ລາງວັນ

Andre Berndt, PhD, Assistant Professor, Department of Bioengineering, University of Washington

ຂະຫນານກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ວິສະວະກໍາການສົ່ງຜ່ານສູງຂອງ biosensors optogenetic ສໍາລັບສັນຍານ neuronal

Florescent, ໂປຣຕີນທີ່ເຂົ້າລະຫັດພັນທຸກໍາໄດ້ປະຕິວັດການສຶກສາຂອງຈຸລັງສະຫມອງແລະວົງຈອນ neural. ໂດຍການເຮັດໃຫ້ມີແສງຢູ່ໃນທີ່ປະທັບຂອງກິດຈະກໍາທາງ neural ສະເພາະ, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນສາມາດຖືກບັນທຶກໄວ້ໂດຍກ້ອງຈຸລະທັດແລະເສັ້ນໃຍແສງສະຫວ່າງໃນສະຫມອງທີ່ມີຊີວິດ, ເຄື່ອງມືນີ້ໄດ້ປົດລັອກຄວາມລຶກລັບຫຼາຍຢ່າງແລະອະນຸຍາດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດເບິ່ງເຫັນກິດຈະກໍາຂອງສະຫມອງແລະເສັ້ນທາງ neural. ແຕ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງ: ການພັດທະນາແລະການກໍານົດເຊັນເຊີທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບແຕ່ລະການທົດລອງ. ທາດໂປຼຕີນທີ່ຖືກເຂົ້າລະຫັດເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງການປະຕິກິລິຍາໃນທີ່ມີພຽງແຕ່ການກະຕຸ້ນສະເພາະ, ໃນບາງກໍລະນີອາດຈະຕ້ອງມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງ, ໃນກໍລະນີອື່ນໆອາດຈະຕ້ອງ fluoresce ເປັນໄລຍະເວລາດົນກວ່າ, ຫຼືການທົດລອງອາດຈະຕ້ອງການເຊັນເຊີສອງຕົວເພື່ອເບິ່ງວ່າມີສານ neurotransmitters ຫຼາຍເທົ່າໃດ. ພົວພັນ.

ໃນອະດີດ, ແຕ່ລະເຊັນເຊີຕ້ອງໄດ້ຮັບການດັດແປງພັນທຸກໍາ, ຜະລິດ, ແລະທົດສອບສ່ວນບຸກຄົນ. ບາງທີພຽງແຕ່ສອງສາມສິບຫຼືຫຼາຍຮ້ອຍຄົນສາມາດປຽບທຽບໄດ້, ແລະນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ເລືອກທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດຈາກຕົວຢ່າງຂະຫນາດນ້ອຍ - ບໍ່ຮູ້ວ່າມີທາງເລືອກທີ່ດີກວ່າແລະຊັດເຈນກວ່າທີ່ມີຢູ່. ທ່ານດຣ Berndt ໄດ້ພັດທະນາຂະບວນການສໍາລັບການພັດທະນາແລະການທົດສອບ biosensors optogenetic ຈໍານວນຫລາຍພ້ອມໆກັນ, ໂດຍມີຈຸດປະສົງໃນການກວດສອບຫຼາຍກວ່າ 10,000 ຕໍ່ມື້ແລະສ້າງຫ້ອງສະຫມຸດ biosensors ຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ສາມາດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າເຂົ້າເຖິງໂປຣຕີນທີ່ຖືກວິສະວະກໍາທີ່ຊັດເຈນທີ່ພວກເຂົາສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອດໍາເນີນການຕະຫຼອດໄປ. ການທົດລອງສະເພາະຫຼາຍຂຶ້ນ.

ເທກໂນໂລຍີດັ່ງກ່າວໃຊ້ວິສະວະກໍາພັນທຸກໍາຢ່າງໄວວາເພື່ອສ້າງຕົວແປຈໍານວນຫລາຍຂອງ biosensor, ຫຼັງຈາກນັ້ນວາງຕົວແປແຕ່ລະຄົນເຂົ້າໄປໃນ microwell array. ເຊັນເຊີໄດ້ຖືກສໍາຜັດກັບ neuropeptides - ໃນປັດຈຸບັນ, ທ່ານດຣ Berndt ກໍາລັງສຸມໃສ່ sensors opioid ສະເພາະ ligand - ແລະເຊັນເຊີ optical ຫຼັງຈາກນັ້ນອ່ານ microarray, ກວດພົບຄວາມສະຫວ່າງແລະຕົວແປອື່ນໆຂອງແຕ່ລະ variant, ແລະເລືອກທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການທົດສອບຕໍ່ໄປ. ໃນໄລຍະ 2 ປີ, ບາງ 750,000 biosensors ຈະຖືກທົດສອບແລະຂະບວນການສໍາລັບການກວດກາຂອງເຂົາເຈົ້າປັບປຸງ, ກ້າວຫນ້າການຄົ້ນຄວ້າໄປສູ່ການປະຕິບັດ opioid ໃນສະຫມອງແລະສະຫນອງວິທີການທີ່ຫຼາກຫຼາຍຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າອື່ນໆສາມາດນໍາໃຊ້ສໍາລັບການທົດລອງຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ລຸຍຊວນ ກາວ, Ph.D., Assistant Professor, Department of Chemistry and Department of Biological Sciences, University of Illinois Chicago

Sub-10 nm spatial profileing ຂອງທາດໂປຼຕີນຈາກ synaptic ແລະ RNA transcripts ທີ່ມີກ້ອງຈຸລະທັດຂະຫຍາຍ isotropy ສູງໂດຍໃຊ້ hydrogel ທີ່ເປັນເອກະພາບສູງທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກ monomers ຄ້າຍຄື tetrahedron.

ເພື່ອກວດເບິ່ງສິ່ງທີ່ມີຂະຫນາດນ້ອຍຫຼາຍ - ເຊັ່ນ neurons ແລະ synapses ຂອງມັນຢູ່ໃນສະຫມອງ - ນັກຄົ້ນຄວ້າໃຊ້ກ້ອງຈຸລະທັດທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ແຕ່ມີວິທີການອື່ນທີ່ສາມາດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈ: ການຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງເນື້ອເຍື່ອແລະຈຸລັງພາຍໃນມັນໂດຍການນໍາໃຊ້ hydrogel ພິເສດທີ່ບວມໄດ້ໂດຍຜ່ານຂະບວນການທີ່ເອີ້ນວ່າການຂະຫຍາຍ microscopy. hydrogel ຜູກມັດກັບອົງປະກອບໂມເລກຸນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຈຸລັງແລະຂະຫຍາຍອອກ, ໂດຍຫລັກການຖືພາກສ່ວນອົງປະກອບທັງຫມົດຢູ່ໃນຕໍາແຫນ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງດຽວກັນກັບກັນແລະກັນ, ການສ້າງຕົວຢ່າງທີ່ໃຫຍ່ກວ່າແລະສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍເພື່ອສຶກສາ - ໃນຫຼັກການ, ຄ້າຍຄືກັບການຂຽນໃສ່ປູມເປົ້າ, ຫຼັງຈາກນັ້ນເຮັດໃຫ້ມັນ inflating. .

