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      細(xì)胞如何劃分任務(wù)和克服工作
      
			
      
				2019-01-10 17:12:10
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      盡管神經(jīng)科學(xué)取得了進(jìn)步，但大腦仍然是一個(gè)黑盒——甚至沒有人知道有多少不同類型的神經(jīng)元存在?，F(xiàn)在，索爾克研究所的一位科學(xué)家利用數(shù)學(xué)框架更好地理解了不同類型的細(xì)胞是如何在它們之間進(jìn)行分裂的。
      

      細(xì)胞如何劃分任務(wù)和克服工作
      

      該理論發(fā)表在2017年6月7日的《神經(jīng)元》(Neuron)雜志上。該理論可能有助于揭示細(xì)胞類型如何獲得更高的效率和可靠性，或者在勞動(dòng)分工不那么有效的情況下，疾病是如何產(chǎn)生的。
      

      Salk計(jì)算神經(jīng)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室的副教授Tatyana Sharpee說，她同時(shí)也是Helen McLoraine發(fā)育主席。“例如，在大腦中，我們還不知道不同細(xì)胞類型的數(shù)量，關(guān)于什么是細(xì)胞類型的爭論還在繼續(xù)。”有了這樣一個(gè)理論框架，我們就可以集中精力通過實(shí)驗(yàn)來理解生物的復(fù)雜性。
      

      在20世紀(jì)50年代，信息論被用來研究如何以最經(jīng)濟(jì)有效的方式發(fā)送信息，同時(shí)最小化錯(cuò)誤。這個(gè)理論也適用于大腦神經(jīng)元之間的交流。Sharpee利用信息論來識(shí)別控制生物復(fù)雜性的基本規(guī)律，他說，信息論可以幫助預(yù)測一個(gè)系統(tǒng)中有多少種不同的細(xì)胞類型，以及這些細(xì)胞類型應(yīng)該如何協(xié)同工作。
      

      Sharpee和他的同事在2015年的《美國國家科學(xué)院院刊》上發(fā)表了這一觀點(diǎn)，解釋了為什么蠑螈視網(wǎng)膜中對光線變暗敏感的神經(jīng)元分裂成兩種亞型，而對光線變暗敏感的神經(jīng)元?jiǎng)t不會(huì)分裂。結(jié)果表明，對光線變暗敏感的神經(jīng)元比對光敏感的神經(jīng)元更可靠。對暗敏感的神經(jīng)元可靠性的提高意味著它們可以分別代表不同強(qiáng)度的信號(hào)，而對光敏感的神經(jīng)元必須協(xié)同工作，從而有效地平均它們的反應(yīng)。
      

      這個(gè)理論在現(xiàn)實(shí)生活中也有類似之處，Sharpee解釋說:“當(dāng)培訓(xùn)生是新人時(shí)，管理者通常會(huì)把同樣的任務(wù)分配給幾個(gè)人。如果他們得到了相同或非常相似的答案，經(jīng)理可以對工作更有信心。學(xué)員一旦熟練，管理者就可以充分信任他們，讓他們承擔(dān)更具體的任務(wù)。
      

      在這個(gè)類比中，不太可靠的神經(jīng)元就像受訓(xùn)者，他們的答案需要平均，因?yàn)樗麄兊拇鸢缚赡芏加悬c(diǎn)偏差。更可靠的神經(jīng)元是熟練的工人，他們可以被分配不同的任務(wù)，因?yàn)槊總€(gè)人的準(zhǔn)確性是可信的。
      

      在這篇新的論文中，Sharpee進(jìn)一步描述了這些觀點(diǎn)如何被推廣，以幫助我們理解不同的蛋白質(zhì)(比如首先幫助我們在大腦中產(chǎn)生信號(hào)的離子通道)如何劃分輸入范圍，從而為機(jī)體實(shí)現(xiàn)更高的整體效率。基于信息論，這些論點(diǎn)也可以應(yīng)用于神經(jīng)科學(xué)之外。
      

      “我們在視網(wǎng)膜上測試的理論可以幫助我們理解許多其他系統(tǒng)的復(fù)雜性，因?yàn)槿绻阌朽须s的輸入輸出元素，最好對它們的輸出進(jìn)行平均。”如果這些元素的功能稍微強(qiáng)一點(diǎn)，它們就可以更加具體，并劃分動(dòng)態(tài)范圍，”Sharpee補(bǔ)充說。她正在與多個(gè)小組合作，測試和擴(kuò)大應(yīng)用范圍，如炎癥、情緒障礙、新陳代謝和癌癥。
      
			

			
        
      
			
      
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