浙江大學求是高等研究院 大腦是由無數神經元組成的信息計算和傳導網絡,要了解大腦的運行機制,我們必須了解大腦中的基本計算單位—神經元—是如何相互連接的。用電子顯微鏡重建神經網絡費時費力,光學顯微成像(Microscope Camera)的速度要比電子顯微成像快很多,但在光學顯微鏡(Microscope)下,很難觀察到突觸的結構。為解決這個問題,mGRASP技術巧妙地利用了綠色熒光蛋白(GFP)標記技術.
這項技術的成功還得益于學科交叉,除了生物、化學技術外,計算領域的生物圖像信息學技術也起了至關重要的作用。通過顯微成像(Microscope Camera)技術我們可以得到神經元及其突觸的三維圖像,但從中獲取有用的生物學知識并不容易,要依靠肉眼觀察將其轉換為有意義的神經網絡更是一項不可能的任務。因此,研究人員還開發了一套完整的定量分析系統,可自動將多個視場下的顯微鏡圖像拼接成包含完整神經元的三維圖像,然后將圖像中神經元的形態及其突觸提取出來,轉化為易于分析的數字模型,從而使高通量的神經網絡重建成為可能。 研究人員估計,有了這樣的技術,可以使原需幾十年的神經網絡重建工作在幾個星期內完成。另外,該技術還可應用于疾病機制的研究,比如自閉癥和帕金森病等神經疾病可能與神經元連接異常相關,通過mGRASP可以觀察這些疾病下神經網絡發生了怎樣的變化,從而推斷其病理機制。
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