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, hydrogels ໃນປະຈຸບັນທີ່ໃຊ້ສໍາລັບຂະບວນການນີ້ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງບາງຢ່າງໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການສຶກສາໂຄງສ້າງນາທີໃນສະຫມອງ. ຂອບຂອງຄວາມຜິດພາດໃນການຖືຕໍາແຫນ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງໂມເລກຸນແມ່ນບໍ່ຊັດເຈນຕາມທີ່ຕ້ອງການ. ເຈນໃຫມ່ທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະເອົາຊະນະບັນຫານີ້ reacts ບໍ່ດີກັບຄວາມຮ້ອນທີ່ໃຊ້ໃນການ denaturing ແລະການປິ່ນປົວຕົວຢ່າງເນື້ອເຍື່ອ. ແລະມັນສາມາດຈໍາກັດການໃຊ້ biomarkers fluorescing. ທ່ານດຣ Gao ມີຈຸດປະສົງເພື່ອປັບປຸງເຕັກໂນໂລຢີໂດຍການພັດທະນາປະເພດໃຫມ່ຂອງ "tetra-gel", ເຊິ່ງຖືກວິສະວະກໍາທາງເຄມີເພື່ອໃຫ້ມີ monomer ທີ່ມີຮູບຊົງ tetrahedron ທີ່ມີຄວາມເປັນເອກະພາບທີ່ສຸດຍ້ອນວ່າມັນຂະຫຍາຍ, ທົນທານຕໍ່ຄວາມຮ້ອນແລະອະນຸຍາດໃຫ້ນໍາໃຊ້ເຄື່ອງຫມາຍ bioluminescent. ລາວຍັງຈະພັດທະນາຕົວເຊື່ອມຕໍ່ທາງເຄມີ, ໂມເລກຸນພິເສດທີ່ຈະຜູກມັດອົງປະກອບໂມເລກຸນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຕົວຢ່າງກັບເຈນ. ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອໃຫ້ມີຕົວຢ່າງຂະຫຍາຍທີ່ກົງກັບຄວາມຊື່ສັດຂອງຕົ້ນສະບັບພາຍໃນ 10 nanometers, ກົງກັບຄວາມລະອຽດຂອງກ້ອງຈຸລະທັດທີ່ມີປະສິດທິພາບ.

ການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານດຣ Gao ໄດ້ລະບຸໄວ້ແລ້ວວ່າທາດປະສົມທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະພັດທະນາ tetra-gel ນີ້. ໃນຂະນະທີ່ຫ້ອງທົດລອງຂອງລາວພັດທະນາແລະປັບປຸງມັນ, ລາວຈະນໍາໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງມັນເຂົ້າໃນການສຶກສາ, ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໂຣກ Parkinson's ທີ່ຖືກກະທົບໃນສະຫມອງໃນຕອນຕົ້ນ. ການສຶກສາໂຄງສ້າງທີ່ແນ່ນອນຂອງສະຫມອງເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ທ້າທາຍກັບວິທີການແບບດັ້ງເດີມ, ແລະເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອແຜນທີ່ synaptic ໂປຣຕີນທີ່ຊັດເຈນແລະການຖ່າຍທອດພັນທຸກໍາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ຊ່ວຍໃຫ້ຄົ້ນພົບວິທີການເລີ່ມຕົ້ນຂອງສະຫມອງ PD ແມ່ນໂຄງສ້າງໂມເລກຸນ.

Mirna Mihovilovic Skanata, ປະລິນຍາເອກ, ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ພາກວິຊາຟີຊິກ, ມະຫາວິທະຍາໄລ Syracuse

ເທກໂນໂລຍີການຕິດຕາມສອງໂຟຕອນເພື່ອອ່ານແລະຈັດການຮູບແບບ neural ໃນສັດເຄື່ອນຍ້າຍຢ່າງເສລີ

ມາດຕະຖານຄໍາສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດ neuroscientists ແມ່ນເພື່ອສາມາດບັນທຶກແລະ manipulate ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນສະຫມອງໃນລະດັບສູງຂອງຄວາມແມ່ນຍໍາ, ໃນໄລຍະພື້ນທີ່ຂະຫນາດໃຫຍ່, ໃນຂະນະທີ່ສັດທີ່ມີຊີວິດຢູ່ແມ່ນປະຕິບັດຢ່າງເສລີແລະທໍາມະຊາດ. ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ເຕັກໂນໂລຢີໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າກ້າວໄປສູ່ຄວາມເຫມາະສົມນີ້, ແຕ່ສະເຫມີມີການປະນີປະນອມບາງຢ່າງ. ເລື້ອຍໆ, ສັດຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂຫົວ, ແລະ / ຫຼືມີເຊັນເຊີ intrusive ຫຼື optics implanted ໃນສະຫມອງຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະເລື້ອຍໆການບັນທຶກຄວາມສັດຊື່ຫຼືການຫມູນໃຊ້ໄດ້ຖືກຈໍາກັດໃນພື້ນທີ່ຂ້ອນຂ້າງນ້ອຍຂອງສະຫມອງ, ໃນຂະນະທີ່ການບັນທຶກແລະການຈັດການຢ່າງກວ້າງຂວາງແມ່ນ. ຊັດເຈນຫນ້ອຍ.

ຫນຶ່ງໃນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນແມ່ນພຽງແຕ່ການເຄື່ອນໄຫວແລະການບິດເບືອນຂອງສະຫມອງແລະ neurons ໃນສັດທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວຢ່າງເສລີ. ແຕ່ດຣ. Skanata ກໍາລັງພັດທະນາເທັກໂນໂລຍີການຕິດຕາມສອງຮູບຖ່າຍແບບໃໝ່ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ນາງສາມາດຕິດຕາມ neurons ສ່ວນບຸກຄົນຫຼາຍອັນຢູ່ໃນສັດທີ່ເຄື່ອນຍ້າຍໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການປູກຝັງທີ່ບຸກລຸກ, ແລະເປີດໃຊ້ optically ຫຼື manipulate neurons ເຫຼົ່ານັ້ນ. ຕົວແບບທີ່ໃຊ້ແມ່ນຕົວອ່ອນແມງວັນຫມາກໄມ້, ເຊິ່ງມີຄວາມໂປ່ງໃສຕາມທໍາມະຊາດ, ແລະລະບົບ Dr. Skanata ຈະສືບຕໍ່ພັດທະນາໂດຍໃຊ້ກ້ອງຈຸລະທັດສອງໂຟຕອນ (ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ການກໍານົດເປົ້າຫມາຍທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍ) ບວກໃສ່ກັບສູດການຄິດໄລ່ ingenious ທີ່ສາມາດກວດພົບການເຄື່ອນໄຫວຂອງ neurons ແຕ່ລະຄົນຢ່າງໄວວາແລະ. ປັບຕຳແໜ່ງຂອງວັດຖຸໃນຂັ້ນຕອນເຄື່ອນທີ່ເພື່ອໃຫ້ມັນຢູ່ໃຈກາງພາຍໃຕ້ກ້ອງຈຸລະທັດ. ລະບົບການຄິດໄລ່ຕໍາແຫນ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງ neurons ຫຼາຍ, ປັບສໍາລັບການເຄື່ອນໄຫວແລະການຜິດປົກກະຕິຂອງສະຫມອງໃນລະຫວ່າງການເຄື່ອນໄຫວ, ແລະຕິດຕາມກິດຈະກໍາທາງ neural ໃນທົ່ວພື້ນທີ່ຂະຫນາດໃຫຍ່.

ເມື່ອຕິດຕາມສັດທີ່ຖືກດັດແປງເພື່ອໃຫ້ neurons ສາມາດເປີດໃຊ້ໄດ້ເມື່ອຖືກແສງ optical, ລະບົບຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າປ່ຽນ neurons ທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາສູງໃນລະຫວ່າງກິດຈະກໍາທໍາມະຊາດ. ສິ່ງສໍາຄັນ, ລະບົບ Dr. Skanata ກໍາລັງພັດທະນາມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະຄວບຄຸມສອງລໍາເລເຊີຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ, ດັ່ງນັ້ນມັນສາມາດຕິດຕາມຫຼາຍພື້ນທີ່ພ້ອມໆກັນ, ແລະເຖິງແມ່ນວ່າຈະອະນຸຍາດໃຫ້ຕິດຕາມກິດຈະກໍາລະຫວ່າງບຸກຄົນ, ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບກິດຈະກໍາທາງ neural ໃນລະຫວ່າງການພົບກຸ່ມ.

