Məlumat

Bir cüt neyron arasında maksimum əlaqə həddi varmı?

Bir cüt neyron arasında maksimum əlaqə həddi varmı?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Neyronlar yanaraq birlikdə işlədikcə əlaqələri möhkəmlənir. Neyronların əlaqəli ola biləcəyinə dair bir məhdudiyyət olub -olmadığını düşünürdüm. Əgər bu neyronlar daim bir-birinə bağlansaydı, şübhəsiz ki, nə vaxtsa bağlantıların həddindən artıq yüklənməsi olardı?


Nöronal əlaqələri gücləndirməyin bir neçə yolu var: onurğanı böyütmək, sinapsda nörotransmitter daşıyan veziküllərin miqdarını artırmaq, reseptorların miqdarını həssaslaşdırmaq və artırmaq və bəli, daha çox tikan və sinaps yaratmaq.

Təxminən, neyronlar hər onurğanın ölçüsünün 0,01 µm3 ilə 0,8 µm3 arasında olduğu təxmin edilən çoxsaylı neyronlarla on minlərlə əlaqə yarada bilər.

Siz düz deyirsiniz ki, həyat baş verdikcə əlaqə maksimuma çatacaq və daha heç nəyi kodlamayacaq, lakin beyin yuxu zamanı bütün əlaqələrini xüsusi membran kanalları vasitəsilə yenidən normallaşdırır.

Yoxlayın: https://en.wikipedia.org/wiki/Neuron (xüsusilə əlaqə hissəsi)

https://az.wikipedia.org/wiki/Long-term_potentiation

https://az.wikipedia.org/wiki/Long-term_depression

https://az.wikipedia.org/wiki/Ion_channel


Təsadüfi olmayan şəbəkə bağlantısı cüt-cüt gəlir

Yerli kortikal şəbəkələrdə iki istiqamətli əlaqələrin həddindən artıq təmsil olunması dəfələrlə bildirilmişdir və təsadüfi olmayan əlaqənin davam edən müzakirəsinin diqqət mərkəzindədir. Burada qısa bir riyazi analizlə, bağlantı ehtimallarının cüt olaraq simmetrik olduğu bir şəbəkədə, Pij = Pji, ikiistiqamətli əlaqələrin və qeyri-təsadüfi strukturların baş verməsi mahiyyət etibarilə bağlıdır. Qarşılıqlı bağlı cütlərin həddindən artıq çoxluğu, bəzi neyron cütlərinin digərlərindən daha çox bağlanma ehtimalı olduqda mütləq ortaya çıxır. Əldə etdiyimiz nəticələr, ehtimal ki, əlaqə ehtimalları yalnız təxminən simmetrik olduqda belə həddən artıq təqdimatın davam etdirilə biləcəyini göstərir.


Seçilmiş

Mənbə | İstifadə edilə bilməz

Nəşr | Disponible en ispañol

Ailənin, dostların və ya qonşuların uşaqlarının qayğısına qalmaq olduqca vacib işdir. Xidmət etdiyiniz uşaqlar və ailələr üçün mümkün olan ən yaxşı qayğını göstərməyinizə kömək etmək üçün ZERO TO THREE f…


Bağlı Connectome

Meyvə milçəyi beyninin bu günə qədərki ən əhatəli kabel xəritəsi, nörobilim sahəsini dəyişdirdi, yeni hüceyrə növlərini təyin etdi və dövrə modellərini yenidən qurdu. Nevroloqlar indi siçan beyni ilə mübarizə aparmağa hazırdırmı?

Adətən işə başlayanda hər şeyin necə fərqli olduğu haqqında nağıl danışan yaşlı professorlardır. Asa Barth-Maron doktorluq dissertasiyasını bitirməyib, lakin onun ilk məzun məktəb günləri artıq qədim tarix kimi hiss olunur.

Barth-Maron, Harvard Universitetində Rachel Wilsonun laboratoriyasında işləyir, sinek antenalarında həssas neyronların topladığı qoxu məlumatlarını daha yüksək beyin mərkəzlərinə ötürməzdən əvvəl işləyən bir beyin bölgəsi olan meyvə sinek antennal lobunda interneuronları öyrənir. O, 2015-ci ildə Wilsonun laboratoriyasına qoşulduqda, neyronun funksiyasını öyrənmək üçün əsas yanaşma ondan in vivo qeyd etmək, onun hansı stimullara cavab verdiyini və ya onun fəaliyyətinin davranışla necə əlaqəli olduğunu görmək və sonra neyronun bir hüceyrəyə necə yerləşdiyini müəyyən etməyə çalışmaq idi. dövrə

İşıq-mikroskopiya məlumatları bu dövrə dair göstərişlər verdi, lakin tam bir şəkil deyil - bu, köçürmə nöqtələrini tərk edən bir metro xəritəsinə bənzəyirdi. Qonşu neyronların həqiqətən bağlı olub-olmadığını müəyyən etmək, hansı xətlərin qoşulduğunu görmək üçün təsadüfi qatarlara minmək kimi zəhmətli fizioloji araşdırmalar tələb edirdi. Barth-Maron deyir: "Əslində qaranlıqda çəkilişlər edərdik".

Altı il sürətlə irəliləyin və tədqiqatçıların barmaqlarının ucunda dəqiq bir neyron xəritəsi var. "İndi bir veb saytı aça bilərsiniz," deyir, "maraqlandığınız hüceyrəni axtarın və hansı giriş və çıxışları qəbul edib göndərdiyini görün."

Bu açıq resurs Hovard Hughes Tibb İnstitutunun Janelia Tədqiqat Kampusunda yerləşən, Drosophila beyninin bütün səviyyələrdə xəritəsini çıxarmaq üçün elektron mikroskopiya (EM) və ən müasir rekonstruksiya texnologiyalarından istifadə edən FlyEM konnektomika layihəsinin bəhrəsidir. fərdi sinapslar. 2020-ci ilin sentyabr ayında, layihə eLife-də, milçəyin mərkəzi beynində təxminən 25.000 neyronun-hemibren adlanan quruluşunu və onların 20 milyon əlaqəsini izah edən, 108 müəllifdən ibarət əhəmiyyətli bir sənəd verdi.

Connectomics, Drosophila nevrologiyasını o qədər dərindən dəyişir ki, Kolumbiya Universitetinin nəzəri nevroloqu Larry Abbott deyir ki, bu sahəni indi iki dövrə bölmək olar: B.C. və A.C. — Connectome əvvəl və Connectome sonra. "Dövrləri pozan insanlar üçün, bunu şişirtmə hesab etmirəm" deyir Abbott, Qlobal Beyində Simons İşbirliyinin tədqiqatçısıdır. "Hər kəs indi hər zaman bu mövzuda məsləhət görür."

2020-ci ilin avqustunda Abbott və digər 23 mütəxəssis, hemibrain məlumatlarının göbələk bədəni neyrobiologiyasına təsirini araşdıran bioRxiv üzərində 192 səhifəlik böyük bir nəşr nəşr etdilər. Göbələk cəsədi, uzun müddətdir milçəyin qoxu öyrənmə mərkəzi sayılan antenal lobun aşağı hissəsindəki bir qoxu emal sahəsidir. FlyEM məlumatları bu mövzuda çox araşdırıldı və buna baxmayaraq gözlənilməz bir çox şey ortaya qoydu.

"Ən böyük sürpriz, ayrı qalan və xüsusi statusa malik olan xüsusi vizual yolun mövcudluğu idi" dedi Abbott. Əvvəlki iş göbələk bədəninin böyük açıq stimullardan qaçınmaq kimi kobud vizual funksiyalarda iştirak etdiyinə işarə etdi. Ancaq daxil olan, çıxan və işləyən hansı vizual yolların olduğunu dəqiq bilmək modellərin görmə qabiliyyətinin göbələk bədəninə necə təsir etdiyini seçməsinə kömək edəcək.

Əvvəlcədən çap yeni əlaqə məlumatlarının göbələk cəsədi ilə bağlı mövcud fizioloji, molekulyar və davranış məlumatları ilə və bölgənin funksiyasının nəzəri modelləri ilə necə uyğunlaşdığını araşdırır. Abbott hesab edir ki, Drosophila neyrobiologiyasını hazırda bu qədər maraqlı edən çoxlu sürətlə inkişaf edən fənlərin çarpaz mayalanmasıdır - ortaya çıxan konnektor müxtəlif yanaşmaların inteqrasiyasını asanlaşdırır.

Bununla o, nəzəriyyəçilərə daha bioloji cəhətdən real modellər qurmağa kömək edir və fizioloqlara müşahidə etdikləri sinir fəaliyyətini daha dəqiq izah etməyə imkan verir. Tədqiqatçılar, onurğasızların konnektomikasının, yeni yaranan məməlilər konnektomu layihələri üçün bir çox dərslər aldığına inanırlar - konnektomların yaradılmasının alternativ yolları da daxil olmaqla.

