Учёные из нескольких стран объединили эксперимент и математику, чтобы видеть, какие клетки мозга активны в разное время суток. Работа выполнена на мышиных моделях и опубликована в журнале PLOS Biology.
Японская и швейцарская команды разработали экспериментальные инструменты, а исследователи из Университета Мичигана создали вычислительные рабочие процессы. В экспериментах использовали световую листовую микроскопию и генетическую маркировку, чтобы активные нейроны светились и их можно было отмечать по времени.
Сложные слова
- объединить — соединить несколько вещей или идей вместеобъединили
- эксперимент — план действий для научного исследования
- микроскопия — метод для изучения очень маленьких объектовмикроскопию
- маркировка — пометка, чтобы узнать или найти объектмаркировку
- нейрон — клетка мозга, которая передаёт сигналынейроны
- светиться — излучать или отдавать видимый светсветились
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Почему важно знать, какие клетки мозга активны в разное время суток?
- Почему учёные использовали мышиные модели для этой работы?
- Зачем в экспериментах применяли генетическую маркировку?
Похожие статьи
Неделя в передержке снижает стресс у приютских собак
Исследование под руководством Virginia Tech показало, что неделя в приёмной семье снижает у приютских собак уровень кортизола и увеличивает время отдыха. Воссоединение с знакомым сожителем по вольеру после возвращения также улучшало поведение собак.
Почему языковые модели ошибаются при умножении четырёхзначных чисел
Новое исследование показало, что современные большие языковые модели плохо умножают четырёхзначные числа, потому что не хранят и не используют промежуточные результаты. Метод ICoT и дополнительные цели обучения помогают моделям запоминать шаги и давать правильный ответ.
Носимые устройства с ИИ при диабете 2 типа
Метаобзор учёных Университета Буффало в NPJ Digital Medicine оценивает носимые устройства с искусственным интеллектом для людей с диабетом 2 типа и преддиабетом. Описаны потенциал в прогнозировании глюкозы и серьёзные проблемы с данными и объяснимостью моделей.
Как люди привыкают к роботизированному протезу ноги
Исследование показывает, как люди учатся ходить с роботизированным протезом и как меняется их восприятие движений. Выполнение улучшается, но самооценка сначала занижена, а затем завышена; учёные предлагают давать пользователям обратную визуальную информацию.