Timothy Dunn, ປະລິນຍາເອກ, ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ພະແນກວິສະວະ ກຳ ຊີວະການແພດ, ມະຫາວິທະຍາໄລ Duke

ການຈໍານວນພຶດຕິກໍາສາມມິຕິລະດັບຫຼາຍຂະ ໜາດ ໃນຫຼາຍບຸກຄົນແລະກຸ່ມສັງຄົມ

ວິທີການວັດແທກການເຄື່ອນໄຫວຂອງສັດທີ່ມີພຶດຕິກໍາຢ່າງມີອິດສະລະໃນປະຈຸບັນມີຂໍ້ຈໍາກັດ: ການສັງເກດລາຍລະອຽດສູງກ່ຽວກັບການເຄື່ອນທີ່ຂອງສັດນ້ອຍ (ຕົວຢ່າງ: ຕົວເລກດຽວ) ຕ້ອງການຂອບເຂດຈໍາກັດການເຄື່ອນໄຫວ. ການສຶກສາພຶດຕິ ກຳ ການເຄື່ອນຍ້າຍຢ່າງມີອິດສະຫຼະຢູ່ໃນພື້ນທີ່ 3 ມິຕິມັກຈະmeansາຍເຖິງການ ຈຳ ກັດຄວາມລະອຽດ, ບາງທີອາດມີພຽງແຕ່ຕິດຕາມ ຕຳ ແໜ່ງ ໂດຍລວມ, ຫຼືອາໄສ ຄຳ ອະທິບາຍຂອງຜູ້ສັງເກດການ. ການຕິດຕາມວິດີໂອອັດຕະໂນມັດຢູ່ໃນສັດໂດຍປົກກະຕິແລ້ວຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີສະພາບແວດລ້ອມທີ່ບໍ່ ທຳ ມະດາ, ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ລຽບງ່າຍ, ແລະສ່ວນຂອງຮ່າງກາຍທີ່ກ້ອງຖ່າຍຮູບບໍ່ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ຖືກຕ້ອງ. ການຄາດຄະເນປັນຍາປະດິດທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງ (AI) ກ່ຽວກັບພື້ນທີ່ສາມມິຕິຂະ ໜາດ ໃຫຍ່ໂດຍການນໍາໃຊ້ການເປັນຕົວແທນທາງກວ້າງຂອງບໍລິມາດ, ເປັນເທັກນິກທີ່ພັດທະນາເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ເພື່ອເອົາຊະນະບັນຫາເຫຼົ່ານີ້, ຕ້ອງການພະລັງງານຄໍານວນຫຼາຍ. ການເພີ່ມສັດຫຼາຍໂຕເຂົ້າໃນການສັງເກດການຂອງສັງຄົມແນະ ນຳ ບັນຫາເພີ່ມເຕີມ.

ຜົນກໍຄື, ມີຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການ ໜ້ອຍ ທີ່ສຸດ: ຄວາມລະອຽດສູງ, ການຕິດຕາມສັດໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນພື້ນທີ່ 3 ມິຕິປະຕິບັດພຶດຕິກໍາທໍາມະຊາດ, ຢູ່ຄົນດຽວຫຼືເປັນກຸ່ມ, ແລະປະລິມານການເຄື່ອນໄຫວນັ້ນໃນຮູບແບບມາດຕະຖານ. ດຣ. Dunn ກຳ ລັງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບວິທີການໃthat່ທີ່ມີຈຸດມຸ່ງbringາຍທີ່ຈະ ນຳ ເອົາອຸດົມການນັ້ນເຂົ້າມາໃກ້. ໂດຍການສ້າງການຮຽນຮູ້ຈາກລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເລຂາຄະນິດສາມມິຕິ, ທີມຂອງລາວໄດ້ໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ປະຈຸບັນດຣ. ສາມາດວັດແທກແລະຄາດເດົາຕໍາ ແໜ່ງ ຂອງຮ່າງກາຍຢູ່ໃນເກັດຫຼາຍອັນ, ເຖິງແມ່ນວ່າບາງສ່ວນ (ເຊັ່ນແຂນຫຼືຕີນ) ບໍ່ສາມາດເບິ່ງເຫັນໄດ້ໂດຍກົງ.

ARIS ຄັດເລືອກເອົາການປັບປຸງຄວາມລະອຽດຂອງລັກສະນະຮ່າງກາຍຂະ ໜາດ ທີ່ດີ, ແລະໃຊ້ການສ້າງແບບຈໍາລອງແບບຄາດຄະເນໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ມັນຮູ້ກ່ຽວກັບວິຊາຂອງມັນ (ການຈັດລຽງແລະຄວາມຍາວຂອງແຂນ, ວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ວິທີການເຄື່ອນຍ້າຍ, ແລະອື່ນ etc. )-ຮຽນທໍາອິດໂດຍການວິເຄາະຈໍານວນມະຫາສານ. ຂໍ້ມູນການtrainingຶກອົບຮົມຈາກ ໜູ ທີ່ປະພຶດຕົວຢ່າງເສລີແລະຈາກນັ້ນປັບປຸງການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນການtrainingຶກອົບຮົມໃນຊະນິດອື່ນ-ເພື່ອສຸມໃສ່ສ່ວນຂອງພື້ນທີ່ບ່ອນທີ່ສ່ວນຂອງຮ່າງກາຍເປັນໄປໄດ້. ອັນນີ້ໃຊ້ພະລັງງານຄິດໄລ່ ໜ້ອຍ ກວ່າເຄື່ອງມືປະລິມານ 3 ມິຕິກ່ອນ ໜ້າ ນີ້. ໃນການຄົ້ນຄວ້າຂອງລາວ, ດຣ. Dunn ຈະປະຕິບັດ ARIS ແລະບັນທຶກຂໍ້ມູນຢູ່ໃນເກັດຫຼາຍອັນ, ຈາກຕໍາ ແໜ່ງ ໂດຍລວມແລະທ່າທາງລົງໄປຈົນເຖິງການເຄື່ອນໄຫວຂອງລັກສະນະອັນດີຂອງມື, ຕີນ, ແລະໃບ ໜ້າ. ການຄົ້ນຄ້ວາເພີ່ມເຕີມຈະຄົ້ນຫາປະສິດທິພາບຂອງມັນກັບສັດຫຼາກຫຼາຍຊະນິດທີ່ພົວພັນກັນ. ຄວາມສາມາດນີ້ໃນການວັດແທກພຶດຕິ ກຳ ໃນວິທີການໃ,່ທີ່ຊັດເຈນກວ່າມີຜົນສະທ້ອນຢ່າງກວ້າງຂວາງຕໍ່ການສຶກສາຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງລະບົບປະສາດທີ່ມີຜົນຕໍ່ການເຄື່ອນໄຫວ, ການເຊື່ອມຕໍ່ກິດຈະ ກຳ ຂອງສະtoອງກັບພຶດຕິ ກຳ, ແລະການສຶກສາປະຕິ ສຳ ພັນທາງສັງຄົມ.

Jeffrey Kieft, ປະລິນຍາເອກ, ອາຈານ, ພະແນກຊີວະເຄມີແລະພັນທຸ ກຳ ໂມເລກຸນ, ໂຮງຮຽນການແພດມະຫາວິທະຍາໄລ Colorado

ເທັກໂນໂລຍີໃto່ເພື່ອຄວບຄຸມຕົວ ໜັງ ສືຜ່ານແດນ

Messenger RNA, ຫຼື mRNA, ໄດ້ຖືກຮັບຮູ້ວ່າເປັນຜູ້ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນຊີວິດແລະສຸຂະພາບຂອງຈຸລັງ. ໂມເລກຸນ RNA ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນແມ່ແບບເພື່ອສ້າງໂປຣຕີນ, ແລະຖືກສ້າງພາຍໃນຈຸລັງເພື່ອ ນຳ ເອົາ ຄຳ ແນະ ນຳ ໄປຫາເຄື່ອງຈັກສ້າງໂປຣຕີນ, ຈາກນັ້ນຖືກ ທຳ ລາຍໂດຍເອນໄຊ. ຈຳ ນວນທັງofົດຂອງ mRNA ທີ່ອົງການ ໜຶ່ງ ສະແດງອອກຖືກເອີ້ນວ່າ "ຕົວ ໜັງ ສືຜ່ານແດນ."

ຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນ mRNA ແລະ RNA ທີ່ບໍ່ເຂົ້າລະຫັດ (ncRNA) ແມ່ນເຊື່ອມຕໍ່ກັບຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງດ້ານການພັດທະນາທາງດ້ານ neurodegenerative ແລະ neurodevelopmental. ຖ້າມີ mRNA ສະເພາະຫຼື ncRNA ໜ້ອຍ ເກີນໄປຢູ່ໃນຕົວ ໜັງ ສື, ບົດບາດມືຖືບາງອັນອາດຈະເສື່ອມໂຊມລົງຫຼືປິດ ນຳ ໃຊ້. ດຣ. ຮູ້ວ່າບາງເອນໄຊທີ່ທໍາລາຍ RNAs ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ“ ຄ້ຽວ” ມັນຈາກສົ້ນ ໜຶ່ງ ຫາອີກເບື້ອງ ໜຶ່ງ, ດຣ. , ເມື່ອແນະນໍາໃຫ້ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ mRNA ຫຼື ncRNA, ລວມແລະພັບເຂົ້າກັນເພື່ອປະກອບເປັນໂຄງສ້າງ“ ປິດກັ້ນ”, ໂດຍການປ່ຽນແປງຮູບຮ່າງຂອງ RNA ໂດຍການໃສ່ທໍ່ເຂົ້າໄປທີ່ຢຸດເອນໄຊໃນເສັ້ນທາງຂອງມັນ.

ໂດຍການເຮັດໃຫ້ການເສື່ອມໂຊມຂອງ mRNA ເປົ້າາຍແລະ ncRNA ຊ້າລົງ, ດຣ. xrRNA ວິສະວະກອນສາມາດຮັບຮູ້ພຽງແຕ່ເປົ້າspecificາຍສະເພາະ, ເຊື່ອມໂຍງກັບພວກມັນ, ແລະສ້າງການປົກປ້ອງ, ສະນັ້ນນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດເພີ່ມອັດຕາສ່ວນຂອງເປົ້າwithoutາຍໂດຍບໍ່ປ່ຽນແປງວ່າໄດ້ສ້າງຫຼາຍປານໃດ. ວິທີການດັ່ງກ່າວມີປະໂຫຍດຈາກການລົບກວນຈຸລັງເຈົ້າພາບ ໜ້ອຍ ກວ່າການສົ່ງເສີມ mRNA ທີ່ບໍ່ເປັນທໍາມະຊາດ, ແລະຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ xrRNA ສາມາດເປັນວິສະວະກອນສະ ເໜີ ໃຫ້ມີທ່າແຮງໃນການກໍານົດເປົ້າRາຍ RNA ຫຼາຍ multiple ອັນໃນເວລາດຽວກັນ, ແລະອາດຈະແມ່ນແຕ່ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການປັບລະອຽດໂດຍການຈັດການອັດຕາທີ່ຊັດເຈນ. ທະລາຍ ດຣ.

Suhasa Kodandaramaiah, ປະລິນຍາເອກ, Benjamin Mayhugh ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ພະແນກວິສະວະ ກຳ ກົນຈັກ, ມະຫາວິທະຍາໄລເມືອງຄູ່ແMinnesotaດມິນນີໂຊຕາ

ຫຸ່ນຍົນຊ່ວຍບັນທຶກສະອງຢ່າງກວ້າງຂວາງຢູ່ໃນພຶດຕິ ກຳ ຂອງ ໜູ ໄດ້ຢ່າງເສລີ

ນັກວິທະຍາສາດດ້ານວິທະຍາສາດທີ່ສຶກສາກິດຈະກໍາຂອງສະduringອງໃນລະຫວ່າງພຶດຕິກໍາປົກກະຕິແລ້ວຕ້ອງມີການແລກປ່ຽນກັນ: ເຂົາເຈົ້າໃຊ້ເຊັນເຊີປະສາດຕິດຫົວຂະ ໜາດ ນ້ອຍທີ່ມີຄວາມສະຫວ່າງພຽງພໍເພື່ອໃຫ້ສັດສາມາດປະພຶດຕົນໄດ້ຢ່າງເສລີ, ແຕ່ມີຄວາມລະອຽດຕໍ່າກວ່າຫຼືບໍ່ສາມາດຕິດຕາມທັງbrainົດສະອງໄດ້. ຫຼືເຂົາເຈົ້າໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າ, ເຊິ່ງ ໜັກ ຫຼາຍເກີນໄປສໍາລັບສັດທີ່ມີຫົວຂໍ້ແລະຕ້ອງການວິທີແກ້ໄຂອື່ນ, ເຊັ່ນ: ການບໍ່ເຄື່ອນທີ່ໃນຂະນະທີ່ປ່ອຍໃຫ້ສັດເຄື່ອນທີ່ຢູ່ເທິງເຄື່ອງແລ່ນ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງການນໍາໃຊ້ປະສົບການຄວາມເປັນຈິງສະເvirtualືອນຈິງທີ່ຍັງຈໍາກັດພຶດຕິກໍາຂອງຫົວຂໍ້ໃດ ໜຶ່ງ.

ດຣ. Kodandaramaiah ກໍາລັງແກ້ໄຂບັນຫາດ້ວຍຫຸ່ນຍົນ exoskeleton ທີ່ເປັນຫຸ່ນຍົນທີ່ບັນຈຸນໍ້າ ໜັກ ຂອງການບັນທຶກປະສາດແລະຕິດຕາມກວດກາຮາດແວໃນຂະນະທີ່ຍັງອະນຸຍາດໃຫ້ຫົວຂໍ້ (ໃນກໍລະນີນີ້ເປັນ ໜູ) ສາມາດheadຸນຫົວຂອງມັນໄດ້ທັງສາມອົງສາ: ຫັນ 360 ອົງສາເຕັມໃນ yaw (ການrotationູນວຽນຕາມແນວນອນ), ແລະປະມານ 50 ອົງສາຂອງການເຄື່ອນທີ່ຢູ່ໃນສະ ໜາມ ແລະແກນມ້ວນ, ໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອນທີ່ຢູ່ໃນສະ ໜາມ ກິລາ. ຫຸ່ນຍົນມີສາມແຂນຮ່ວມກັນຈັດລຽງໄວ້ໃນຮູບຊົງສາມຫຼ່ຽມ, ຖືກໂຈະໄວ້ຢູ່ພາຍໃຕ້ຫົວຂໍ້ແລະປະຊຸມກັນຢູ່ຈຸດທີ່ຕິດຢູ່ເທິງຫົວ. ເຊັນເຊີຢູ່ເທິງເມົ້າຈະກວດພົບການເຄື່ອນໄຫວຂອງເມົາສແລະເຮັດໃຫ້ຫຸ່ນຍົນຄວບຄຸມການເຄື່ອນໄຫວດ້ວຍແຮງຕ້ານທານ ໜ້ອຍ ທີ່ສຸດເທົ່າທີ່ຈະເຮັດໄດ້, ອະນຸຍາດໃຫ້ເມົາຫັນແລະເຄື່ອນໄຫວພາຍໃນສະ ໜາມ ໄດ້ໂດຍປົກກະຕິໃຊ້ ສຳ ລັບການທົດລອງທາງປະສາດວິທະຍາດ້ວຍອຸປະກອນຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ ຈຳ ເປັນທັງandົດແລະ ສາຍໄຟຈາກການantsັງເຂັມທີ່ຫຸ່ນຍົນສະ ໜັບ ສະ ໜູນ.

