第1984条脑科学**
1月 30， 2023日
《科学时报》
自然：一个既能思考又能行动的分子系统
*：原则。 
神经元就像思想的基石，每个神经元都有多种用途。 近几十年来，神经元如何做到这一点已经成为一个快速发展的研究领域，复杂的神经网络模型在当今的数字计算机中变得非常普遍。 最近，一组科学家展示了自组装分子如何像神经网络一样发挥作用。
研究人员设计了 917 个方形 DNA 铺路块，可以在试管溶液中自组装成三种不同的形状，即字母 H、A 和 M。 研究表明，这个分子系统被组装成具有相同成分的不同形状，就像相同的神经元编码多个不同的记忆一样。 对于以各种形状存在但仅以一种形状“位于同一位置”的分子，当它们的浓度很高时，它们会导致某种形状的成核。
为什么病毒会让你打喷嚏？
*：生物公司。
打喷嚏具有保护作用，可以去除体内令人讨厌的、潜在有害的物质。 加州大学伯克利分校的神经生理学家戴安娜·包蒂斯塔（Diana Bautista）及其同事怀疑SARS-CoV-2可能发挥更直接的作用。 受感染的细胞分泌大量的病毒蛋白PLPRO。 先前的研究表明，植物、细菌甚至人类产生的其他蛋白酶也可以刺激引起打喷嚏的感觉神经元。
研究人员将PLPRO喷洒到小鼠的鼻子中，发现它刺激了一组称为伤害感受器的感觉神经元，产生疼痛和瘙痒的感觉。 PLPRO通过促使蛋白质通道允许钙进入来激活伤害感受器，但它不直接作用于通道。 研究人员认为，它针对的是他们尚未确定的不同受体。 该研究发表在：biorxiv以上。
brain：一种新发现的tau蛋白可能与阿尔茨海默病的发病机制有关
*：阿尔茨海默病。
Tau 蛋白在阿尔茨海默病 （AD） 患者的大脑中异常聚集，但 tau 错误折叠和聚集的早期阶段尚不清楚。 最近，马萨诸塞州总医院和波士顿儿童医院的研究人员使用先进的蛋白质组学方法鉴定了一种新形式的可溶性tau蛋白，该蛋白可能涉及tau蛋白的早期阶段。
实验结果表明，在阿尔茨海默氏症患者的大脑中，一种可溶性tau蛋白并不存在于经典的tau蛋白聚集体中，但具有许多相同的毒性。 它在分子水平上类似于阿尔茨海默病聚集体中发现的不溶性tau蛋白，但似乎是一种不完整的形态。
性质：UCSD团队使用神经植入物捕捉深部脑图像
*：脑机接口社区。
最近，加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了一种神经植入物，通过在大脑表面记录来提供有关深层神经活动的高分辨率数据。 植入物由粘附在大脑表面的薄而透明的柔性聚合物条组成。 该条带嵌入了高密度石墨烯微电极阵列，可实现多达 256 个通道。 他们已经开发了迄今为止任何表面神经植入物中最密集的透明电极阵列。 高密度阵列能够以高空间分辨率记录大面积的神经活动。
CMI：巨噬细胞通过创伤或中风后的炎症反应在肺损伤中的关键作用
*：inature
远端器官损伤是无菌组织损伤常见的继发性并发症，也是预后不良的主要原因。 近日，广东医科大学唐静、中国人民解放军总医院洪晓阳报道了巨噬细胞在创伤或中风后肺损伤中的关键作用。 研究发现，募集消耗组织内巨噬细胞的巨噬细胞，而不是破坏单核细胞**，可以减少创伤或中风后的肺损伤。 研究结果表明，从无菌组织损伤的远处部位释放循环警报通过与膜上的晚期糖基化终产物（RAGE）受体结合来激活表皮生长因子受体（EGFR），从而引发肺部巨噬细胞的炎症反应。 靶向组织巨噬细胞中的RAGE-EGFR信号通路是治疗无菌性损伤继发性并发症的潜在方法。
NeuroPsychologia：一项训练任务实际上使我们的大脑“短路”？！
*： 天津师范大学心理与行为研究所.
我们的认知控制不是固定的，相反，它可以通过日常的锻炼和练习来不断加强。 认知控制与双语语言控制密切相关，但认知控制的提高是否会影响双语者与语言相关的大脑活动？ 最近的一项研究发现，与对照组相比，实验组在认知控制训练 8 天后的行为表现没有明显改善，但在语言控制后测中，从额叶到皮质下区域（即 Lai IFG LCN、DACC pre-SMA lthal）的连接强度降低。 这些结果表明，认知控制训练提高了额叶-皮质下区域协同作用的神经效率，从而在一般领域实现认知控制。
柳叶刀精神病学：哪种抗精神病药预防**最有效？ 结合随机对照研究和真实世界数据的网络荟萃分析
*：一买通精神病学。
在现实世界中，高达80%的精神谱系障碍患者不符合纳入随机对照试验（randomised controlled trials， RCTs）的预防标准，其结果比符合条件的患者更差。 最近的一项在线荟萃分析是迄今为止评估抗精神病药物疗效的最大规模的荟萃分析，首次结合了来自个体患者的真实世界和 RCT 数据。 在具体药物方面，口服奥氮平比氟哌啶醇更有效，整体评估表现良好，在真实世界和RCT数据均有抗精神病药物中预防效果最佳**; 抗精神病药长效注射剂也应更早使用，因为它们在现实世界中优于随机对照试验。
Nature Communications：一种基于多视图对比学习的宏基因组分箱算法
*：复旦大学类脑智能科学与技术研究院。
近日，研究员朱山峰的团队提出了一种基于多视图对比学习的分箱方法，称为comebin。 Comebin 充分利用数据增强的优势，生成每个重叠群的多个片段（视图），并通过对比学习获得异构特征的高质量嵌入，例如序列覆盖率和 k-mer 分布。 实验结果表明，Comebin 在多个模拟和真实世界的数据集上表现优于目前最先进的分箱方法，特别是在从真实世界样本中恢复近乎完整的基因组方面。
审稿人：Simon