也就是说，需要一个神经元村来处理大脑中的感觉输入。例如，当一条线出现在我们的视野中时，神经元网络会一起放电并向整个大脑发送信息，以识别该线的颜色、方向、运动和其他特征。这些网络由多种类型的神经元组成，其中一些神经元发送兴奋信号，增加其他神经元放电的可能性，还有一些发送抑制信号，降低其他神经元放电的可能性。研究人员观察到兴奋性神经元的微调网络产生特定的连接模式，将具有相似功能特性的神经元连接在一起。相比之下，抑制性神经元被认为比兴奋性神经元建立的特异性连接要少，与附近表现出广泛功能特性的神经元发生突触。 2017 年 3 月，马克斯·普朗克佛罗里达神经科学研究所 (MPFI) 的研究人员在《Neuron》上发表了一项研究，挑战了这一观点，证明抑制性神经元参与微调的功能特异性网络，与兴奋性神经元类似。研究人员怀疑这些网络的异常可能在多种大脑疾病中发挥作用，包括自闭症和发育障碍。
MPFI David Fitzpatrick 实验室的研究人员 Dan Wilson 和 Gordon Smith 怀疑，之前的研究没有观察到这种功能组织有两个主要原因。首先，大多数抑制性神经元连接的研究都集中在小鼠大脑上，而且越来越清楚的是，皮质回路的组织可能存在显着的物种差异。第二个是现有的成像技术不足以可视化除小鼠以外的物种中抑制性神经元的功能特性和网络连接。
通过采用纽约大学 Gord Fishell 实验室首创的一项最新技术，MPFI 团队首次能够从基因角度瞄准雪貂视觉皮层中的抑制性神经元，该模型系统为雪貂视觉皮层中的抑制性神经元的原理提供了许多见解。与包括灵长类动物在内的多种哺乳动物相关的皮质回路组织和发育。该技术使研究小组能够可视化特定抑制性神经元的活动，而使用传统方法很难看到这些活动，而传统方法在可视化兴奋性神经元方面更有效。在对这些细胞的功能特性进行成像后，他们使用抗体标记技术生成另一组图像，在这些图像中他们可以区分抑制性神经元的不同亚型。然后，他们采用了为本研究开发的新技术，使他们能够匹配这两组图像中的单个神经元，以便他们能够识别单个抑制性神经元的亚型和功能活动。
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