Bu videoya baxmaq üçün klikləməklə, məxfilik siyasətimizlə razılaşırsınız.

Qurddan milçəyə

Tam sinir sisteminin EM istifadə edərək xəritələndirilməsi cəsarətli ideyası 1960-cı illərin ortalarında yaranmışdır. Genetik mutasiyaların həm davranışa, həm də neyron quruluşuna necə təsir etdiyini müşahidə edərək beyin funksiyasını öyrənmək istəyən bioloq Sidney Brenner, bütünlüklə xəritələnəcək qədər kiçik sinir sistemi olan yeni model orqanizm axtardı. O, nematod Caenorhabditis elegans -ı seçdi və 1969 -cu ildə fizikaçı John White -ı xəritələşdirmə layihəsinə rəhbərlik etmək üçün işə götürdü.

White, iki texniki işçi ilə çalışdı: Nicol Thomson kəsikli və görüntülü toxuma, Eileen Southgate isə Thomson-un mikroqraflarını 12 ilə 16 düymlük kağız üzərində, şəffaf plastiklə örtdü və rəngli qələmlərdə hər neyronu və sinapsı izlədi. 1984-cü ildə, 15 illik işdən sonra dördlük 302 neyronu təsvir etdi.

Onların 340 səhifəlik məqaləsi Brennerin 2002-ci il Nobel Mükafatına töhfə verən və o vaxtdan bəri C. elegans neyrobioloqları üçün əvəzolunmaz istinad işi olan bir konnektor təqdim edərək, nevrologiyada mühüm mərhələ oldu.

Lakin bəzi tədqiqatçılar hesab edirlər ki, o, vaxtından o qədər qabaqda olub ki, onun dəyərinin tam dərk edilməsi onilliklər çəkib. Google -da konnektomika üzərində işləyən və FlyEM komandası ilə əməkdaşlıq edən Viren Jain "Qurdun kompleks bir mirası var idi" deyir. Naqillərin diaqramı dərc edildikdə, nematod neyronlarının fiziologiyası haqqında heç bir şey bilinmirdi və heyvanın davranış tədqiqatları ibtidai idi.

Nəşr edildikdən sonra EM analizi çox vaxt aparan olduğu üçün nisbətən qaranlıq bir nevrologiya ixtisası olaraq qaldı. Əsas mərhələlərinin hər biri-toxumaların kəsilməsi, həmin hissələrin hazırlanması və görüntülənməsi, sonra üçölçülü bir xəritə yaratmaq üçün şəkillərin təhlili və yenidən qurulması-zəhmətli bir proses idi. Və hər addım dəqiqlik tələb edirdi. Connectomics -in səhv yeri yoxdur: Tək bir toxuma hissəsinin itirilməsi bütün sinir sisteminin bərpasına mane ola bilər, çünki tez -tez həmin müstəvidən keçən proseslər artıq inamla izlənilə bilməz.

2000-ci illərin ortalarında, Winfried Denk və əməkdaşları, daha sonra Heidelberg'in Max Planck Tibbi Tədqiqatlar İnstitutunda, avtomatlaşdırılmış bölmə və görüntüləmə. Təxminən eyni vaxtda, Massaçusets Texnologiya İnstitutunda Sebastian Seungun laboratoriyasında Srinivas Turaga ilə işləyən Jain, görüntü təhlilini avtomatlaşdırmaq və fərdi EM dilimlərinin iki ölçülü şəkillərini üç ölçülü strukturlara birləşdirmək yollarını inkişaf etdirməyə başladı. Onlar konvolutional neyron şəbəkələri (CNN) adlanan kompüter görmə üsullarından istifadə etdilər. Bu gün CNN -lər əksər kompüter görmə işlərinin əsasını təşkil edir, amma texnika o vaxt təəccüblü bir seçim idi, Jain deyir. Qrupun Denk -in siçan retinasının yenidən qurulmasına kömək etməsi də daxil olmaqla, CNN -ləri konnektomikanın əsas komponentinə çevirdi.

Tədqiqatçıların süni intellektdən istifadə edərək avtomatlaşdırdıqları iki əsas rekonstruksiya mərhələsi, hər bir mikroqrafın elementləri qonşu hissələrin mikroqraflarındakı müvafiq nöqtələrə uyğun gəlməsi və hüceyrələrin seqmentlərinin bir -birinə bağlana bilən ayrı -ayrı 3D həcmləri kimi göstərildiyi üçün onların hizalanmasıdır. neyron morfologiyasını yaratmaq. Bundan əlavə, sinapsları tanımaq üçün maşın öyrənməsindən alınan alqoritmlər hazırlanmışdır.

Bu müxtəlif texnologiyaların ortaya çıxması, 100.000 nöronlu bir Drosophila beyninin birləşməsini mümkün bir təklif kimi göstərdi. C. elegans konnektomu ilə işləyən tədqiqatçılardan fərqli olaraq, meyvə milçəyi neyrobioloqları, Jain deyir ki, "bu məlumatlardan istifadə edərək cavab vermək istədikləri suallar var idi."

Bütün Drosophila beynini təsvir edən ilk qrupa Davi Bok rəhbərlik etdi, daha sonra Janeliyada və ötürücü EM (TEM) istifadə etdi. 2018 -ci ildə, tam yetkin sinek beyni (FAFB) olaraq bilinən bu layihə, məlumatlarını hər kəsin sərbəst istifadə etməsi üçün yayımladı. İşin mənfi tərəfi, görüntülərin hələ çox təhlil və yenidən qurulma tələb etməsi idi - o vaxt, əsasən əllə.

Bunun əksinə olaraq, Gerald Rubin, Louis Scheffer və Stephen Plaza tərəfindən idarə olunan FlyEM layihəsi daha yüksək rezolyusiyaya malik, lakin daha yavaş və daha bahalı - fokuslanmış ion şüa skan edən EM-dən istifadə etdi, çünki daha aydın xam məlumatlar onlara avtomatlaşdırılmış analitik üsullardan istifadə etməyə imkan verəcəkdi. CNN alqoritmləri hemibrenin ilk layihəsini sürətlə hazırladı. Ancaq buna baxmayaraq, alqoritmlər heç də qüsursuz deyildi, yəni layihənin əllə yoxlanılması lazım idi-iki təqvim ili və ya təxminən 50 adam-il.

Nəticə, Barth-Maronun təriflədiyi neuPrint veb saytıdır. İndi onun 1700-dən çox qeydiyyatdan keçmiş istifadəçisi var, onlar fərdi neyronu seçə və dərhal hüceyrənin strukturuna və onun bütün sinaptik tərəfdaşlarının siyahısına baxa bilərlər.

Bununla birlikdə bir bükülmə var. FlyEM komandası bütöv bir beyni yenidən qurmağa hazırlaşarkən, Seung indi Princeton Universitetində - Princetonda da Drosophila neyrobioloqu Mala Murthy ilə birlikdə FAFB məlumat dəstini təhlil etmək üçün bir layihə başlatdı. Seung qrupunun maşın öyrənməsində əldə etdiyi irəliləyişlər onlara TEM mikroqrafiklərindən bütöv bir beynin layihəsi mənasını verən konnektor layihəsini yığmağa imkan verdi.

Seung və Murthy həmçinin yeni korrektə proqramı hazırladılar və onu Seungun kömək etdiyi başqa bir taktikadan istifadə edərək tətbiq etdilər: izdihamlı korrektə

Bunun necə işlədiyini mənə göstərmək üçün layihə meneceri Claire McKellar mənə konnektorun yerləşdiyi FlyWire veb-saytına ekskursiya etdi. Təsadüfi olaraq iki neyronu çəkdi, onlardan birində iki hüceyrə cəsədi var idi (seqmentlərin səhv bir şəkildə alqoritmlərlə birləşməsi), ikincisinin dendritik ağacı açıq şəkildə kəsildi. İzlədiyim zaman, McKellar bitişik hissədə ikinci neyronun itkin dendritlərini tapdı və sistem avtomatik olaraq yeniləməni qeyd etdiyini və bunu kimin etdiyini əlavə etdi.

FlyWire hazırda təxminən 100 aktiv istifadəçiyə malikdir və McKellar deyir ki, indiyə qədər təxminən 4000 neyron yenidən qurulub. Murthy deyir ki, indiki istifadəçilərin əksəriyyəti "öz maraq dairələrində korrektə etmək üçün motivasiya edilmiş" nevroloqlardır - xüsusən də bu dövrə hemibrain həcmi daxilində deyilsə və ya bu həcmdən kənarda mühüm əlaqələri varsa. Əlavə olaraq, layihə, terra incognita'yı əhatə etmək üçün tam zamanlı korrektorları da işə götürür. "Məqsədimiz," deyir Murthy, "önümüzdəki il ərzində bütün beyin bağlantısına nail olmaqdır."

