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研究人员发现逃避反应的算法和神经回路机制

有序和可变的动物行为应运而生,以探索和适应环境。通常将它们视为一系列定型电机原语的组合。然而,神经系统如何改变运动序列的动力学仍有待解决。

在《eLife》上发表的一项研究中,中国科学院中国科学技术大学(USTC)生命科学学院的温权教授提出了鲁棒和灵活的电机状态的算法和电路机制逃生反应期间的线虫数量。

温教授的小组研究了线虫秀丽隐杆线虫(C. elegans)的神经回路机制,探讨了电机序列的鲁棒性和灵活性。

秀丽隐杆线虫是其简单而功能齐全的神经系统的理想对象,神经系统仅具有302个神经元,大约6400个化学突触和890个电突触。在1980年代初期,通过电子显微镜在突触尺度上重建了神经网络的耦合图像,为神经回路的研究奠定了坚实的基础。此外,考虑到秀丽隐杆线虫的整体透明体,光学操作和检测容易进行。

诸如机械或热刺激之类的潜在威胁会强烈触发逃逸响应,该逃逸响应由定型电机模块组成,包括前进,后退和转弯运动。但是,每个模块的动作顺序和时间安排互不相同。

在光遗传学技术,钙图像和计算模型的帮助下,研究人员发现,兴奋性前馈耦合可解释由刺激强烈触发的某些运动序列,而通过运动模块之间的相互抑制实现的获胜者通吃操作可实现对运动的灵活改变。不同的马达模式。同样,短期突触的可塑性和神经系统的固有噪声在运动模式的顺序和时间中也起着重要的作用。

利用秀丽隐杆线虫的神经网络和分子生物学方法的耦合图像,研究人员进一步证明了电突触有助于前馈耦合,而谷氨酸能突触则通过下游神经元表达的谷氨酸门控氯化物来促进模块之间的抑制。

这项研究为理解高级生物的运动操纵机制提供了更多的可能性,并为下一代大脑启发的智力的设计提供了新的思路。

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