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            蘇州格羅貝爾生物科技有限公司

            【NeuroNexus文章分享】解密嗅覺皮層,氣味與情境的融合

            時間:2025-1-10 閱讀:728
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               在神經科學的廣闊領域,嗅覺皮層(PCx)一直被視為探索大腦信息處理機制的“黃金區(qū)域"。一項關于非嗅覺編碼獲取提升嗅覺皮層氣味辨別能力的研究取得了令人振奮的成果,揭示了嗅覺皮層在氣味處理中的復雜機制。

               本研究使用了NeuroNexus神經硅電極,(型號:A1x32-Poly3-5mm-25s-177)捕捉了PCx區(qū)域的神經活動。

            【NeuroNexus文章分享】解密嗅覺皮層,氣味與情境的融合



            行為學實驗:虛擬現實任務與獎勵系統(tǒng)

               這項研究的“主角"是小鼠的初級嗅覺皮層(PCx)。研究人員探索了在學習過程中,如何通過將氣味與行為關聯(lián),進而提升小鼠的氣味辨別能力。借助一項創(chuàng)新的虛擬現實任務,研究人員成功將氣味與視覺情境相結合,為理解嗅覺皮層的神經編碼機制打開了全新的大門。

               實驗通過構建虛擬線性走廊系統(tǒng),讓小鼠在頭固定的情況下,區(qū)分兩種視覺情境和兩種氣味組合,并在特定情境下給予獎勵。隨著訓練的進行,小鼠逐漸學會根據氣味與情境的關聯(lián)做出正確反應,從初期的混亂表現到后期的精準識別,展現了學習的顯著進展。

            【NeuroNexus文章分享】解密嗅覺皮層,氣味與情境的融合

            圖1

            • a :虛擬實驗環(huán)境的示意圖。小鼠在虛擬走廊中活動,氣味與視覺情境關聯(lián),獎勵則位于情境出口。圖示明確了氣味和獎勵在實驗中的時空關系,為后續(xù)分析提供了清晰的框架。

            • b:定義了只有特定的氣味-情境組合與獎勵相關聯(lián),為后續(xù)分析提供了任務條件的明確指引。

            • c:小鼠的學習進程圖,行為指標顯示隨著訓練的進行,小鼠逐步掌握了氣味與情境的關聯(lián),達到了專家水平。

            • d:學習前后行為的顯著變化,專家小鼠表現出預期性行為,如在接近獎勵區(qū)時提前舔舐反應,進一步證明了小鼠對氣味-情境-獎勵的精準掌握。

            • e/f :神經元活動的動態(tài)變化,專家小鼠的神經元群體活動變得更加復雜,能夠同時解碼氣味、情境和獎勵信息



            神經記錄:NeuroNexus 讓數據更精準

               在神經記錄方面,研究人員采用了美國NeuroNexus公司研發(fā)生產32通道神經硅電極(型號:A1x32-Poly3-5mm-25s-177)捕捉PCx區(qū)域的神經活動。這款高通道、低噪聲設計的電極使得研究者能夠精確監(jiān)測神經元群體的動態(tài)變化,為研究提供了豐富的數據支持。在實驗中,NeuroNexus探針成功記錄了小鼠在任務執(zhí)行過程中神經元活動的細微變化,揭示了神經編碼在學習過程中如何不斷進化和變化。

            【NeuroNexus文章分享】解密嗅覺皮層,氣味與情境的融合

            圖2

            a:行為動物中PCx記錄位置的示意圖。
            b:初次訓練階段記錄的小鼠神經元示例。
            c:專家階段記錄的小鼠神經元示例,展示了氣味、獎勵、吸氣、速度和舔舐反應。專家小鼠還顯示出一些新的特征:關聯(lián)性反應神經元和對位置的反應。底部面板中的位置反應根據小鼠在各位置的停留時間進行歸一化(綠色表示小鼠的平均停留時間)。


            研究結果

              隨著學習的深入,小鼠PCx神經元群體的活動發(fā)生了顯著變化。初期,神經元的活動主要基于氣味信息進行編碼,但隨著學習過程的推進,神經元活動開始整合更多的非嗅覺信息,如視覺情境和獎勵預期。通過主成分分析(PCA)和混合主成分分析(dPCA),研究人員發(fā)現,專家小鼠的神經元活動在氣味、情境和獎勵編碼上的復雜度顯著提高,表明它們對多模態(tài)信息的解碼能力得到了極大增強。

               在這項研究中,NeuroNexus 32通道神經硅電極發(fā)揮了重要作用。不僅穩(wěn)定記錄PCx區(qū)域的神經元活動,而且能夠同時監(jiān)測多個神經元的電信號,全面反映神經群體活動的動態(tài)變化。并提供了更全面、更高質量的數據支持,為后續(xù)復雜數據分析和精確結論的推導奠定了堅實的基礎。



            相關論文信息:

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            Noel et al.,  Nature Communications|        (2024) 15:5572


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