Layihələr arasında mövcud olan "dostluq rəqabətini" etiraf edir, lakin daimi təcrübə və mənbələrin paylaşılmasını vurğulayır. "Bu anda aydın deyil," deyir, "ilk bütün beyin konnektomunun haradan gələcəyi. Bu, ilk növbədə alqoritmik tərəfdə və ya məlumat toplama tərəfində irəliləyişlər vasitəsilə olacaq.

Üst: Elektron mikroskopu ilə çəkilmiş sinek beyindəki neyronların yaxından görüntüsü. Alt: fərqli neyronları fərqləndirən rənglərlə yuxarıdakı şəkil. Bir alqoritm, hər neyronun harada başladığını və bitdiyini təyin edir və sonra insan korrektorları qrupu alqoritmin işini yoxlayır. Kredit: FlyEM/Janelia Tədqiqat Kampusu

Mikroqramlardan hüceyrə növlərinə və dəyişkənliyə qədər

Neyronların yenidən qurulması, ancaq ilk addımdır. Sonra, hər biri etiketlənməli və təsnif edilməlidir ki, nəticədə milçək beyninin dövriyyəsi və daha geniş təşkilatı həll olunsun. "Genomda genə görə analiz edirsən" deyir Cambridge Universitetinin Drosophila konnektomik qrupundan Marta Costa, "birləşdirici hüceyrədə onu analiz edirsən."

Drosophila neyronlarını ifadə etdikləri genlərə görə təyin edən və seçilmiş neyronlarda GFP ifadə edən transgenik milçəklərdən ibarət geniş bir kitabxana quran əvvəlki araşdırma, meyvə milçəklərinin 5000-10000 fərqli neyron növünə sahib olduğunu təxmin etdi - bəziləri yalnız bir sol-sağdan ibarətdir. hüceyrə cütü. Bu transgen milçəklər tədqiqatçılara işıq mikroskopundan istifadə edərək genetik olaraq müəyyən edilmiş neyronların morfologiyalarının kataloqunu yaratmağa imkan verdi. Costa, EM məlumatlarında bu morfologiyanı tapan alqoritmlərin, nöronal tiplərin müəyyən edilməsinin yarı avtomatik olmasına kömək etdiyini söyləyir. Ancaq neyronların EM-dən əmələ gələn quruluşu və bağlantısı daha çox növə işarə etdi. FlyEM qrupu, təxminən yarısı yeni olan hemibrainin təxminən 25.000 neyronunda təxminən 5600 -ü təyin etdi. "Biz hələ də əvvəllər heç görmədiyimiz şeyləri görürük" deyir Kosta.

Çox vaxt fərdi hüceyrə növlərinin spesifikliyi gözlənilməz idi. Abbott, məsələn, göbələk bədəninin yaxşı öyrənilmiş dopamin neyron populyasiyasının bir çox fərqli növdən ibarət olduğunu vurğulayır. Özünəməxsus xüsusiyyətləri hər birinin ayrı -ayrı funksiyalara xidmət etdiyini göstərir.

Ancaq müəyyən bir növün quruluşunun və bağlantısının beyindən beyinə nə qədər dəyişdiyinə dair hələ də suallar var ki, bu da həll etmək üçün çoxlu konnektomların müqayisəsini tələb edir. Bu, C. elegans alimlərinin etməyə başladığı bir şeydir. Lunenfeld-Tanenbaum Araşdırma İnstitutu və Toronto Universitetində bir nevroloq və EM mütəxəssisi Mei Zhen, bu yaxınlarda 8-in yenidən qurulması ilə bağlı bir araşdırmaya rəhbərlik etdi. C. elegans müxtəlif inkişaf mərhələlərindən olan konnektomlar. İnkişafın əsas xüsusiyyətlərini aşkar etmək məqsədi daşıyan iş, məsələn, hiss və motor sistemlərinin tədricən yenidən qurulduğunu, lakin qərar qəbul edən interneyron mərkəzlərinin zamanla sabit qaldığını tapdı. Lakin tədqiqat onu da göstərdi ki, əlaqə heyvanlar arasında, hətta çox möhkəm naqilli hesab edilən sinir sistemində də əhəmiyyətli dərəcədə dəyişir. Yetkinlərdə sinapsların təxminən 40 faizi, əsasən zəif bağlanmış neyron cütlükləri arasında, bütün qurdlarda görünmür.

Dəyişkənliyi və onun səbəblərini daha da araşdırmaq üçün Zhen və onun əməkdaşları ekoloji problemlərin neyronların inkişafına necə təsir etdiyini müəyyən etmək üçün nematodların müxtəlif şəraitdə yetişdiriləcəyi konnektor geniş EM-dən istifadə edərək təcrübələrə başlayırlar. "Bəzi girişlərin baza xəttində görmədiyimiz yeni bir əlaqə dəstinin necə dəyişdiyini və ya hətta yaratdığını bilmək istəyirik" deyir.

Bu kimi tədqiqatlar tədqiqatçılara milçək, soxulcan və digər beyinlərin nə dərəcədə sıx bağlı olduğunu müəyyən etməyə kömək edəcək. Yalnız bu məlumat gələcək dövr modelləri üçün çox əhəmiyyətli təsirlərə malikdir. Mövcud bir çox hesablama modelləri, əlaqəni formalaşdırmaq və xüsusi neyronlar arasındakı əlaqələrin bərk və ya plastik olması, bu qaydaların nə dərəcədə real istifadə oluna biləcəyini göstərəcək fəaliyyətdən asılı olan naqillərin qaydalarına çox güvənir.

Hemibrain məlumat bazası, burada vurğulanan milçək beyninin hissəsini əhatə edir - öyrənmə, naviqasiya, qoxu, görmə və bir çox digər funksiyalarla məşğul olan neyronları özündə birləşdirən bir bölgə. Kredit: FlyEM/Janelia Araşdırma Kampusu

Hüceyrələrdən sxemlərə və modellərə qədər

Beyin funksiyasını başa düşmək üçün connectomics məlumatlarından istifadə etməyə gəldikdə, iki düşərgə getdikcə üst -üstə düşsə də, istifadəçilər fizioloqlar və nəzəriyyəçilər arasında geniş şəkildə bölünə bilər.

Wilson laboratoriyası uzun illər antenna-lob nörofizyolojisini araşdırsa da, Barth-Maron EM məlumatlarının bir çox gözlənilməz əlaqələr ortaya qoyduğunu söyləyir. Bunlara müxtəlif interneyron alt populyasiyalarının fərqli neyromodulyasiya tənzimləməsi altında olması və oradakı bütün yerli inhibitor interneyronların daxil olan həssas neyronlara mane olmadığı, bir maraqlı subpopulyasiya əsasən bir-birini innervasiya etdiyinə dair tapıntılar daxildir. Bu cür müşahidələr fizioloji cəhətdən araşdırılan yeni fikirlər təqdim edir.

Murthy laboratoriyasında, FlyWire layihəsindəki bağlantı məlumatları indiyə qədər iki layihə üçün həyati əhəmiyyət kəsb edir. Birində, postdoc Christa Baker transgen milçək suşlarından istifadə edərək müəyyən edilmiş eşitmə yolunda müxtəlif neyronlardan qeyd etdi. O, milçəyin iki növ arvadbazlıq mahnısına cavab olaraq fəaliyyət cədvəlini tərtib etdi və gördü ki, iki mahnı növü təəccüblü şəkildə üst-üstə düşən neyron populyasiyaları ilə kodlaşdırılıb.

"Bu dərhal növbəti suala səbəb oldu: bu yolun təşkilatı nədir?" Murthy deyir. "Kim kimə bağlanır? Bütün yol boyu məlumat necə ötürülür?”

Baker, təxminən bir ay sərf edərək, konnektomdakı uyğun neyronları tapdı və əlaqələrini izlədi. Oradan qrup eşitmə işinin yeni modelini yarada bilər. "Bu, həqiqətən də eşitmə prosesinin necə işlədiyinə dair fikirlərimizi dəyişdi" dedi Murthy.

Teorisyenler ayrıca, biologiyanı daha dəqiq əks etdirən modellər hazırlamaq üçün connectome istifadə etməkdən zövq alırlar. Bağlantı məlumatlarının əvvəlki nəzəri işləri necə təsdiqlədiyinə dair geniş yayılmış bir nümunə, milçəyin mərkəzi kompleksini və naviqasiya funksiyasını əhatə edir.

