Первая карта мозга насекомого

[Aintelligence]

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

— знаковое достижение в области неврологии.

Международная команда, возглавляемая Университетом Джона Хопкинса и Кембриджским университетом, создала подробную диаграмму, отображающую все нейронные связи в мозге личинки плодовой мушки — архетипической научной модели с мозгом, сравнимым с человеческим.

Эта работа, вероятно, послужит основой для будущих исследований мозга и вдохновит создание новых архитектур машинного обучения. Она была опубликована в журнале Science.
"Если мы хотим понять, кто мы такие и как мы думаем, то необходимо понимать механизм мышления", — заявил старший автор Джошуа Т. Фогельштейн, инженер-биомедицин из Университета Джона Хопкинса, специализирующийся на проектах, основанных на данных, включая коннектомику — изучение связей нервной системы. "Ключом к этому является знание того, как нейроны соединяются друг с другом".

Первая попытка картирования мозга - 14-летнее исследование круглых червей, начатое в 1970-х годах, привело к частичной карте и Нобелевской премии. С тех пор частичные коннектомы были нанесены на карту во многих системах, включая мух, мышей и даже людей, но эти реконструкции обычно представляют лишь крошечную часть всего мозга. Комплексные коннектомы были созданы только для нескольких небольших видов с несколькими сотнями, несколькими тысячами нейронов в их телах — круглого червя, личиночного морского брызгалки и личиночного морского кольчатого червя.

Коннектом детеныша плодовой мушки, личинки Drosophila melanogaster, созданный этой командой, является наиболее полной и обширной картой всего мозга насекомого, когда-либо созданной. Он включает 3 016 нейронов и все связи между ними - 548 000.

Морфология всех нейронов головного мозга, реконструированная по объему ЭМ с разрешением синапса, и матрица синаптических связей всего мозга. Эта информация о связях была использована для иерархической группировки всего мозга в 93 типа клеток, которые были внутренне согласованы на основе морфологии и известной функции.

Картирование всего мозга является крайне сложным и трудоемким процессом, даже при использовании современных технологий. Для получения полной картины мозга на клеточном уровне требуется разрезать мозг на сотни или тысячи отдельных образцов ткани, каждый из которых должен быть изображен с помощью электронного микроскопа, прежде чем начнется кропотливый процесс реконструкции всех этих фрагментов, нейрон за нейроном, в полный, точный портрет мозга. Картирование мозга мыши, по оценкам, в миллион раз сложнее, чем у детеныша плодовой мушки, и картирование мозга, близкого к человеческому, маловероятно в ближайшем будущем, возможно, даже при нашей жизни.

Международная команда выбрала личинку плодовой мухи, так как это животное имеет сопоставимую генетическую основу с человеком и обладает богатым опытом обучения и принятия решений, что делает его полезным модельным организмом в неврологии. Кроме того, его компактный мозг можно визуализировать и реконструировать в разумные сроки.

Несмотря на это, работа заняла 12 лет команде из Кембриджского университета и Университета Джона Хопкинса. Визуализация каждого нейрона занимала около одного дня вручную. Исследователи из Кембриджа создали изображения мозга с высоким разрешением и вручную изучили их, чтобы найти отдельные нейроны, тщательно отслеживая каждый из них и связывая синаптические связи.

Методы, разработанные командой, применимы к любому проекту по изучению связей мозга, и их код доступен для других исследователей. Команда ожидает, что продолжение исследований приведет к открытию еще большего числа вычислительных принципов и может вдохновить создание новых систем искусственного интеллекта.

Результаты исследования могут привести к новым методам лечения нейрологических заболеваний, таких как болезнь Паркинсона или болезнь Альцгеймера. Картирование связей в мозге может помочь в определении областей, связанных с конкретными функциями, и понимании того, как эти области взаимодействуют между собой.

"Для того, чтобы разработать новые терапии для нейрологических заболеваний, нам нужно понимать, как работает мозг и как его различные области взаимодействуют друг с другом", — сказал Фогельштейн.

Также результаты могут быть полезны для разработки более эффективных алгоритмов машинного обучения, которые могут эмулировать работу мозга. В настоящее время большинство алгоритмов машинного обучения основаны на искусственных нейронных сетях, которые имитируют работу мозга. Однако, по мнению Фогельштейна, наши знания о мозге все еще ограничены, и улучшенное понимание связей между нейронами может привести к созданию более эффективных моделей машинного обучения.