ການເອົາຄວາມຕ້ອງການອອກມາເປັນຂະ ໜາດ ນ້ອຍຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດໃຊ້ຮາດແວອັນທັນສະໄ whatever ອັນໃດກໍ່ໄດ້, meaningາຍຄວາມວ່າຫຸ່ນຍົນສາມາດໄດ້ຮັບການຍົກລະດັບທາງດ້ານທິດສະດີເພື່ອນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຍີລ້າສຸດໃນໄວ soon ນີ້ຫຼັງຈາກການນໍາສະ ເໜີ. ເພື່ອໄປໃຫ້ເຖິງຈຸດນັ້ນ, ທີມງານຂອງດຣ. Kodandaramaiah ຈະຕ້ອງຜ່ານຫຼາຍຂັ້ນຕອນ - ວິສະວະກໍາ exoskeleton; ວິສະວະກໍາຂັ້ນຕອນຂອງຫົວດ້ວຍເຊັນເຊີທີ່ຕ້ອງການບວກກັບຂົ້ວໄຟຟ້າແລະກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຄວາມ ໜາ ແໜ້ນ ສູງສໍາລັບການສັງເກດພາຍນອກຂອງຕາ, ໜວດ ແລະອື່ນ more; ປະຕິບັດການທົດສອບ benchtop; ການປັບຫຸ່ນຍົນເຂົ້າກັບວັດສະດຸປ້ອນເຂົ້າທີ່ຫນູສາມາດສົ່ງໄດ້; ການກໍານົດວິທີການນໍາສະ ເໜີ ເຄື່ອງກວດກາ; ແລະສຸດທ້າຍເຮັດການບັນທຶກສົດ. ດ້ວຍການສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ດ້ານກົນຈັກນີ້, ດຣ.

Eva Dyer, ປະລິນຍາເອກ., ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, Wallace H. Coulter ພະແນກວິສະວະ ກຳ ຊີວະວິທະຍາ, ສະຖາບັນເຕັກໂນໂລຢີແລະມະຫາວິທະຍາໄລ Emory Georgia

"ການປຽບທຽບຖານຂໍ້ມູນດ້ານ Neural ທີ່ມີຂະ ໜາດ ໃຫຍ່ຕະຫຼອດເວລາ, ອາວະກາດ, ແລະພຶດຕິ ກຳ”

ຄວາມສາມາດໃນການສັງເກດແລະບັນທຶກຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບເສັ້ນປະສາດໃນສ່ວນໃຫຍ່ຂອງສະ ໝອງ ໄດ້ສົ່ງຜົນໃຫ້ມີຂໍ້ມູນເປັນ ຈຳ ນວນຫຼວງຫຼາຍ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດຊອກຫາຮູບແບບຕ່າງໆໃນຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດອະທິບາຍວ່າ ຈຳ ນວນ neurons ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອເຂົ້າລະຫັດຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບໂລກ. ເຖິງແມ່ນວ່າມີຄວາມກ້າວ ໜ້າ ໃໝ່ໆ ໃນການຊອກຫາຮູບແບບທີ່ມີມິຕິຕ່ ຳ ໃນຊຸດຂໍ້ມູນ, ມັນຍັງເປັນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຈະປຽບທຽບການບັນທຶກສຽງທີ່ມີຂະ ໜາດ ໃຫຍ່ຫຼາຍ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນໄລຍະເວລາດົນນານ, ຫຼືໃນແຕ່ລະບຸກຄົນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນການແກ້ໄຂວຽກງານດຽວກັນຫຼືຄ້າຍຄືກັນ, ຫຼືທົ່ວປະເທດພະຍາດ. ປະສົບການຂອງດຣ. Dyer ໂດຍໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ເພື່ອຕັດສິນການເຄື່ອນໄຫວຂອງສະ ໝອງ ໄດ້ເຮັດໃຫ້ນາງມີວິທີແກ້ໄຂນະວະນິຍາຍເພື່ອ ກຳ ນົດຮູບແບບຕ່າງໆໃນຫຼາຍໆຊຸດຂໍ້ມູນທາງ neural.

ຜົນງານຂອງທ່ານດຣ Dyer ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສ້າງລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອສະກັດເອົາຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມ ໝາຍ ຈາກຂໍ້ມູນທາງ neural ເຊິ່ງມີປ້າຍຊື່ເພື່ອລະບຸວ່າສັດນອນຫຼັບ, ຕື່ນ, ຟືນ, ຫຼືມີສ່ວນຮ່ວມໃນການກະຕຸ້ນຫລືການປະພຶດຕ່າງໆ. ກົດລະບຽບຄະນິດສາດທີ່ມີແຮງບັນດານໃຈໃນການຂຽນ ໃໝ່ ຂອງ cryptography ນຳ ພາບັນດາສູດການຄິດໄລ່ຕ່າງໆເພື່ອ ກຳ ນົດຮູບແບບທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນຊຸດຂໍ້ມູນຕ່າງກັນ, ເບິ່ງໂດຍສະເພາະເພື່ອໃຫ້ກົງກັບກິດຈະ ກຳ ທາງ neural ທີ່ຜະລິດໂດຍລັດສະ ໝອງ ທີ່ແຕກຕ່າງກັນເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ ສຳ ລັບການ ນຳ ເອົາຂໍ້ມູນເຂົ້າໃນຄວາມສອດຄ່ອງ ການຈັດລຽງກິດຈະ ກຳ ທາງ neural ສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຮູບແບບທາງ neural ກ່ຽວຂ້ອງກັບພຶດຕິ ກຳ ແລະສະພາບຂອງຫົວຂໍ້ພ້ອມທັງປ້ອງກັນການສໍ້ລາດບັງຫຼວງໂດຍສຽງດັງແລະສະ ໜອງ ແນວທາງທີ່ ສຳ ຄັນ ສຳ ລັບເຕັກນິກການວິເຄາະທີ່ມີປະສິດຕິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

ຈຸດປະສົງທີສອງຂອງທ່ານດຣ Dyer ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສຸມໃສ່ລະບົບປະສາດ ໃໝ່ ເພື່ອເຂົ້າໃຈວິທີທີ່ພວກເຂົາປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປ່ຽນແປງໂດຍລວມຂອງກິດຈະ ກຳ ທາງປະສາດ, ແລະວ່າມັນສາມາດຖືກ ນຳ ໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນສະເພາະຂອງສະ ໝອງ. ການຄົ້ນຄ້ວາຈະສືບຕໍ່ຄົ້ນຫາຕື່ມອີກວ່າຄວາມແຕກຕ່າງຂອງພຶດຕິ ກຳ ສາມາດຕິດຕາມກັບປະເພດຈຸລັງສະເພາະໄດ້ແນວໃດ, ແລະວິທີທີ່ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ເຫັນໃນທົ່ວຊຸດຂໍ້ມູນສາມາດຖືກ ນຳ ໃຊ້ເພື່ອສະແດງຄວາມແຕກຕ່າງຂອງສັດແຕ່ລະຕົວ. ຄວາມສາມາດໃນການຖອດລະຫັດແລະການປຽບທຽບຂໍ້ມູນທາງເສັ້ນປະສາດຂະ ໜາດ ໃຫຍ່ຈະພິສູດໃຫ້ເຫັນວ່າບໍ່ມີຄຸນຄ່າໃນການຄົ້ນຄວ້າທາງ neurological ໂດຍຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າໂຣກ neurodegenerative ມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນຂອງສະ ໝອງ.