Vivek Jayaraman və Janeliadakı həmkarları, vizual siqnallara cavab olaraq milçəklərin kiçik bir üzən topun üzərinə yönləndirilməsi zamanı sinir fəaliyyətini qeyd etmək üçün virtual reallıq sistemi qurdular. Siçan naviqasiyası ilə bağlı köhnə işlərə əsaslanaraq, Jayaraman qrupu sinirin aktivliyinin milçəyin nə qədər uzaqlaşdığına görə halqa bənzər bir quruluş ətrafında hərəkət etdiyi bir milçəyin daxili kompas sisteminin modelini hazırladı.

İndi Janelia-da qrup lideri olan Turaga deyir ki, EM məlumatları daxil olduqda, "nəzəriyyə tərəfindən təklif olunan gözəl bir kristal arxitektura konnektomda var idi". (Daha çox məlumat üçün "Meyvə Uçan Beyində, Naviqasiya Halqası" na baxın.)

Abbott layihənin nə qədər yaxşı nəticələndiyinə heyran qalır. Model, siniroidal bir əlaqə sinusoidal bir modelə sahib idi. Sinus dalğalarına əsaslanan funksiyalar güclü riyazi vasitələrdir, lakin bəlkə də həmişə faydalı bir təkəbbür kimi qiymətləndirilərdi. Ancaq konnektomik məlumatlarda sinaptik paylanma həqiqətən sinusoidal idi. “Nəzəriyyəçilərin yəqin ki, sadəcə asanlıqla mükəmməl uyğunlaşmaq üçün irəli sürdükləri bu çılğın fərziyyə,” Abbott deyir. "Bu, nəzəriyyəçinin arzusu gerçəkləşir."

Teorisyenler ayrıca, yeni modellər qurmaq üçün başlanğıc nöqtəsi olaraq connectomics məlumatlarından istifadə edə bilərlər. 2018 -ci ildə Turaga və həmkarları, EM məlumatlarından əldə edilən sinaptik əlaqələrə və çəkilərə əsaslanan erkən vizual emalın sadə bir modelini təsvir edən bir ön nəşr göndərdilər. Bu model əvvəlcə təsadüfi əlaqələrə əsaslanandan daha yaxşı işləyir.

Əhəmiyyətli olan bu modellərin başqa bir xüsusiyyəti də var: Süni neyronlar artıq real həyatda olan neyronlara uyğun gəldiyindən, süni neyronların aktivliyi həqiqi neyronların qeydə alınmış aktivliyinə qarşı yoxlanıla bilər. Turağa deyir: "Əgər sizdə bu konnektom olmasaydı, hər hansı bir neyron ümumiyyətlə istənilən rolu yerinə yetirə bilər".

2018 -ci il modelində müəyyən fərdi neyronların aktivliyi sineklərdəki uyğun neyronların aktivliyi ilə üst -üstə düşdü - amma hamısı üçün uyğun gəlmədi. Turaga, daha çox bağlantı məlumatlarını özündə cəmləşdirən daha orijinal bir model qurur.

Bununla belə, o xəbərdarlıq edir ki, əlaqə modelçilərə modellərini məhdudlaşdırmaq üçün bilməli olduqları hər şeyi demir. Bir konnektomun edə biləcəyi ən güclü şeylərdən biri, iki neyronun bağlı olmadığını söyləməkdir, çünki bu, bir modeldə belə bir əlaqənin istifadəsini qəti şəkildə istisna edir. Bununla birlikdə, əksər neyronların və sinapsların fizioloji xüsusiyyətləri bilinmir və bu parametrlər bir modelin performansına güclü təsir göstərir. "Nə ola biləcəyi baxımından, yer hələ də böyükdür" deyir. "Elektron mikroskopik görüntülərdən şərh edə biləcəyimiz və edə bilməyəcəyimiz sərhədləri öyrənirik."

Modelləri məhdudlaşdırmağa kömək edən son irəliləyişlərdən biri sinapsları fenotip edə bilən maşın öyrənmə üsullarının inkişafı olmuşdur. Əvvəllər, həddindən artıq struktur oxşarlığına görə, Drosophila-nın EM təsvirləri sinapsın maneə törədici və ya həyəcanverici olduğunu göstərə bilmirdi - modelləri hər iki işarədən istifadə etmək üçün sərbəst buraxır. Yeni alqoritm glutamaterjik, GABAergik və ya xolinergik sinapsları ayırd edə bilir.

Abbott deyir ki, "modelləşdirmə məhdudiyyətlərlə bağlıdır". After Connectome dövrünün modelləri daha yüksək standartlara aparmasından zövq alır. Nəzəriyyəçilər bioloji məlumatlarla məhdudlaşmayan modellər qururlarsa, o deyir: “Biz işi yerinə yetirmək üçün milyonlarla yol düşünə bilərik. Biz doğru olanı - milçəyin istifadə etdiyi birini əldə etmək istəyirik."

Tezliklə: Fly -dən kənarda

Sinek və qurdlardakı müvəffəqiyyət, daha mürəkkəb məməlilərin beyin dövrələrini yenidən qurmaq üçün bir çox səylərə ilham verdi. EM-dən istifadə edərək bütün siçan beyninin yenidən qurulması növbəti məntiqi addımdır, lakin milçəkdən siçan beyninə keçmək ciddi problemlər yaradır.


Məzmun

Onurğa beyni beyin və periferik sinir sistemini birləşdirən məlumat üçün əsas yoldur. [3] [4] Qoruyucu onurğa sütunundan çox qısa olan insan onurğa beyni beyin sapından əmələ gəlir, foramen magnumdan keçir və ikinci bel fəqərəsinin yaxınlığındakı konus medullarisə qədər davam edir və lifli uzantı olaraq bilinir. filum terminalı.

Kişilərdə təxminən 45 sm (18) uzunluğunda, qadınlarda təxminən 43 sm (17) uzunluğundadır, ovoid formadadır və servikal və bel bölgələrində genişlənir. C5 -dən T1 fəqərələrinə qədər uzanan servikal genişlənmə, hiss girişinin gəldiyi və motor çıxışının qollara və gövdəyə getdiyi yerdir. L1 və S3 arasında yerləşən bel genişlənməsi, ayaqlardan gələn və ayaqlara gedən sensor giriş və motor çıxışını idarə edir.

Onurğa beyni medullanın kaudal hissəsi ilə davamlıdır, kəllənin əsasından birinci bel fəqərəsinin gövdəsinə qədər uzanır. Yetkinlərdə onurğa sütununun tam uzunluğunu işlətmir. Bir cüt hissedici sinir kökləri və bir cüt motor sinir kökləri olan 31 seqmentdən ibarətdir. Sonra sinir kökləri ikitərəfli simmetrik cüt onurğa sinirlərinə birləşir. Periferik sinir sistemi bu onurğa köklərindən, sinirlərdən və qanqliyalardan ibarətdir.

Dorsal köklər beyinə ötürülmək üçün dəridən, əzələlərdən və visseral orqanlardan sensor məlumat alan afferent fasiküllərdir. Köklər, uyğun neyronların hüceyrə cisimlərindən ibarət olan dorsal kök ganglionlarında bitir. Ventral köklər, hüceyrə cəsədləri onurğa beyninin ventral (və ya ön) boz buynuzlarında olan motor neyronlardan əmələ gələn efferent liflərdən ibarətdir.

Onurğa beyni (və beyin) kanalı əhatə edən üç təbəqə toxuma və ya qişa ilə qorunur. Dura mater ən xarici təbəqədir və sərt bir qoruyucu örtük təşkil edir. Dura mater ilə onurğanın ətraf sümüyü arasında epidural boşluq adlanan boşluq var. Epidural boşluq yağ toxuması ilə doludur və onun tərkibində qan damarları şəbəkəsi var. Araknoid mater, orta qoruyucu təbəqə, açıq, hörümçək toruna bənzər görünüşü ilə adlandırılmışdır. Araxnoid və onun altında yatan pia mater arasındakı boşluğa subaraknoid boşluq deyilir. Subaraknoid boşluqda bel ponksiyonu və ya "onurğa kran" proseduru ilə nümunə götürülə bilən serebrospinal maye (CSF) var. Ən incə qoruyucu təbəqə olan incə pia mater, onurğa beyninin səthi ilə sıx bağlıdır. Kordon dura mater daxilində dorsal və ventral köklər arasında əhatə edən pia materindən yana doğru uzanan birləşdirici dişli bağlarla sabitləşir. Dural kisə ikinci sakral fəqərənin vertebra səviyyəsində bitir.

Kəsikdə, kordonun periferik bölgəsində hiss və motor aksonları olan neyron ağ maddə maddələri var. Bu periferik bölgənin içərisində boz rəngli bir maddə var ki, bu bölgəyə kəpənək şəklini verən üç boz sütunda düzülmüş sinir hüceyrələri var. Bu mərkəzi bölgə dördüncü mədəciyin uzantısı olan və onurğa beyni mayesini ehtiva edən mərkəzi kanalı əhatə edir.

