导读 致力于在高清晰度、单细胞细节水平上了解大脑的研究人员设计了一种新的计算机程序，用于识别活体蠕虫荧光显微镜图像中的每个神经细胞。以前
致力于在高清晰度、单细胞细节水平上了解大脑的研究人员设计了一种新的计算机程序，用于识别活体蠕虫荧光显微镜图像中的每个神经细胞。以前尝试自动识别单个神经细胞的尝试因同一细胞在不同蠕虫中可能位于截然不同的位置这一事实而受挫。
这些蠕虫是秀丽隐杆线虫，一种在世界各地的土壤和研究实验室中常见的微小蛔虫。动物 1 毫米长的透明身体中的 959 种细胞类型中的每一种都已被识别、命名和绘制，包括它们的 302 种神经细胞。
科学家们于 1986 年完成了第一张秀丽隐杆线虫神经系统图谱，此后一直在对其进行改进。最近的项目包括 OpenWorm，这是一项正在进行的全球性努力，旨在设计逐个细胞且行为准确的虚拟秀丽隐杆线虫——一种具有研究价值的电子宠物。
尽管它们很有价值，但广义脑图谱，即所谓的连接组图，仍然无助于识别单个活蠕虫中的神经元。“想象一下，如果你知道地图上所有城市的名称，但每次你看时城市都会移动。这就是它的样子，试图将当前的大脑地图集与生物体进行比较，”东京大学的 Yuichi Iino 教授说，最近发表在BMC Biology上的研究论文的合著者。
Iino 的研究小组想要识别和绘制活的秀丽隐杆线虫中的每个神经细胞，以便他们能够绘制出使行为、学习和记忆成为可能的电脉冲通路。
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