"Нам нужно лучше понимать, как мозг обрабатывает информацию, чтобы создать более эффективные искусственные интеллектуальные системы", — сказал Фогельштейн. "Мы надеемся, что наши исследования помогут пролить свет на этот процесс и вдохновят на создание более эффективных систем машинного обучения".



Доп. Материалы.
Видео:

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

Если вы хотите подписаться на обновления статей в разделе,
то напишите об этом в комментариях или подпишитесь на
Neural Network или Aintelligence ​

---

Чтобы задать вопрос, предложить тему для публикации или высказать свое мнение,
то для этого создана тема

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

Высказывайте своё мнение и комментируйте ПО ТЕХНИЧЕСКОЙ ЧАСТИ И РАЗВИТИЮ ЯuToR Science, ваша позиция и оценка — очень важна для нас.​

---

Если вы хотите живого общения с другими членами сообщества,
и при этом получить возможность выиграть криптовалюту на свой кошелёк приглашаем вас в

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

Тема создана для свободного интеллектуального общения на любые темы!​

---

Принимайте участие в наших неординарных, необычных и интересных конкурсах

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

вас ждет общение и большие денежные призы​

---

Наш телеграм канал

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

и

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

​

 

[Solman]

Даже не читая, стало интересно посмотреть картиночки спасибо

 

[MisterTwiste56]

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

— знаковое достижение в области неврологии.

Международная команда, возглавляемая Университетом Джона Хопкинса и Кембриджским университетом, создала подробную диаграмму, отображающую все нейронные связи в мозге личинки плодовой мушки — архетипической научной модели с мозгом, сравнимым с человеческим.

Эта работа, вероятно, послужит основой для будущих исследований мозга и вдохновит создание новых архитектур машинного обучения. Она была опубликована в журнале Science.
"Если мы хотим понять, кто мы такие и как мы думаем, то необходимо понимать механизм мышления", — заявил старший автор Джошуа Т. Фогельштейн, инженер-биомедицин из Университета Джона Хопкинса, специализирующийся на проектах, основанных на данных, включая коннектомику — изучение связей нервной системы. "Ключом к этому является знание того, как нейроны соединяются друг с другом".

Первая попытка картирования мозга - 14-летнее исследование круглых червей, начатое в 1970-х годах, привело к частичной карте и Нобелевской премии. С тех пор частичные коннектомы были нанесены на карту во многих системах, включая мух, мышей и даже людей, но эти реконструкции обычно представляют лишь крошечную часть всего мозга. Комплексные коннектомы были созданы только для нескольких небольших видов с несколькими сотнями, несколькими тысячами нейронов в их телах — круглого червя, личиночного морского брызгалки и личиночного морского кольчатого червя.

Коннектом детеныша плодовой мушки, личинки Drosophila melanogaster, созданный этой командой, является наиболее полной и обширной картой всего мозга насекомого, когда-либо созданной. Он включает 3 016 нейронов и все связи между ними - 548 000.

Морфология всех нейронов головного мозга, реконструированная по объему ЭМ с разрешением синапса, и матрица синаптических связей всего мозга. Эта информация о связях была использована для иерархической группировки всего мозга в 93 типа клеток, которые были внутренне согласованы на основе морфологии и известной функции.

Картирование всего мозга является крайне сложным и трудоемким процессом, даже при использовании современных технологий. Для получения полной картины мозга на клеточном уровне требуется разрезать мозг на сотни или тысячи отдельных образцов ткани, каждый из которых должен быть изображен с помощью электронного микроскопа, прежде чем начнется кропотливый процесс реконструкции всех этих фрагментов, нейрон за нейроном, в полный, точный портрет мозга. Картирование мозга мыши, по оценкам, в миллион раз сложнее, чем у детеныша плодовой мушки, и картирование мозга, близкого к человеческому, маловероятно в ближайшем будущем, возможно, даже при нашей жизни.

Международная команда выбрала личинку плодовой мухи, так как это животное имеет сопоставимую генетическую основу с человеком и обладает богатым опытом обучения и принятия решений, что делает его полезным модельным организмом в неврологии. Кроме того, его компактный мозг можно визуализировать и реконструировать в разумные сроки.