Onurğa beyni eninə kəsişmədə elliptikdir, dorsolaterally sıxılmışdır. Uzunluğu boyunca iki görkəmli yiv və ya sulci keçir. Posterior median sulcus dorsal tərəfdəki yiv, anterior median fissure isə ventral tərəfdəki yivdir.

Seqmentlərin redaktəsi

İnsan onurğası, onurğa sinirlərinin (qarışıq duyğu və motor) meydana gəldiyi hissələrə bölünür. Altı -səkkiz motor sinir kökcükləri sağ və sol ventro lateral sulculardan çox nizamlı bir şəkildə dallanır. Sinir kökləri birləşərək sinir kökləri əmələ gətirir. Eynilə, həssas sinir kökləri sağ və sol dorsal lateral çuxurlardan ayrılır və həssas sinir köklərini əmələ gətirir. Ventral (motor) və dorsal (hissedici) köklər birləşərək onurğa beyninin hər tərəfində onurğa sinirləri (qarışıq motor və duyğu) əmələ gətirir. Onurğa sinirləri, C1 və C2 istisna olmaqla, fəqərəarası dəlik (IVF) içərisində əmələ gəlir. Bu köklər mərkəzi və periferik sinir sistemləri arasında sərhəd yaradır.

Kordonun mərkəzindəki boz sütun, (boz sütunların üç bölgəsi olaraq), bir kəpənək şəklindədir və internöronlar, motor neyronlar, nörogliya hüceyrələri və miyelinsiz aksonların hüceyrə bədənlərindən ibarətdir. Anterior və posterior boz sütun boz maddənin çıxıntıları kimi təqdim olunur və onurğa beyninin buynuzları kimi də tanınır. Boz sütunlar və boz komissura birlikdə "boz H."

Ağ maddə boz maddədən kənarda yerləşir və demək olar ki, tamamilə miyelinli motor və hissiyyat aksonlarından ibarətdir. Ağ maddənin "sütunları" onurğa beyni ilə yuxarı və ya aşağı məlumat daşıyır.

Onurğa beyni konus medullaris adlanan bölgədə sonlanır, pia mater isə onurğa beynini koksiksə bağlayan filum terminale adlı uzantı kimi davam edir. Cauda equina ("atın quyruğu"), vertebral sütundan koksiksə doğru hərəkət etməyə davam edən conus medullarisdən daha aşağı olan sinir toplusudur. Cauda Equina, onurğa sütununun yetkinlik yaşına qədər uzanmağa davam etməsinə baxmayaraq, təxminən dörd yaşında uzunluğunun artmasını dayandırması səbəbindən meydana gəlir. Bu, yuxarı lomber bölgədən çıxan sakral onurğa sinirləri ilə nəticələnir. Bu səbəbdən onurğa beyni onurğa kanalının yalnız üçdə ikisini tutur. Vertebral kanalın aşağı hissəsi serebrospinal maye ilə doludur və boşluğa bel sarnıçı deyilir. [5]

Mərkəzi Sinir Sistemində (CNS) sinir hüceyrəsi cisimləri ümumiyyətlə nüvə adlanan funksional qruplara bölünür. MSS daxilindəki aksonlar yollara qruplaşdırılır.

İnsan onurğa beynində 31 onurğa beyni sinir seqmenti var:

  • 8 cüt boyun sinirini meydana gətirən 8 uşaqlıq boynu seqmenti (C1 onurğa sinirləri foramen magnum və C1 vertebra arasında onurğa sütunundan çıxır C2 sinirləri C1 onurğasının arxa qövsü ilə C2 C3-C8 onurğa sinirlərinin laminasından çıxır. IVF-dən keçir. C7 və T1 fəqərələri arasından çıxan C8 cütü istisna olmaqla, onların müvafiq boyun fəqərələrinin üstündə)
  • 12 cüt döş sinirini meydana gətirən 12 torakal seqment
  • 5 cüt bel siniri meydana gətirən 5 bel bölgəsi
  • 5 cüt sakral siniri meydana gətirən 5 sakral seqment
  • 1 koksikulyar seqment

Döldə vertebra seqmentləri onurğa beyni seqmentlərinə uyğun gəlir. Lakin, onurğa sütunu onurğa beynindən daha uzun böyüdüyü üçün onurğa beyni seqmentləri yetkinlərdə, xüsusən də aşağı onurğa beynində vertebral seqmentlərə uyğun gəlmir. Məsələn, bel və sakral onurğa beyni seqmentləri T9 və L2 vertebral səviyyələri arasında yerləşir və onurğa beyni L1/L2 vertebral səviyyəsi ətrafında bitərək conus medullaris kimi tanınan bir quruluş meydana gətirir.

Onurğa beyni hüceyrə cisimləri L1/L2 vertebra səviyyəsi ətrafında bitsə də, hər seqment üçün onurğa sinirləri müvafiq vertebra səviyyəsində çıxır. Aşağı onurğa beyninin sinirləri üçün bu, onurğa sütunundan köklərindən daha aşağı (daha kaudal olaraq) çıxdıqları deməkdir. Bu sinirlər öz köklərindən onurğa sütunundan çıxış nöqtəsinə qədər hərəkət etdikcə, onurğanın aşağı seqmentlərinin sinirləri cauda equina adlı bir dəstə əmələ gətirir.

Onurğa beyninin böyüdüyü iki bölgə var:

    - təxminən yuxarı ekstremitəni innervasiya edən brakiyal pleksus sinirlərinə uyğundur. Təxminən C4 ​​-dən T1 -ə qədər olan onurğa beyni seqmentləri daxildir. Genişlənmənin vertebra səviyyələri təxminən eynidir (C4-dən T1-ə qədər). - alt ekstremitəni innervasiya edən lumbosakral pleksus sinirlərinə uyğundur. L2 -dən S3 -ə qədər olan onurğa beyni seqmentlərindən ibarətdir və T9 -dan T12 -yə qədər vertebral səviyyələrdə tapılır.

İnkişaf Redaktəsi

Onurğa beyni inkişaf zamanı sinir borusunun bir hissəsindən hazırlanır. Sinir borusundan yaranan onurğa beyninin dörd mərhələsi var: sinir lövhəsi, sinir qatı, sinir borusu və onurğa beyni. Sinirin fərqlənməsi borunun onurğa beyni hissəsində baş verir. [8] As the neural tube begins to develop, the notochord begins to secrete a factor known as Sonic hedgehog or SHH. As a result, the floor plate then also begins to secrete SHH, and this will induce the basal plate to develop motor neurons. During the maturation of the neural tube, its lateral walls thicken and form a longtitudinal groove called the sulcus limitans. This extends the length of the spinal cord into dorsal and ventral portions as well. [9] Meanwhile, the overlying ectoderm secretes bone morphogenetic protein (BMP). This induces the roof plate to begin to secrete BMP, which will induce the alar plate to develop sensory neurons. Opposing gradients of such morphogens as BMP and SHH form different domains of dividing cells along the dorsal ventral axis. [10] Dorsal root ganglion neurons differentiate from neural crest progenitors. As the dorsal and ventral column cells proliferate, the lumen of the neural tube narrows to form the small central canal of the spinal cord. [11] The alar plate and the basal plate are separated by the sulcus limitans. Additionally, the floor plate also secretes netrins. The netrins act as chemoattractants to decussation of pain and temperature sensory neurons in the alar plate across the anterior white commissure, where they then ascend towards the thalamus. Following the closure of the caudal neuropore and formation of the brain's ventricles that contain the choroid plexus tissue, the central canal of the caudal spinal cord is filled with cerebrospinal fluid.

Earlier findings by Viktor Hamburger and Rita Levi-Montalcini in the chick embryo have been confirmed by more recent studies which have demonstrated that the elimination of neuronal cells by programmed cell death (PCD) is necessary for the correct assembly of the nervous system. [12]

Overall, spontaneous embryonic activity has been shown to play a role in neuron and muscle development but is probably not involved in the initial formation of connections between spinal neurons.

Blood supply Edit

The spinal cord is supplied with blood by three arteries that run along its length starting in the brain, and many arteries that approach it through the sides of the spinal column. The three longitudinal arteries are the anterior spinal artery, and the right and left posterior spinal arteries. [13] These travel in the subarachnoid space and send branches into the spinal cord. They form anastamoses (connections) via the anterior and posterior segmental medullary arteries, which enter the spinal cord at various points along its length. [13] The actual blood flow caudally through these arteries, derived from the posterior cerebral circulation, is inadequate to maintain the spinal cord beyond the cervical segments.