Rikky Muller, ປະລິນຍາເອກ., ຜູ້ຊ່ວຍອາຈານວິສະວະ ກຳ ໄຟຟ້າແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ມະຫາວິທະຍາໄລ California - Berkeley

"ອຸປະກອນ Holographic ຄວາມໄວສູງ ສຳ ລັບການຄວບຄຸມ Optogenetic ຂອງ Neurons ຫລາຍພັນຄົນ”

Optogenetics - ການປັບປ່ຽນລະບົບ neurons ເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມລະອຽດອ່ອນເພື່ອໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດກະຕຸ້ນຫຼືເຮັດໃຫ້ພວກມັນງຽບໄປຕາມຄວາມຕ້ອງການ - ໄດ້ປະຕິວັດການຄົ້ນຄ້ວາກ່ຽວກັບລະບົບປະສາດ. ປະສົມປະສານກັບໂມເລກຸນແສງສະຫວ່າງທາງກວ້າງຂອງພື້ນທີ່ເຮັດໃຫ້ມີແສງສະຫວ່າງເປັນ holograms 3D, ນັກຄົ້ນຄວ້າສ່ວນບຸກຄົນສາມາດຄວບຄຸມລະບົບ neurons ທີ່ແຈກຢາຍໄດ້ທົ່ວພື້ນທີ່ສາມມິຕິຂອງສະ ໝອງ in vivo. ແຕ່ຈົນເຖິງປະຈຸບັນນີ້, ຍັງບໍ່ທັນມີໂປເຈັກເຕີຮໍໂມນທີ່ສາມາດຄວບຄຸມລະບົບປະສາດໄດ້ຕາມຄວາມໄວທີ່ພົບໃນສະ ໝອງ ໂດຍ ທຳ ມະຊາດ.

ທ່ານດຣ Muller ກຳ ລັງອອກແບບແລະກໍ່ສ້າງໂປເຈັກເຕີຮໍໂມນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້. ອຸປະກອນຂອງນາງຈະຖ່າຍພາບແສງສະຫວ່າງຂອງ holographic ໃນອັດຕາ 10,000 ເຟຣມຕໍ່ວິນາທີ (Hz). ໂທລະພາບລຸ້ນ ໃໝ່ ຫລາຍລຸ້ນຈະໂຫຼດ 60 ເຟຣມຕໍ່ວິນາທີ, ເພື່ອປຽບທຽບ, ແລະເຄື່ອງມື holographic ທີ່ຂາຍໄດ້ໄວທີ່ສຸດແມ່ນ 500 Hz. ອັດຕາການໂຫຼດຫນ້າຈໍຄືນສູງນີ້ແມ່ນມີຄວາມ ຈຳ ເປັນເພື່ອ ຈຳ ລອງສັນຍານນິວເຄຼຍຕາມ ທຳ ມະຊາດ, ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການກະ ທຳ ໃນເວລາປະມານ 1 / 1,000 ທີວິນາທີ (ທຽບເທົ່າກັບ 1,000 Hz ເມື່ອຄິດໄລ່ອັດຕາການປັບປຸງ ໃໝ່) ແລະເຊັ່ນດຽວກັບອັດຕາທີ່ສູງກວ່າໃນໂທລະພາບສົ່ງຜົນໃຫ້ພາບຄົມຊັດ, 10,000 Hz hologram ຈະໃຫ້ຄວາມແມ່ນຍໍາສູງຂື້ນ.

ທ່ານດຣ Muller, ວິສະວະກອນໄຟຟ້າທີ່ສຸມໃສ່ລະບົບ neurotechnology, ປຶກສາຫາລືກັບນັກວິທະຍາສາດກ່ຽວກັບລະບົບປະສາດເປັນປະ ຈຳ ໃນເວລາທີ່ນາງອອກແບບ, ທົດສອບແລະສ້າງອຸປະກອນດັ່ງກ່າວເພື່ອຮັບປະກັນວ່າມັນຮັບໃຊ້ຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຂົາ. ອຸປະກອນດັ່ງກ່າວຈະ ນຳ ໃຊ້ micromirror array ເຊິ່ງຈະສ່ອງແສງຮູບແບບ 3D ຂອງແສງໄປສູ່ສະຖານທີ່ສະເພາະແລະຄວາມເລິກໂດຍຜ່ານການກະແສໄຟຟ້າຂອງກະຈົກຂະ ໜາດ ນ້ອຍ; ແສງສະຫວ່າງຈະຖືກຖ່າຍທອດຜ່ານເລນ. ໂຄງການດັ່ງກ່າວຈະອອກແບບແລະປະດິດສ້າງສອງອາຄານ - ເປັນຂບວນນ້ອຍກວ່າ ສຳ ລັບການທົດສອບແລະຫຼັກຖານຂອງແນວຄິດ, ແລະຮູບແບບຂະ ໜາດ ໃຫຍ່ກວ່າ, ພ້ອມດ້ວຍຕົວຂັບແລະການຄວບຄຸມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຊິ່ງຈະຖືກ ນຳ ໃຊ້ໃນການວັດແທກແລະການສອບທຽບ. ສຸດທ້າຍ, ທີມງານຂອງ Dr. Muller ຈະຜະລິດເຄື່ອງປັບແສງສະຫວ່າງທີ່ມີຮູບຊົງທາງກວ້າງຂອງພື້ນ. ຫວັງວ່າເຄື່ອງມືນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າມີຄວາມສາມາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນໃນການຄວບຄຸມແລະທົດສອບການເຊື່ອມຕໍ່ທາງ neural.

Gilad Evrony, MD, Ph.D. , ຊ່ຽວຊານອາຈານ, ສູນສໍາລັບພັນທຸກໍາແລະມະນຸດພັນ, ຫ້ອງການ. ຂອງ Pediatrics ແລະ Neuroscience & Physiology, ນິວຢອກວິທະຍາໄລ Langone ສຸຂະພາບ

"TAPESTRY: ເຕັກໂນໂລຢີແບບ Multi-omics ແບບດຽວກັນສໍາລັບການຕິດຕາມ Lineage ທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ"

ມັນເປັນຄວາມຮູ້ທົ່ວໄປວ່າທຸກໆຄົນເລີ່ມເປັນຫ້ອງດຽວກັບຊຸດຄໍາແນະນໍາແບບດຽວ, ແຕ່ລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບວິທີການຫນຶ່ງຫ້ອງນັ້ນກາຍເປັນລ້ານໆລ້ານ - ລວມທັງສິບພັນລ້ານຈຸລັງໃນສະຫມອງ - ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນບໍ່ຮູ້ຈັກ. ການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານ Evrony ແມ່ນເພື່ອພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີທີ່ເອີ້ນວ່າ TAPESTRY ເຊິ່ງອາດຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຂະບວນການນີ້ໂດຍການສ້າງ "ຕົ້ນໄມ້ຄອບຄົວ" ຂອງຈຸລັງຂອງສະຫມອງເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຈຸລັງຂອງຜູ້ໃຫຍ່ເຮັດໃຫ້ມີຫຼາຍໆຈຸລັງໃນເມັດຂອງມະນຸດ.

ເຕັກໂນໂລຢີອາດແກ້ໄຂບາງບັນຫາທີ່ສໍາຄັນທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າວິໄຈພັດທະນາສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ວິທີການສໍາຄັນສໍາລັບການສຶກສາຄົ້ນຄວ້າໂດຍການສືບທອດສາຍພັນ (ແນະນໍາເຄື່ອງຫມາຍເຂົ້າໄປໃນຈຸລັງຂອງສັດທີ່ຍັງອ່ອນແລະຫຼັງຈາກນັ້ນວິທີການວິເຄາະເຄື່ອງຫມາຍທີ່ຖືກສົ່ງໄປຫາລູກຂອງເຂົາເຈົ້າ) ແມ່ນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນມະນຸດເພາະວ່າມັນເປັນ invasive. ວຽກງານທີ່ຜ່ານມາຂອງທ່ານດຣ. Evrony ພ້ອມກັບເພື່ອນຮ່ວມງານໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການປ່ຽນແປງທາງທໍາມະຊາດທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ເພື່ອນໍາໃຊ້ສາຍພັນໃນສະຫມອງຂອງມະນຸດ. TAPESTRY ມຸ້ງຫວັງແລະຂະຫຍາຍວິທີການນີ້ໂດຍແກ້ໄຂຂໍ້ຈໍາກັດຈໍານວນຫນຶ່ງຂອງວິທີການປະຈຸບັນ. ຫນ້າທໍາອິດ, ການຕິດຕາມສາຍຕ້ອງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມໂດດດ່ຽວແລະການຂະຫຍາຍຕົວຂອງ DNA ຂະຫນາດນ້ອຍຂອງຈຸລັງດຽວ. ອັນທີສອງ, ຄວາມເຂົ້າໃຈລະອຽດກ່ຽວກັບການພັດທະນາສະຫມອງຂອງມະນຸດຕ້ອງມີປະສິດທິພາບທີ່ມີປະສິດທິພາບເພື່ອອະນຸຍາດໃຫ້ກໍາລັງການກໍານົດຂອງຫລາຍໆພັນຄົນຫລືຫຼາຍພັນຄົນຂອງແຕ່ລະຈຸລັງ. ສຸດທ້າຍ, ມັນຍັງຕ້ອງການແຜນທີ່ຮູບແບບຂອງຈຸລັງ - ບໍ່ພຽງແຕ່ເບິ່ງວ່າຈຸລັງມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງແນວໃດ, ແຕ່ວ່າມັນຍັງປະເພດຂອງຈຸລັງທີ່ພວກມັນເປັນແນວໃດ. TAPESTRY seeks to solve these challenges

