光疗对睡眠剥夺小鼠学习记忆以及BDNF-TrkB信号通路的影响

睡眠障碍是临床中的常见多发病,睡眠障碍易诱发和加重认知障碍疾病,损害海马依赖的学习记忆功能。光疗是一种改善睡眠的有效方法,鉴于此,本课题组研究了光疗对睡眠剥夺小鼠炎症反应、氧化应激反应及BDNF-TrkB信号通路的影响,探索光疗对睡眠剥夺小鼠学习记忆的影响。通过旋转圆筒法建立睡眠剥夺模型,小鼠随机被分为对照组、睡眠剥夺组、光疗组(468 nm,光照强度分别为100,300,900 lx)。光疗组边剥夺边治疗,每天早晚进行光照30 min,于剥夺3 d后对各组小鼠进行水迷宫实验和旷场实验,采用ELISA法检测小鼠血浆和海马组织中TNF-α、SOD、5-HT因子的表达量,采用RT-PCR法检测小鼠BDNF、TrkB和Akt中的mRNA表达量。结果显示：与对照组相比,睡眠剥夺导致小鼠体重下降,游泳潜伏期增长,促进了炎性因子TNF-α的表达,降低了SOD活性和5-HT的表达,并降低了BDNF、TrkB和Akt中的mRNA表达;与睡眠剥夺组相比,光疗组小鼠的游泳潜伏期缩短,平台交叉次数增多,TNF-α表达下降,SOD和5-HT表达呈上升趋势,焦虑样行为减轻,BDNF、TrkB与Akt中的mRNA...     

ZnO全光控忆阻器及其类突触行为

本研究基于ZnO制备了一种全光控忆阻器,短波光照射可增大器件电导,长波光则可降低电导,并且电导态可以长时间保持.因此,通过改变施加光信号的波长,可实现忆阻器电导的可逆调控.基于以上特性,该器件可以模拟突触基本功能,包括长程增强与长程抑制、光功率密度依赖可塑性、频率依赖可塑性以及学习-遗忘-再学习的经验学习行为.与电相比...     

一种改进FHN神经元滤波模型研究

突触滤波是神经元处理和传递信息的重要过程,有助于生物在复杂环境中获取所需信息.针对当前人工神经元模型中较少考虑到突触滤波机制,本文以FitzHugh-Nagumo(FHN)人工神经元模型为基础构建基于膜电势增量变化的神经元数学模型,在此基础上模拟突触滤波机制,从而提出一种改进FHN神经元滤波模型.而后,对该模型的稳定性...     

神经网络求解图最短路径问题的一种新方法*

本文给出一种求解图最短路径问题的实用反馈式神经网络，并证明这种网络的求解稳定性．这种网络基于最小值选择网而构成，对任意有向图和无向图均能收敛到其唯一的稳定点．由此求得图所有顶点对阃的最短路径及最短路径长度．本文结果是神经网络求解非NP—难解类优化问题的一种新尝试．     

类脑计算新发展——“TrueNorth”神经元芯片

类脑计算是一种基于神经网络的全新数据存储和计算技术,通过模拟大脑的工作机理,可以突破传统计算机处理大型问题时遇到的冯·诺依曼瓶颈,在显著提高信息处理速度的同时大幅降低功耗,并且具有自我学习和自适应能力。介绍了IBM最新研究的TrueNorth神经元芯片技术,包括其基本架构、工作原理、芯片性能、应用成果等,并展望了类脑计算技术的未来发展前景。     

基于突触离子通道动力学神经元网络的高效并行仿真算法

在计算神经科学领域,大规模神经元网络的并行仿真对探索和揭示生物大脑中信息传递机制有着重要作用。为加速大规模神经元网络仿真,提出一种模块独立性强、耦合度低的基于突触递质-受体离子通道动力学的神经元网络的并行算法。通过分析化学突触信息传递机理及递质分子、受体离子通道动力学特征,提出了递质-受体计算分离的思想,增强了突触前神经元引起的递质分子浓度计算与突触后绑定状态的受体浓度计算之间的独立性,降低突触电流计算中突触前神经元状态和突触后神经元状态之间的耦合度。基于上述思想,设计并实现了一种生物神经网络并行算法。仿真结果表明了该算法的高效性。     

智能芯片,开启智慧大脑

芯片又叫集成电路,它是通过微细加工技术,把半导体器件制造在硅晶圆表面上获得的一种电子产品。2014年美国高通神经形态芯片入选全球10大技术突破,IBM推出能够模拟人脑神经元、突触功能及其他脑功能的微芯片,标志该技术取得重大进展。芯片虽小,但在信息化世界里无处不在。     

具有突触规则的脉冲神经膜系统综述

膜系统是受到细胞、组织、器官和系统的结构和功能的启发而提出的一类生物启发式计算模型。具有突触规则的脉冲神经膜系统是一类受神经元间信息交流方式的启发而提出的膜系统,该类模型中神经元是存储信息的单元,突触是整合并传递信息的媒介,整个系统采用分布式、并行方式处理信息。文中回顾了具有突触规则的脉冲神经膜系统的定义及相关概念,介绍了若干个脉冲神经膜系统变体,并对比了各系统的同异;列出了该系统及其变体在不同工作模式下计算能力方面的研究进展,以及该系统在求解计算困难问题、算术运算和破解密码方面的应用;提出了尚待研究的若干问题,以期为具有突触规则的脉冲神经膜系统理论研究提供方向,同时为相关系统的应用研究拓展思路。     

BP神经网络的硬件实现

本文提出了一种采用ＭＯＳ晶体管的电流模式连续时间模拟ＢＰ神经网络的硬件实现新方法，硬件系统适合利用ＶＬＳＩ技术，具有片人误差反向传播学习功能，能简经ＢＰ新算法修正权值，对所设计的电路提供了ＰＳＰＩＣＥ仿真结果，结果表明硬件实现方法的可行性。     

不同重连概率的小世界脉冲神经网络抗扰功能研究

现今各种电磁干扰对电子系统造成的不良影响越来越严重,传统防护方式的局限性日益凸显。电磁仿生学由此被提出,目的是通过借鉴生物体的自适应抗扰的优良特性,以期建立新的防护模式。构建了以Izhikevich神经元模型为节点,兴奋性和抑制性突触可塑性模型共同调节基于小世界网络拓扑的小世界脉冲神经网络;基于复杂网络理论对比分析了不同重连概率的小世界网络的拓扑特性;对比分析了不同重连概率的小世界脉冲神经网络在高斯白噪声刺激下的抗扰功能。实验结果表明:小世界网络的平均路径长度和全局效率值受重连概率的影响较小,平均聚类系数和小世界属性受重连概率的影响较大;构建的不同重连概率的脉冲神经网络均具有一定抗扰功能且高聚类系数和低平均路径长度显著的小世界脉冲神经网络抗扰功能最优。