The major contribution to the arterial blood supply of the spinal cord below the cervical region comes from the radially arranged posterior and anterior radicular arteries, which run into the spinal cord alongside the dorsal and ventral nerve roots, but with one exception do not connect directly with any of the three longitudinal arteries. [13] These intercostal and lumbar radicular arteries arise from the aorta, provide major anastomoses and supplement the blood flow to the spinal cord. In humans the largest of the anterior radicular arteries is known as the artery of Adamkiewicz, or anterior radicularis magna (ARM) artery, which usually arises between L1 and L2, but can arise anywhere from T9 to L5. [14] Impaired blood flow through these critical radicular arteries, especially during surgical procedures that involve abrupt disruption of blood flow through the aorta for example during aortic aneurysm repair, can result in spinal cord infarction and paraplegia.

Somatosensory organization Edit

In the dorsal column-medial leminiscus tract, a primary neuron's axon enters the spinal cord and then enters the dorsal column. If the primary axon enters below spinal level T6, the axon travels in the fasciculus gracilis, the medial part of the column. If the axon enters above level T6, then it travels in the fasciculus cuneatus, which is lateral to the fasciculus gracilis. Either way, the primary axon ascends to the lower medulla, where it leaves its fasciculus and synapses with a secondary neuron in one of the dorsal column nuclei: either the nucleus gracilis or the nucleus cuneatus, depending on the pathway it took. At this point, the secondary axon leaves its nucleus and passes anteriorly and medially. The collection of secondary axons that do this are known as internal arcuate fibers. The internal arcuate fibers decussate and continue ascending as the contralateral medial lemniscus. Secondary axons from the medial lemniscus finally terminate in the ventral posterolateral nucleus (VPLN) of the thalamus, where they synapse with tertiary neurons. From there, tertiary neurons ascend via the posterior limb of the internal capsule and end in the primary sensory cortex.

The proprioception of the lower limbs differs from the upper limbs and upper trunk. There is a four-neuron pathway for lower limb proprioception. This pathway initially follows the dorsal spino-cerebellar pathway. It is arranged as follows: proprioceptive receptors of lower limb → peripheral process → dorsal root ganglion → central process → Clarke's column → 2nd order neuron → medulla oblongata (Caudate nucleus) → 3rd order neuron → VPLN of thalamus → 4th order neuron → posterior limb of internal capsule → corona radiata → sensory area of cerebrum.

The anterolateral system works somewhat differently. Its primary neurons axons enter the spinal cord and then ascend one to two levels before synapsing in the substantia gelatinosa. The tract that ascends before synapsing is known as Lissauer's tract. After synapsing, secondary axons decussate and ascend in the anterior lateral portion of the spinal cord as the spinothalamic tract. This tract ascends all the way to the VPLN, where it synapses on tertiary neurons. Tertiary neuronal axons then travel to the primary sensory cortex via the posterior limb of the internal capsule.

Some of the "pain fibers" in the ALS deviate from their pathway towards the VPLN. In one such deviation, axons travel towards the reticular formation in the midbrain. The reticular formation then projects to a number of places including the hippocampus (to create memories about the pain), the centromedian nucleus (to cause diffuse, non-specific pain) and various parts of the cortex. Additionally, some ALS axons project to the periaqueductal gray in the pons, and the axons forming the periaqueductal gray then project to the nucleus raphes magnus, which projects back down to where the pain signal is coming from and inhibits it. This helps control the sensation of pain to some degree.

Motor organization Edit

Actions of the spinal nervesredaktə etmək
Səviyyə Motor function
C1–C6 Neck flexors
C1–T1 Neck extensors
C3, C4, C5 Supply diaphragm (mostly C4)
C5, C6 Move shoulder, raise arm (deltoid) flex elbow (biceps)
C6 externally rotate (supinate) the arm
C6, C7 Extend elbow and wrist (triceps and wrist extensors) pronate wrist
C7, C8 Flex wrist supply small muscles of the hand
T1–T6 Intercostals and trunk above the waist
T7–L1 Abdominal muscles
L1–L4 Flex hip joint
L2, L3, L4 Adduct thigh Extend leg at the knee (quadriceps femoris)
L4, L5, S1 abduct thigh Flex leg at the knee (hamstrings) Dorsiflex foot (tibialis anterior) Extend toes
L5, S1, S2 Extend leg at the hip (gluteus maximus) flex foot and flex toes

The corticospinal tract serves as the motor pathway for upper motor neuronal signals coming from the cerebral cortex and from primitive brainstem motor nuclei.

Cortical upper motor neurons originate from Brodmann areas 1, 2, 3, 4, and 6 and then descend in the posterior limb of the internal capsule, through the crus cerebri, down through the pons, and to the medullary pyramids, where about 90% of the axons cross to the contralateral side at the decussation of the pyramids. They then descend as the lateral corticospinal tract. These axons synapse with lower motor neurons in the ventral horns of all levels of the spinal cord. The remaining 10% of axons descend on the ipsilateral side as the ventral corticospinal tract. These axons also synapse with lower motor neurons in the ventral horns. Most of them will cross to the contralateral side of the cord (via the anterior white commissure) right before synapsing.

The midbrain nuclei include four motor tracts that send upper motor neuronal axons down the spinal cord to lower motor neurons. These are the rubrospinal tract, the vestibulospinal tract, the tectospinal tract and the reticulospinal tract. The rubrospinal tract descends with the lateral corticospinal tract, and the remaining three descend with the anterior corticospinal tract.

The function of lower motor neurons can be divided into two different groups: the lateral corticospinal tract and the anterior cortical spinal tract. The lateral tract contains upper motor neuronal axons which synapse on dorsal lateral (DL) lower motor neurons. The DL neurons are involved in distal limb control. Therefore, these DL neurons are found specifically only in the cervical and lumbosacral enlargements within the spinal cord. There is no decussation in the lateral corticospinal tract after the decussation at the medullary pyramids.

The anterior corticospinal tract descends ipsilaterally in the anterior column, where the axons emerge and either synapse on lower ventromedial (VM) motor neurons in the ventral horn ipsilaterally or descussate at the anterior white commissure where they synapse on VM lower motor neurons contralaterally . The tectospinal, vestibulospinal and reticulospinal descend ipsilaterally in the anterior column but do not synapse across the anterior white commissure. Rather, they only synapse on VM lower motor neurons ipsilaterally. The VM lower motor neurons control the large, postural muscles of the axial skeleton. These lower motor neurons, unlike those of the DL, are located in the ventral horn all the way throughout the spinal cord.

Spinocerebellar tracts Edit

Proprioceptive information in the body travels up the spinal cord via three tracks. Below L2, the proprioceptive information travels up the spinal cord in the ventral spinocerebellar tract. Also known as the anterior spinocerebellar tract, sensory receptors take in the information and travel into the spinal cord. The cell bodies of these primary neurons are located in the dorsal root ganglia. In the spinal cord, the axons synapse and the secondary neuronal axons decussates and then travel up to the superior cerebellar peduncle where they decussate again. From here, the information is brought to deep nuclei of the cerebellum including the fastigial and interposed nuclei.

From the levels of L2 to T1, proprioceptive information enters the spinal cord and ascends ipsilaterally, where it synapses in Clarke's nucleus. The secondary neuronal axons continue to ascend ipsilaterally and then pass into the cerebellum via the inferior cerebellar peduncle. This tract is known as the dorsal spinocerebellar tract.

From above T1, proprioceptive primary axons enter the spinal cord and ascend ipsilaterally until reaching the accessory cuneate nucleus, where they synapse. The secondary axons pass into the cerebellum via the inferior cerebellar peduncle where again, these axons synapse on cerebellar deep nuclei. This tract is known as the cuneocerebellar tract.

Motor information travels from the brain down the spinal cord via descending spinal cord tracts. Descending tracts involve two neurons: the upper motor neuron (UMN) and lower motor neuron (LMN). [15] A nerve signal travels down the upper motor neuron until it synapses with the lower motor neuron in the spinal cord. Then, the lower motor neuron conducts the nerve signal to the spinal root where efferent nerve fibers carry the motor signal toward the target muscle. The descending tracts are composed of white matter. There are several descending tracts serving different functions. The corticospinal tracts (lateral and anterior) are responsible for coordinated limb movements. [15]

A congenital disorder is diastematomyelia in which part of the spinal cord is split usually at the level of the upper lumbar vertebrae. Sometimes the split can be along the length of the spinal cord.

Injury Edit

Spinal cord injuries can be caused by trauma to the spinal column (stretching, bruising, applying pressure, severing, laceration, etc.). The vertebral bones or intervertebral disks can shatter, causing the spinal cord to be punctured by a sharp fragment of bone. Usually, victims of spinal cord injuries will suffer loss of feeling in certain parts of their body. In milder cases, a victim might only suffer loss of hand or foot function. More severe injuries may result in paraplegia, tetraplegia (also known as quadriplegia), or full body paralysis below the site of injury to the spinal cord.