Несмотря на это, работа заняла 12 лет команде из Кембриджского университета и Университета Джона Хопкинса. Визуализация каждого нейрона занимала около одного дня вручную. Исследователи из Кембриджа создали изображения мозга с высоким разрешением и вручную изучили их, чтобы найти отдельные нейроны, тщательно отслеживая каждый из них и связывая синаптические связи.

Методы, разработанные командой, применимы к любому проекту по изучению связей мозга, и их код доступен для других исследователей. Команда ожидает, что продолжение исследований приведет к открытию еще большего числа вычислительных принципов и может вдохновить создание новых систем искусственного интеллекта.

Результаты исследования могут привести к новым методам лечения нейрологических заболеваний, таких как болезнь Паркинсона или болезнь Альцгеймера. Картирование связей в мозге может помочь в определении областей, связанных с конкретными функциями, и понимании того, как эти области взаимодействуют между собой.

"Для того, чтобы разработать новые терапии для нейрологических заболеваний, нам нужно понимать, как работает мозг и как его различные области взаимодействуют друг с другом", — сказал Фогельштейн.

Также результаты могут быть полезны для разработки более эффективных алгоритмов машинного обучения, которые могут эмулировать работу мозга. В настоящее время большинство алгоритмов машинного обучения основаны на искусственных нейронных сетях, которые имитируют работу мозга. Однако, по мнению Фогельштейна, наши знания о мозге все еще ограничены, и улучшенное понимание связей между нейронами может привести к созданию более эффективных моделей машинного обучения.

"Нам нужно лучше понимать, как мозг обрабатывает информацию, чтобы создать более эффективные искусственные интеллектуальные системы", — сказал Фогельштейн. "Мы надеемся, что наши исследования помогут пролить свет на этот процесс и вдохновят на создание более эффективных систем машинного обучения".



Доп. Материалы.
Видео:

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

Если вы хотите подписаться на обновления статей в разделе,
то напишите об этом в комментариях или подпишитесь на
Neural Network или Aintelligence ​

---

Чтобы задать вопрос, предложить тему для публикации или высказать свое мнение,
то для этого создана тема

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

Высказывайте своё мнение и комментируйте ПО ТЕХНИЧЕСКОЙ ЧАСТИ И РАЗВИТИЮ ЯuToR Science, ваша позиция и оценка — очень важна для нас.​

---

Если вы хотите живого общения с другими членами сообщества,
и при этом получить возможность выиграть криптовалюту на свой кошелёк приглашаем вас в

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

Тема создана для свободного интеллектуального общения на любые темы!​

---

Принимайте участие в наших неординарных, необычных и интересных конкурсах

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

вас ждет общение и большие денежные призы​

---

Наш телеграм канал

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

и

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

​

@Aintelligence спасибо было интересно почитать

 

[Bolda-Dobra]

Даже не читая, стало интересно посмотреть картиночки спасибо

Ахах блин я тоже не читал сразу на картинки перешел Лентяи поганые

 

[Aintelligence]

Даже не читая, стало интересно посмотреть картиночки спасибо

@Aintelligence спасибо было интересно почитать

Ахах блин я тоже не читал сразу на картинки перешел Лентяи поганые

Спасибо вам за обратную связь! Вы всегда можете написать интересующую именно вас тему — мы постараемся написать о ней максимально полно, но при этом не перегружая лишним!
Так же для простоты и скорочтения — мы выделяем в тексте основные идеи и тезисы...

 

[MisterTwiste56]

Спасибо вам за обратную связь! Вы всегда можете написать интересующую именно вас тему — мы постараемся написать о ней максимально полно, но при этом не перегружая лишним!
Так же для простоты и скорочтения — мы выделяем в тексте основные идеи и тезисы...

@Aintelligence вам спасибо за интересные статьи )

 

[lex333]

Мозг насекомого)))

 

[Aintelligence]

Мозг насекомого)))

Пока да, но это очередное достижение! Которое вскоре будет побито ещё более объёмным мозгом более крупного животного.

 

[всё будет збс]

Карта мозга насекомого это что-то новое

 

[Melomason]

А почему фото не грузит?

 

[Aintelligence]

А почему фото не грузит?

Прогружает. Но возможно у вас соединение с интернетом, на форуме сложности или на хостинге картинок.

Чем меньше исследуемый объект тем сложнее составить карту

Не соглашусь! В этой же статье один из авторов работы - пишет, что в обозримом будущем мы подобной карты не увидим у крупного организма.

