院賈竑曉課題組合作,闡釋了精神分裂癥患者元認知損傷的神經機制,并從元認知網絡和默認網絡間功能聯結的角度揭示了網絡間的平衡與精神分裂癥患者臨床癥狀的關系。研究論文發表于Human Brain Mapping。眾多臨床行為研究表明精神分裂癥患者存在自我認知的缺陷,不能很好地監控自己的內部狀態。這種損傷和患者的臨床癥狀緊密相關,且可以預測患者半年甚至一年之后的臨床恢復狀況以及社會功能。因而元認知損傷是精神分裂癥認知損傷的重要表現。

多智能體協作研究進展

北京大學工學院謝廣明教授與合作者在多智能體系統的編隊控制研究方面取得進展。相關成果發表于IEEE Transactions on Automatic Control。針對二階動態描述個體的系統,提出一種基于極限環設計的控制協議,來實現平面上的任意編隊。該控制協議的優點之一是能夠在個體的局部坐標系下應用,因此個體只需要知道局部信息,而不需要全局信息和全局坐標系;優點之二是它保證了在形成期望編隊的過程中,個體之間不會發生碰撞。基于此,在團隊自主研發的多仿生機器魚系統和多四旋翼無人機系統上分別進行了編隊實驗,驗證了所提出的編隊控制協議在實際系統中的可行性和有效性。

基于深度學習的航拍圖像目標檢測研究進展

中國科學院沈陽自動化研究所光電信息技術研究人員提出了去除航拍圖像檢測結果中誤檢目標的方法,并針對航拍圖像特性設計了相應的檢測網絡。研究成果發表于Sensors。該研究從去除檢測結果中誤檢目標的角度出發,提出Dual-NMS算法,通過統計各個檢出目標周圍生成檢測框的密度和相應的分類置信度,實現自主地去除檢測結果中的誤檢目標,提高了檢測結果精度。進一步將誤檢目標的判斷結果作為網絡訓練的約束項,從根本上加強了檢測網絡提取待檢測目標抽象特征的能力。此外,該研究還將目標間的相關性引入檢測網絡,增強了該方法對目標的檢出能力。

揭示視覺注意的無意識操縱可影響個體風險選擇

中國科學院行為科學重點實驗室李紓研究組的饒儷琳青年特聘研究員等人為探究視覺注意與風險決策之間是否存在因果關系,使用眼動技術,采用不為被試所覺察的基于注視的操縱方式,以考察視覺注意對風險決策的影響。研究成果發表于Cognition。實驗1中,研究者基于選項進行視覺注意的眼動操縱。實驗2中,研究者基于選項維度進行視覺注意的眼動操縱。實驗3驗證了視覺注意操縱的有效性和穩定性。研究結果為風險決策的理論發展指明新方向,未來理論應考慮能夠同時解釋基于選項和基于維度的視覺注意的動態模型。此外,該研究結果還啟示人們通過監測個體的注意分配,可以輔助個體更好地進行決策。

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