Damage to upper motor neuron axons in the spinal cord results in a characteristic pattern of ipsilateral deficits. These include hyperreflexia, hypertonia and muscle weakness. Lower motor neuronal damage results in its own characteristic pattern of deficits. Rather than an entire side of deficits, there is a pattern relating to the myotome affected by the damage. Additionally, lower motor neurons are characterized by muscle weakness, hypotonia, hyporeflexia and muscle atrophy.

Spinal shock and neurogenic shock can occur from a spinal injury. Spinal shock is usually temporary, lasting only for 24–48 hours, and is a temporary absence of sensory and motor functions. Neurogenic shock lasts for weeks and can lead to a loss of muscle tone due to disuse of the muscles below the injured site.

The two areas of the spinal cord most commonly injured are the cervical spine (C1–C7) and the lumbar spine (L1–L5). (The notation C1, C7, L1, L5 refer to the location of a specific vertebra in either the cervical, thoracic, or lumbar region of the spine.) Spinal cord injury can also be non-traumatic and caused by disease (transverse myelitis, polio, spina bifida, Friedreich's ataxia, spinal cord tumor, spinal stenosis etc.) [16]

In the U.S., 10,000–12,000 people become paralyzed annually as a result of various injuries to the spinal cord. [ sitat lazımdır ]

Treatment Edit

Real or suspected spinal cord injuries need immediate immobilisation including that of the head. Scans will be needed to assess the injury. A steroid, methylprednisolone, can be of help as can physical therapy and possibly antioxidants. [ sitat lazımdır ] Treatments need to focus on limiting post-injury cell death, promoting cell regeneration, and replacing lost cells. Regeneration is facilitated by maintaining electric transmission in neural elements.

Lumbar puncture Edit

The spinal cord ends at the level of vertebrae L1–L2, while the subarachnoid space —the compartment that contains cerebrospinal fluid— extends down to the lower border of S2. [16] Lumbar punctures in adults are usually performed between L3–L5 (cauda equina level) in order to avoid damage to the spinal cord. [16] In the fetus, the spinal cord extends the full length of the spine and regresses as the body grows.

Tumours Edit

Spinal tumours can occur in the spinal cord and these can be either inside (intradural) or outside (extradural) the dura mater.


Neurons in the Human Brain

According to many estimates, the human brain contains around 100 billion neurons (give or take a few billion). This estimate has often been reported for many years in neuroscience and psychology textbooks and for many years was simply accepted as a relatively close approximation.

Recently, however, Brazilian researcher Dr. Suzana Herculano-Houzel discovered that these estimates might not be entirely accurate. While the number is widely cited, she found that no one seemed to know where or when this number originated.   She then decided to investigate in order to determine if the number is accurate.

Estimating the number of neurons in the brain seems fairly simple on the surface. Simply take a sample of the brain, count the number of neurons in that sample and then extrapolate that information to account for the remaining brain volume.

While this seems like a fairly straightforward approach, neuron density differs in different regions of the brain. Counting neurons in a high-density part of the brain might lead to a high estimate while counting those in a lower density region might lead to an excessively low estimate.

To overcome this problem, the researchers utilized a method that involved dissolving the cell membranes in order to create a sort of "brain soup" so that they could then count the number of cell nuclei in a sample.   The nuclei of the cells were also stained to differentiate between neurons and glia, allowing researchers to then count the cell nuclei that belong to neurons.

"It took me a couple of months to make peace with this idea that I was going to take somebody's brain or an animal's brain and turn it into soup," Herculano-Houzel explained to Təbiət. "But the thing is we have been learning so much by this method we've been getting numbers that people had not been able to get … It's really just one more method that's not any worse than just chopping your brain into little pieces."

How many neurons did the researchers find in the brains they analyzed?

"We found that on average the human brain has 86 billion neurons. And not one that we looked at so far has 100 billion. Even though it may sound like a small difference the 14 billion neurons amount to pretty much the number of neurons that a baboon brain has or almost half the number of neurons in the gorilla brain. So that's a pretty large difference actually," explained Herculano-Houzel.

So, according to this new research, the human brain likely has somewhere around 86 billion neurons.


MATERİALLAR VƏ METODLAR

Cell culture. Low-density cultures of dissociated embryonic rat hippocampal neurons were prepared as described previously (Wilcox et al., 1994). Hippocampi were removed from embryonic day 18–20 (E18–20) rats and treated with trypsin for 15 min at 37°C, followed by washing and gentle trituration. The dissociated cells were plated at densities of 20,000–50,000 cells/ml on poly- l -lysine-coated glass coverslips in 35 mm Petri dishes. The plating medium was DMEM (BioWhittaker, Walkersville, MD) supplemented with 10% heat-inactivated fetal bovine serum (Hyclone, Logan, UT), 10% Ham’s F12 with glutamine (BioWhittaker), and 50 U/ml penicillin–streptomycin (Sigma, St. Louis, MO). Twenty-four hours after plating, the culture medium was changed to the above medium containing 20 m m KCl. Both glial and neuronal cell types are present under these culture conditions. Cells were used for electrophysiological recordings after 8–14 d in culture.

Electrophysiology. Whole-cell perforated-patch recordings (Hamill et al., 1981 Horn and Marty, 1988 Rae et al., 1991) from two to three hippocampal neurons were performed simultaneously, using amphotericin B (Sigma) for perforation. The micropipettes were made from borosilicate glass capillaries (Kimax), with a resistance in the range of 2–4 MΩ. The pipettes were tip-filled with internal solution and then back-filled with internal solution containing 150 ng/ml amphotericin B. The internal solution contained the following (in m m ): potassium gluconate 136.5, KCl 17.5, NaCl 9, MgCl2 1, HEPES 10, EGTA 0.2, pH 7.20. The external bath solution was a HEPES-buffered saline (HBS) containing the following (in m m ): NaCl 145, KCl 3, HEPES 10, CaCl2 3, glucose 8, MgCl2 2, pH 7.30. The bath was constantly perfused with fresh recording medium at a slow rate throughout the recording, and all experiments were performed at room temperature. The neurons were visualized by phase-contrast microscopy with a Nikon inverted microscope. Recordings were performed with two or three patch clamp amplifiers (Axopatch 200B Axon Instruments, Foster City, CA). Signals filtered at 5 kHz using amplifier circuitry were sampled at 10 kHz and analyzed using Axoscope software (Axon Instruments). Series resistance (10–30 MΩ) was always compensated at 80% (lag 100 μsec). Data were accepted for analysis only in cases in which the coefficient of variation of EPSCs or IPSCs during the control period did not exceed 0.4 and the input resistance (100–300 MΩ) remained constant throughout the experiment. For assaying synaptic connectivity, each neuron was stimulated at a low frequency (0.03–0.06 Hz) by 1 msec step-depolarization from −70 mV to +30 mV in voltage-clamp mode, and the responses from the other neurons as well as autaptic responses in the stimulated neuron itself were recorded. Under our recording conditions both EPSCs and IPSCs are inward currents at resting membrane potentials (−70 to −55 mV). The IPSCs had distinctly longer decay times and more negative reversal potentials than EPSCs (around −50 mV). Autaptic currents, when present, were observed after the 1 msec step-depolarization in voltage-clamp mode, with a relatively short onset latency of <3 msec. Consistent with previous reports (Wilcox et al., 1994 Fitzsimonds et al., 1997), EPSCs and IPSCs observed in these cultures were glutamatergic and GABAergic in nature, respectively. As shown in Figure 1, pharmacological studies indicated that EPSCs were mediated by the AMPA subtype of glutamate receptors, because they were blocked by 6-cyano-7-nitroquinoxaline-2,3-dione (CNQX, 10 μ m ) (RBI, Natick, MA) IPSCs were mediated by GABAA receptors, because they were blocked by bicuculline methiodide (10 μ m ) (RBI) but not affected by CNQX. For cell pairs that formed reciprocal and/or autaptic connections (see Fig.1), the cell types were identified by examining the time course and reversal potential of synaptic currents, in some cases further confirmed by pharmacological blockade of the transmitter receptors. In cell pairs that lacked reciprocal or autaptic connections, patch recordings on a third neuron that received input from one or both of the cells were performed, and cell-type identification was performed similarly.


