Создание объектов запаха в мозгу - PSORDOC

Создание объектов запаха в мозгу

Исследовательская группа под руководством Хокто Казамы из Центра исследований мозга RIKEN (CBS) в Японии объединила изображения мозга и модели активности мозга, чтобы объяснить, как запахи можно обобщить по категориям. Команда исследовала область мозга мух, которая играет центральную роль в формировании обонятельных воспоминаний, и обнаружила кластерные представления смесей и групп запахов, которые сохраняются у отдельных мух. Это исследование, опубликованное в Neuron , объясняет, как разные запахи одинаково воспринимаются разными людьми.

Признание и обобщение — важные процессы, которые мы часто принимаем как должное. Будь то распознавание акцента человека или способность классифицировать невиданное ранее сочетание продуктов как разновидность пиццы, наш мозг каким-то образом выполняет всю тяжелую работу в фоновом режиме. Что касается запаха, животные используют свое обоняние, чтобы распознавать источники пищи, хищников, потенциальных партнеров и семью. Запах обычно представляет собой смесь из нескольких летучих молекул, пока животные не признают , что каждая молекула один за другим, а вся смесь в виде одного запаха. Обратите внимание на запах цитрусовых. Несмотря на то, что апельсины, лимоны, грейпфруты и юдзу имеют разный состав молекул запаха, все они могут быть распознаны как «цитрусовые».

На сегодняшний день не совсем понятно , как мозг генерирует представления об объединенных запахах. К счастью, способность распознавать и обобщать запахи может быть достигнута с помощью обыкновенной плодовой мухи, у которой очень хорошо спланирована обонятельная система с заданным количеством нейронов . Исследовательская группа CBS сосредоточилась на этой системе, особенно на различиях между двумя областями мозга в сенсорных путях.

В мозге мух информация об запахе передается от первичного обонятельного центра, называемого антенной долей, к вторичному центру, называемому грибовидным телом. Чтобы их эксперимент сработал, команде необходимо было одновременно измерить ответы гораздо большего числа нейронов, чем это делалось в прошлом. «Одновременное определение активности всех 2000 клеток грибовидного тела было самым большим техническим препятствием», — объясняет Казама. «Предыдущие исследования регистрировали только менее 5% из них, что было недостаточно для наших целей». Они решили эту проблему, разработав алгоритм, который автоматически определяет местонахождение и отслеживает все ячейки в течение часа записи.

(564 публикаций на сайте)

(Пока оценок нет)
Загрузка...
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Содержание

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

Adblock
detector