1. Нейроны насекомых: Нейроны насекомых обычно меньше, чем нейроны млекопитающих. Их размер может варьироваться от нескольких микрометров до нескольких десятков микрометров в длину. Нервная система насекомых менее сложна, чем у млекопитающих, но все равно обладает способностью к выполнению сложных функций, таких как координация движений и обработка сенсорной информации.
2. Нейроны млекопитающих: Нейроны млекопитающих обычно больше, чем у насекомых. Они могут иметь длину от нескольких микрометров до нескольких миллиметров, в зависимости от типа и функции. Нервная система млекопитающих сложнее и обладает большей степенью специализации.
3. Нейроны человека: Нейроны человека также могут варьироваться в размерах, в зависимости от их роли в нервной системе. Некоторые нейроны могут быть длиной в несколько миллиметров или даже сантиметров, особенно если учитывать длину их аксонов, которые могут передавать сигналы на большие расстояния внутри организма.

 

[Скиталец]

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

— знаковое достижение в области неврологии.

Международная команда, возглавляемая Университетом Джона Хопкинса и Кембриджским университетом, создала подробную диаграмму, отображающую все нейронные связи в мозге личинки плодовой мушки — архетипической научной модели с мозгом, сравнимым с человеческим.

Эта работа, вероятно, послужит основой для будущих исследований мозга и вдохновит создание новых архитектур машинного обучения. Она была опубликована в журнале Science.
"Если мы хотим понять, кто мы такие и как мы думаем, то необходимо понимать механизм мышления", — заявил старший автор Джошуа Т. Фогельштейн, инженер-биомедицин из Университета Джона Хопкинса, специализирующийся на проектах, основанных на данных, включая коннектомику — изучение связей нервной системы. "Ключом к этому является знание того, как нейроны соединяются друг с другом".

Первая попытка картирования мозга - 14-летнее исследование круглых червей, начатое в 1970-х годах, привело к частичной карте и Нобелевской премии. С тех пор частичные коннектомы были нанесены на карту во многих системах, включая мух, мышей и даже людей, но эти реконструкции обычно представляют лишь крошечную часть всего мозга. Комплексные коннектомы были созданы только для нескольких небольших видов с несколькими сотнями, несколькими тысячами нейронов в их телах — круглого червя, личиночного морского брызгалки и личиночного морского кольчатого червя.

Коннектом детеныша плодовой мушки, личинки Drosophila melanogaster, созданный этой командой, является наиболее полной и обширной картой всего мозга насекомого, когда-либо созданной. Он включает 3 016 нейронов и все связи между ними - 548 000.

Морфология всех нейронов головного мозга, реконструированная по объему ЭМ с разрешением синапса, и матрица синаптических связей всего мозга. Эта информация о связях была использована для иерархической группировки всего мозга в 93 типа клеток, которые были внутренне согласованы на основе морфологии и известной функции.

Картирование всего мозга является крайне сложным и трудоемким процессом, даже при использовании современных технологий. Для получения полной картины мозга на клеточном уровне требуется разрезать мозг на сотни или тысячи отдельных образцов ткани, каждый из которых должен быть изображен с помощью электронного микроскопа, прежде чем начнется кропотливый процесс реконструкции всех этих фрагментов, нейрон за нейроном, в полный, точный портрет мозга. Картирование мозга мыши, по оценкам, в миллион раз сложнее, чем у детеныша плодовой мушки, и картирование мозга, близкого к человеческому, маловероятно в ближайшем будущем, возможно, даже при нашей жизни.

Международная команда выбрала личинку плодовой мухи, так как это животное имеет сопоставимую генетическую основу с человеком и обладает богатым опытом обучения и принятия решений, что делает его полезным модельным организмом в неврологии. Кроме того, его компактный мозг можно визуализировать и реконструировать в разумные сроки.

Несмотря на это, работа заняла 12 лет команде из Кембриджского университета и Университета Джона Хопкинса. Визуализация каждого нейрона занимала около одного дня вручную. Исследователи из Кембриджа создали изображения мозга с высоким разрешением и вручную изучили их, чтобы найти отдельные нейроны, тщательно отслеживая каждый из них и связывая синаптические связи.

Методы, разработанные командой, применимы к любому проекту по изучению связей мозга, и их код доступен для других исследователей. Команда ожидает, что продолжение исследований приведет к открытию еще большего числа вычислительных принципов и может вдохновить создание новых систем искусственного интеллекта.