ວິທີການຂອງທ່ານດຣ. Evrony ແມ່ນສາມາດໃຊ້ໄດ້ກັບທຸກໆຈຸລັງຂອງມະນຸດ, ແຕ່ມັນມີຄວາມສົນໃຈພິເສດໃນບັນຫາກ່ຽວກັບສະຫມອງ. ເມື່ອມີຊີວິດຂອງສະຫມອງທີ່ມີສຸຂະພາບດີ, ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເປັນເສັ້ນທໍາອິດເພື່ອເບິ່ງວ່າການພັດທະນາສະຫມອງແຕກຕ່າງກັນແນວໃດກັບບຸກຄົນທີ່ມີຄວາມຜິດປົກກະຕິຕ່າງໆທີ່ອາດຈະເກີດຂື້ນໃນການພັດທະນາເຊັ່ນ: ອະໄວຍະວະແລະໂລກຈິດ.

Iaroslav 'Alex' Savtchouk, Ph.D., ສາດສະດາຈານ, ພະແນກວິທະຍາສາດດ້ານຊີວະວິທະຍາ, ມະຫາວິທະຍາໄລ Marquette

"ການຖ່າຍຮູບຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງປະລິມານສະຫມອງຜ່ານທາງ Stereoscopy Quadrangular ທີ່ໃຊ້ເວລາ"

ເຕັກນິກການຖ່າຍຮູບຂອງສະຫມອງທີ່ທັນສະໄຫມເຮັດໃຫ້ການສັງເກດຂອງຊັ້ນບາງໆຂອງສະຫມອງ, ແຕ່ການຖ່າຍຮູບຫຼາຍໆກິດຈະກໍາຂອງສະຫມອງໃນພື້ນທີ່ສາມມິຕິເຊັ່ນ: ປະລິມານຂອງສະຫມອງ - ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຫນ້າຢ້ານກົວ. ທ່ານ Savtchouk ໄດ້ພັດທະນາວິທີການທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າຮູ້ວ່າສິ່ງທີ່ເກີດຂື້ນບໍ່ພຽງແຕ່ຢູ່ໃນສະຫມອງແຕ່ກໍ່ມີຄວາມລະອຽດແລະຄວາມເລິກເຊິ່ງຫຼາຍກວ່າເກົ່າ.

ຂະບວນການຫຼັກ - ກ້ອງຈຸລະທັດສອງ photon - ເອົາກິດຈະກໍາຂອງສະຫມອງຂຶ້ນມາໂດຍຊອກຫາ fluorescence ໃນຈຸລັງຂອງສະຫມອງທີ່ດັດແປງພັນທຸກໍາຂອງສັດທົດລອງ. ດ້ວຍເລເຊີດຽວ, ຂໍ້ມູນຄວາມເລິກຖືກບັນທຶກໄວ້ຢ່າງຊ້າໆ. ມີສອງ laser beams, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຮັບວິໄສທັດ binocular - ພວກເຂົາສາມາດເບິ່ງສິ່ງທີ່ໃກ້ຊິດແລະຫ່າງໄກກວ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີ "ເງົາ" ທີ່ບໍ່ມີຫຍັງສາມາດເບິ່ງໄດ້ (ຕົວຢ່າງ, ເມື່ອຄົນເບິ່ງຢູ່ແຂບກະດານ chess, ບາງສ່ວນ ອາດຈະຖືກສະກັດກັ້ນໂດຍຊິ້ນສ່ວນໃກ້ໆ). Dr. Savtchouk ກໍາລັງແກ້ໄຂບັນຫານີ້ດ້ວຍການເພີ່ມຄວາມເຂັ້ມຂື້ນຂອງເລເຊີອີກສອງແຫ່ງ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ສີ່ງວິໄສທັດແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຈຸດບອດ. ລາວຍັງກໍານົດໄລຍະເວລາຂອງ lasers - ເຊິ່ງກໍາມະຈອນຢ່າງໄວວາ - ເພື່ອນັກຄົ້ນຄວ້າຮູ້ວ່າເລເຊີທີ່ໄດ້ເຫັນກິດຈະກໍາທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ການສ້າງແບບຈໍາລອງສາມມິຕິທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ຖືກຕ້ອງ.

ໂຄງການ Dr Savtchouk ທໍາອິດກ່ຽວກັບການອອກແບບລະບົບໃນ simulations ຄອມພິວເຕີ້, ຫຼັງຈາກນັ້ນສະແດງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງມັນກັບຕົວແບບຫນູ. ເປົ້າຫມາຍຂອງລາວຄືການພັດທະນາວິທີການປັບປຸງກ້ອງຈຸລະທັນສອງ photon ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໂດຍຜ່ານການເພີ່ມ laser beams ແລະຜ່ານການອັບເກດຮາດແວແລະຊອບແວ, ຊ່ວຍໃຫ້ຫ້ອງທົດລອງຮັບປະໂຫຍດຈາກເຕັກໂນໂລຢີໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈ່າຍຄ່າລະບົບໃຫມ່.

Michale S Fee, PhD., Glen V. ແລະ Phyllis F. Dorflinger ອາຈານຂອງວິທະຍາສາດສາທາລະນະຄອມພິວເຕີແລະລະບົບ, ພະແນກຂອງສະຫມອງແລະວິທະຍາສາດສະຕິປັນຍາ, Massachusetts ສະຖາບັນເຕັກໂນໂລຢີ; ແລະນັກຄົ້ນຄວ້າ, McGovern Institute for Brain Research

"ເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ສໍາລັບການຖ່າຍຮູບແລະການວິເຄາະເສັ້ນທາງຊ່ອງສະພາບຂອງຊ່ອງສະນະຂອງສັດໃນສັດທີ່ມີຊີວິດຊີວາ"

ການສຶກສາກ່ຽວກັບກິດຈະກໍາ neural ໃນສະຫມອງຂອງສັດແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຍາວນານສໍາລັບນັກຄົ້ນຄວ້າ. ຂະບວນການທີ່ມີຢູ່ໃນປັດຈຸບັນແມ່ນບໍ່ສົມບູນ: ຂະຫນາດຈຸລະດັບຂອງກ້ອງຈຸລະທັນສະແດງໃຫ້ສັດຈໍາກັດໃນກິດຈະກໍາຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະກ້ອງຈຸລະທັດເຫຼົ່ານີ້ສະຫນອງຂອບເຂດຈໍາກັດຂອງມຸມເບິ່ງຂອງ neurons. ໂດຍເຮັດໃຫ້ມີຄວາມກ້າວຫນ້າໃນ miniaturization ກ້ອງຈຸລະທັດ, ທ່ານດຣ Fee ແລະຫ້ອງທົດລອງລາວກໍາລັງພັດທະນາເຄື່ອງມືທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອເບິ່ງວ່າມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນໃນສະຫມອງຂອງສັດໃນຂະນະທີ່ສັດສາມາດດໍາເນີນການທໍາມະຊາດໄດ້.

