封面图片:Forrest Collman。
封面故事
MICrONS协作组的脑皮质研究成果
理解大脑的运作方式意味着理解神经元的功能以及其所在的突触的结构。本期《自然》发表的来自MICrONS(皮层网络的机器智能)协作组的七篇论文让我们离这个目标更近了一步。这七篇论文不仅绘制了一只小鼠视皮质中20万个细胞间5.23亿个突触的图谱,还在小鼠观看一系列视觉刺激时对其中约75000个神经元进行了功能成像。在旗舰论文中,Sebastian Seung、Clay Reid、Andreas Tolias、Xaq Pitkow、Jacob Reimer、Forrest Collman和Nuno Maçarico da Costa的团队介绍了数据集(封面所示)。随后,Nuno Maçarico da Costa和同事研究了神经元的连接性,为视皮质的一个皮质柱绘制了线路图。Andreas Tolias和同事的两篇论文基于神经元功能得出了一般连接规则,开发了一个用于测试各种理论的数字模型,并生成了一个能预测大脑对新刺激反应的算法。Forrest Collman和同事研究了如何基于结构给不同神经元类型分类,Staci Sorensen和同事探索了与基因表达数据匹配的神经元连接模式。最后,Jacob Reimer和同事的论文描述了一种对大规模电子显微重构进行分析和自动校正的新工具。
《自然》Immersive:The MICrONS Project
《自然》论文:Functional connectomics spanning multiple areas of mouse visual cortex
《自然》论文:Inhibitory specificity from a connectomic census of mouse visual cortex
《自然》论文:Functional connectomics reveals general wiring rule in mouse visual cortex
《自然》论文:Foundation model of neural activity predicts response to new stimulus types
《自然》论文:Perisomatic ultrastructure efficiently classifies cells in mouse cortex
《自然》论文:Connectomics of predicted Sst transcriptomic types in mouse visual cortex
《自然》论文:NEURD offers automated proofreading and feature extraction for connectomics
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