Результаты исследования могут привести к новым методам лечения нейрологических заболеваний, таких как болезнь Паркинсона или болезнь Альцгеймера. Картирование связей в мозге может помочь в определении областей, связанных с конкретными функциями, и понимании того, как эти области взаимодействуют между собой.

"Для того, чтобы разработать новые терапии для нейрологических заболеваний, нам нужно понимать, как работает мозг и как его различные области взаимодействуют друг с другом", — сказал Фогельштейн.

Также результаты могут быть полезны для разработки более эффективных алгоритмов машинного обучения, которые могут эмулировать работу мозга. В настоящее время большинство алгоритмов машинного обучения основаны на искусственных нейронных сетях, которые имитируют работу мозга. Однако, по мнению Фогельштейна, наши знания о мозге все еще ограничены, и улучшенное понимание связей между нейронами может привести к созданию более эффективных моделей машинного обучения.

"Нам нужно лучше понимать, как мозг обрабатывает информацию, чтобы создать более эффективные искусственные интеллектуальные системы", — сказал Фогельштейн. "Мы надеемся, что наши исследования помогут пролить свет на этот процесс и вдохновят на создание более эффективных систем машинного обучения".



Доп. Материалы.
Видео:

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

Если вы хотите подписаться на обновления статей в разделе,
то напишите об этом в комментариях или подпишитесь на
Neural Network или Aintelligence ​

---

Чтобы задать вопрос, предложить тему для публикации или высказать свое мнение,
то для этого создана тема

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

Высказывайте своё мнение и комментируйте ПО ТЕХНИЧЕСКОЙ ЧАСТИ И РАЗВИТИЮ ЯuToR Science, ваша позиция и оценка — очень важна для нас.​

---

Если вы хотите живого общения с другими членами сообщества,
и при этом получить возможность выиграть криптовалюту на свой кошелёк приглашаем вас в

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

Тема создана для свободного интеллектуального общения на любые темы!​

---

Принимайте участие в наших неординарных, необычных и интересных конкурсах

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

вас ждет общение и большие денежные призы​

---

Наш телеграм канал

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

и

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

​

Порой поражаюсь насколько сложные и разнообразные биологические структуры порождает природа. Это же настоящее волшебство, чудо! Жаль что мы так безответственно относимся к её дарам.

 

[Aintelligence]

Порой поражаюсь насколько сложные и разнообразные биологические структуры порождает природа. Это же настоящее волшебство, чудо! Жаль что мы так безответственно относимся к её дарам.

Согласна с вами, я последнее время стала много читать об исчезнувших видах...их так много и они такие красивые и разнообразные.

 

[sashapushka]

Когда именно ее опубликовали ?

 

[havenews]

Нейроа постоянно перемещаются

 

[Aintelligence]

Надеюсь не смогут разобраться а то и так нами управляют как могут

Кто кем и как?

Когда именно ее опубликовали ?

Вообще в статье есть ссылка на само исследование. Оно опубликовано 9.03.2023

Нейроа постоянно перемещаются

Нейроны в мозге насекомых и людей перемещаются в процессе развития и формирования нервной системы. Однако, есть некоторые различия в механизмах перемещения нейронов у этих двух видов.

Насекомые:

• У насекомых, включая насекомых, нейроны перемещаются во время эмбрионального развития. Они образуются в определенных областях эмбриона и затем мигрируют к своим конечным местам назначения в мозге. Этот процесс называется нейрональной миграцией. Некоторые насекомые также могут продолжать формирование нейронных связей и после рождения.

Люди:

• У людей, нейроны также перемещаются во время эмбрионального развития. Они образуются в зоне, называемой нейральной трубкой, и затем мигрируют к своим конечным местам назначения в мозге. Этот процесс называется нейрональной миграцией. Он включает в себя сложные механизмы направленного движения нейронов, включая использование глиальных клеток и хемотаксиса (ориентации по химическим сигналам).

Какая же наверное кропотливая работы была проведена

Согласна.

 

[Aintelligence]

Картирование с помощью искусственного интеллекта:

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.

.
Эта технология позволяет ускорить анализ сложных нейронных структур, которые вручную исследовать крайне трудно. Полученные данные помогут в понимании функций мозга, разработке новых методов лечения неврологических заболеваний и создании передовых нейротехнологий.