Long-term stimulation of neuronal networks

One of the main advantages of photoconductive stimulation is the robustness of its interface and the non-invasive nature of the protocol. We have recently developed an incubator-mounted version of the interface that can provide target stimulation of neurons for long periods of time. As a proof of principal experiment, we have chosen a simple paradigm to test its functionality and to determine the basic effects of patterned stimulation on neuronal network development. Neuronal cultures are grown on 1 cm square silicon wafers, and when mounted in the device, a central region of the network is stimulated periodically at high frequency. A large body of evidence suggests that developing neural systems use activity to define their final patterns of connectivity. By determining the structure of a neural network in the regions of the stimulated qarşı unstimulated wafer, we can determine the effect of the activity on neuronal connectivity patterns. Fig. 3 shows an image of a region of the neural network cultured on the silicon wafer. To detect changes in the pattern of synaptic distribution following the stimulation paradigm, we labeled synapses with antibodies to the active zone protein bassoon. Images spanning a strip across the entire wafer are acquired and joined. Fig. 3C shows a representative density map of the distribution of synapses in a stimulated qarşı an unstimulated wafer. In the center of the wafer is a visible change in the pattern of connectivity as a result of the stimulation. Interestingly, while the pattern appears to have increased in complexity, there is a decrease in the overall number of synapses present. This complements observations indicating that decreased neuronal activity results in an increase in the number of synapses (Lauri et al.,2003 Nakayama et al.,2005). Intuitively this makes sense, in that if there is a specific pattern (information) within the stimulus, in order to represent this information only specific synapses are desirable in the final network. The ability to manipulate and visualize such large regions of neural network demands detailed statistical and mathematical processing of the data. Fig. 4 shows the Delaney triangulation pattern of synaptic cluster distribution for both stimulated and unstimulated neuronal cultures. Stimulation results in grouping subsets of neuronal blocks, and we are currently investigating the correlation between the geometric structures and the underlying stimulation frequency underlying network plasticity. By using techniques to analyze variance and heterogeneity,regions of nonrandom patterns can be extracted from these images. Fig. 5 shows an example of an analysis of directional variance (colored strings) overlaid on top of an image of the original network. These analyses will allow us to correlate structural changes that occur in response to specific frequency patterns. It is through such changes that the network structural and functional plasticity may be achieved.

Analysis of heterogeneity. (A) Unstimulated and (B) stimulated example close-ups of different network configurations resulted from activity driven plasticity. A variety of methods can be used to analyze synaptic distribution,including analysis of heterogeneity, variance and clustering, as well as more sophisticated modeling of the spatial distribution, which incorporate techniques such as Fourier transforms. (C,D) Examples of a Delauney triangulation of regions of clustered synapses, induced following overnight stimulation of the network, illustrating how pattern analysis can be performed to address network development using this technology.

Analysis of heterogeneity. (A) Unstimulated and (B) stimulated example close-ups of different network configurations resulted from activity driven plasticity. A variety of methods can be used to analyze synaptic distribution,including analysis of heterogeneity, variance and clustering, as well as more sophisticated modeling of the spatial distribution, which incorporate techniques such as Fourier transforms. (C,D) Examples of a Delauney triangulation of regions of clustered synapses, induced following overnight stimulation of the network, illustrating how pattern analysis can be performed to address network development using this technology.


A deep look at a speck of human brain reveals never-before-seen quirks

Nerve cells that resided in a woman’s brain send out message-sending tendrils called axons (shown). A preliminary analysis has turned up some super-strong connections between cells.

Lichtman Lab/Harvard University, Connectomics Team/Google

Bunu paylaş:

A new view of the human brain shows its cellular residents in all their wild and weird glory. The map, drawn from a tiny piece of a woman’s brain, charts the varied shapes of 50,000 cells and 130 million connections between them.

This intricate map, named H01 for “human sample 1,” represents a milestone in scientists’ quest to provide ever more detailed descriptions of a brain (SN: 2/7/14).

“It’s absolutely beautiful,” says neuroscientist Clay Reid at the Allen Institute for Brain Science in Seattle. “In the best possible way, it’s the beginning of something very exciting.”

Scientists at Harvard University, Google and elsewhere prepared and analyzed the brain tissue sample. Smaller than a sesame seed, the bit of brain was about a millionth of an entire brain’s volume. It came from the cortex — the brain’s outer layer responsible for complex thought — of a 45-year-old woman undergoing surgery for epilepsy. After it was removed, the brain sample was quickly preserved and stained with heavy metals that revealed cellular structures. The sample was then sliced into more than 5,000 wafer-thin pieces and imaged with powerful electron microscopes.

Computational programs stitched the resulting images back together and artificial intelligence programs helped scientists analyze them. A short description of the resulting view was published as a preprint May 30 to bioRxiv.org. The full dataset is freely available online.

These two neurons are mirror symmetrical. It’s unclear why these cells take these shapes. Lichtman Lab/Harvard University, Connectomics Team/Google

For now, researchers are just beginning to see what’s there. “We have really just dipped our toe into this dataset,” says study coauthor Jeff Lichtman, a developmental neurobiologist at Harvard University. Lichtman compares the brain map to Google Earth: “There are gems in there to find, but no one can say they’ve looked at the whole thing.”

But already, some “fantastically interesting” sights have appeared, Lichtman says. “When you have large datasets, suddenly these odd things, these weird things, these rare things start to stand out.”

Ən son məlumat üçün qeydiyyatdan keçin Elm Xəbərləri

Ən son başlıqlar və xülasələr Elm Xəbərləri məqalələr, poçt qutunuza çatdırılır

One such curiosity concerns synapses, connection spots where signals move between nerve cells. Usually, most message-sending axons touch a message-receiving dendrite just once. In the new dataset, about 90 percent of the connections were these one-hit contacts. Some pairs of cells have slightly more contacts. But every so often, researchers spotted cells that connect multiple times, including one pair that were linked by a whopping 19 synapses.

Multiple connections have been spotted in mouse brains, though not quite as abundantly as in this human sample. And fly brains can also have many connections between cells, though they’re more dispersed than the newly described human connections, says neuroscientist Pat Rivlin of Howard Hughes Medical Institute’s Janelia Research Campus in Ashburn, Va. There, Rivlin works on the FlyEM Project, which aims to create detailed maps of the fruit fly nervous system.

The large dataset on the human brain provides a breakdown of just how common these types of connections are, says Reid. And that raises the question of what these extraordinarily strong synapses might be doing in the brain.

In their new database of human brain tissue, researchers found examples of unusual whorled nerve cell tendrils (purple), coiled like snakes. Lichtman Lab/Harvard University, Connectomics Team/Google

These cells might be able to compel their target cell into action in a powerful way, Lichtman speculates. Perhaps rote information, such as knowing 5 times 5 is 25 or knowing to stop at a red light, relies on these powerful inputs that efficiently drive information through the brain.

Molecular neuroscientist Seth Grant at the University of Edinburgh points out that although the map is a valuable tool, it shows only the anatomy of the brain. Other research will help clarify the function and composition of molecules that drive brain behavior. For now, the map is “very much an exploratory tool,” he says.

One curiosity to explore further is the team’s observation of two nerve cells, or neurons, that appeared to be entwined in a symmetrical dance. The images also revealed message-sending axons of neurons forming elaborate coils, unusual and mysterious whorls that look like coiled snakes. “We had just never seen anything like it,” Lichtman says. Once the researchers knew how to look for these coils, more and more turned up.

These extremely detailed brain maps are a culmination of years of research, says Reid, who is working on maps of mouse and human brains at the Allen Institute (SN: 8/7/19). “It’s this magical time in history” when the map-making tools, such as computational methods, machine learning and powerful microscopes, are all available, Reid says. “This work is just beginning to see the light of day.”

What these maps will ultimately reveal is still anybody’s guess. Lichtman is circumspect about whether these maps will lead to a deep understanding of the brain. “I think the best we can do is describe,” he says. “I hope that at some point, we will get to a place where we are no longer surprised by what we see.”

Bu məqalə ilə bağlı suallarınız və ya şərhləriniz? [email protected] ünvanına e-poçt göndərin

Editor's Note:

This story was updated June 9, 2021 to describe multiple nerve cells, rather than a single nerve cell, sending out tendrils called axons in the main image.


MÜZAKİRƏ

In conclusion, we demonstrated the existence of a continuum of rate and temporal coding between neocortical pyramidal neurons. This continuum exists because utilizations of synaptic efficacies by presynaptic APs differ over the population of synaptic contacts. Synapses are likely to be positioned on this continuum according to the degree of temporal coherence of pre- and postsynaptic APs, and neuromodulators that regulate neurotransmitter release may transiently change the position set by activity. For a given set of absolute synaptic efficacies and individual neuronal spiking, the way in which synapses utilize their efficacies determines which features of the presynaptic population activity are effective in producing the postsynaptic response that drives the neuron. Synapses therefore perform complex computational tasks and therefore partake in decoding network activity.


Videoya baxın: Ders #6 -Cinsiyyetin genetikasi (Dekabr 2022).