ຈຸລິນຊີທີ່ຕິດຢູ່ເທິງຫົວໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານດຣ Fee ສັງເກດເບິ່ງການປ່ຽນແປງຂອງສະຫມອງຂອງສັດປີກຍ້ອນພວກເຂົາຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຮ້ອງເພງຂອງພວກເຂົາ. ໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາໄດ້ຮັບຟັງ, ເຮັດເລື້ມຄືນ, ແລະຮຽນຮູ້, ທ່ານດຣ Fee ລາຍງານວ່າວົງຈອນ neural ທີ່ພັດທະນາເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຂະບວນການຮຽນແບບສະລັບສັບຊ້ອນນີ້. ວົງຈອນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບວົງຈອນຂອງມະນຸດເຊິ່ງປະກອບໃນໄລຍະການຮຽນຮູ້ທີ່ສັບສົນຂອງລໍາດັບມໍເຕີ, ເຊັ່ນ: ການຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຂັບລົດຈັກແລະຖືກຂັດຈັງຫວະໃນສະພາບໃດຫນຶ່ງເຊັ່ນ: ພະຍາດ Parkinson. ເນື່ອງຈາກຈຸດປະສົງຂອງລາວທີ່ຈະບັນທຶກວິທີການຮຽນຮູ້ແບບທໍາມະຊາດ, ມັນມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ສໍາຄັນທີ່ຈະສາມາດບັນທຶກກິດຈະກໍາ neural ໃນລະຫວ່າງການປະພຶດທໍາມະຊາດ.

ນອກຈາກ miniaturization, ກ້ອງຈຸລະທັດໃຫມ່ຈະມີຄວາມສາມາດໃນການບັນທຶກຄໍາສັ່ງຂອງ neurons ຫຼາຍກວ່າເຕັກນິກອື່ນໆທີ່ໃຊ້ໃນສັດທີ່ມີປະໂຫຍດແລະຈະຖືກຈັບຄູ່ກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫມ່ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດສັງເກດເຫັນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະປັບ ທົດລອງ, ເລັ່ງຂະບວນການຄົ້ນຄວ້າ. ມັນຈະມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທັນທີທັນໃດແລະກວ້າງສໍາລັບນັກຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຫາທຸກປະເພດຂອງພຶດຕິກໍາຂອງສະຫມອງໃນສັດຂະຫນາດນ້ອຍ.

Marco Gallio, Ph.D., ອາຈານໂປໂລ, ພະແນກສາທາລະນະສຸກ, ມະຫາວິທະຍາໄລ Northwestern

"ການເຊື່ອມຕໍ່ສາຍໄຟໃຫມ່ໃນສະຫມອງດໍາລົງຊີວິດ"

ການຄົ້ນຄວ້ານີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຂະຫຍາຍຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບສະຫມອງເຮັດວຽກໂດຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດເລືອກເອົາການເຊື່ອມຕໍ່ synaptic ຢ່າງເຫມາະສົມແລະເພື່ອຊຸກຍູ້ການເຊື່ອມຕໍ່ໃຫມ່ລະຫວ່າງໂນຣອນ. ການເຊື່ອມຕໍ່ໃຫມ່ຂອງສະຫມອງນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ມີບົດບາດໃນສະເພາະຂອງຜົນກະທົບຕໍ່ທາງ neurological.

neuron ໃນແຕ່ລະວົງຈອນສະຫມອງເຊື່ອມຕໍ່ກັບເປົ້າຫມາຍຫຼາຍ. ເປົ້າຫມາຍແຕ່ລະຄົນອາດມີຫນ້າທີ່ເປັນເອກະລັກ, ແລະເພາະສະນັ້ນຈຶ່ງປະຕິບັດຂໍ້ມູນທີ່ເຂົ້າມາໃນທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນບາງໆສະຫມອງເສພາະໃນສະຫມອງຂອງຫນໍ່ຫມາກພວມເອົາຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບສະພາບແວດລ້ອມພາຍນອກທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຫລີກເວັ້ນຈາກການຂົ່ມຂູ່ທີ່ເກີດຂື້ນທັນທີ (ພຶດຕິກໍາທໍາມະຊາດ) ແຕ່ຍັງເຮັດໃຫ້ມີການພົວພັນກັບການຮຽນຮູ້ຕະຫຼອດໄປ.

ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສະເຫນີຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດຊີ້ແຈງການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ແຕ່ລະຂະບວນການໂດຍການຖອດ synapses ອອກຈາກສູນການຮຽນຮູ້ໃນຂະນະທີ່ເຮັດໃຫ້ການເຊື່ອມຕໍ່ອື່ນຫມົດ. ໂຄງການດັ່ງກ່າວມີຈຸດປະສົງເພື່ອນໍາໃຊ້ວິສະວະກໍາພັນທຸກໍາເພື່ອຜະລິດໂປຼຕີນທີ່ສ້າງສັນທີ່ຈະສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງການປະທ້ວງຫຼືການດຶງດູດ / ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນລະຫວ່າງຄູ່ຮ່ວມງານ synaptic ພັນທຸກໍາທີ່ຖືກກໍານົດໄວ້ໃນສະຫມອງຂອງສັດດໍາລົງຊີວິດ. ນອກເຫນືອຈາກການສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າປະເພດຂອງສະຫມອງນີ້ສາມາດເຮັດໄດ້, ການຄົ້ນຄ້ວາຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ສາຍພັນໃຫມ່ທີ່ມີແນວພັນໃຫມ່ທີ່ສາມາດແບ່ງປັນກັບນັກຄົ້ນຄວ້າອື່ນໆ. ໂດຍການອອກແບບ, ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ສາມາດດັດແປງໄດ້ງ່າຍສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນຮູບແບບສັດໃດຫນຶ່ງຫຼືນໍາໃຊ້ກັບພາກສ່ວນຕ່າງໆຂອງສະຫມອງ, ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ການສຶກສາທາງ neurological ໃຫມ່ທັງຫມົດມີຄວາມສໍາຄັນສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບສະຫມອງຂອງມະນຸດ.

Jose M Carmena, PhD, ສາດຕາຈານ, ພະແນກວິສະວະກໍາໄຟຟ້າແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ແລະ Helen Wills ສະຖາບັນວິທະຍາສາດສາທາລະນະ, ວິທະຍາໄລ California Berkeley

Michel M Maharbiz, Ph.D. , ອາຈານ, ພະແນກວິສະວະກໍາໄຟຟ້າແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ມະຫາວິທະຍາໄລແຄລິຟໍເນຍ Berkeley

Neural Dust: ເປັນ ultrasonic, ພະລັງງານຕ່ໍ, ເຕັກໂນໂລຊີຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ສຸດສໍາລັບການບັນທຶກ neural ທັງຫມົດ Wireless ແລະ untethered ໃນສະຫມອງ

Drs Carmena ແລະ Maharbiz ແມ່ນຮ່ວມມືເພື່ອສ້າງການຕິດຕໍ່ຂອງສະຫມອງ - ເຄື່ອງຈັກ (BMI) ຕໍ່ໄປໂດຍນໍາໃຊ້ສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ "ຝຸ່ນ neural" - ທີ່ສາມາດກໍາຈັດຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບສາຍທີ່ຜ່ານ skull, ແລະອະນຸຍາດໃຫ້ ສໍາລັບການບັນທຶກ cortical wireless untethered, ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ໃນຂະນະທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າໃນຫ້ອງທົດລອງຂອງພວກເຂົາແລະເພື່ອນຮ່ວມງານອື່ນໆຂອງວິທະຍາໄລວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຂອງມະຫາວິທະຍາໄລແຄລິຟໍເນຍ Berkeley ແລະ Helen Wills ສະຖາບັນວິທະຍາສາດການສຶກສາກໍາລັງສຶກສາຄວາມສາມາດຂອງເຕັກໂນໂລຢີທຽມກ່ຽວກັບກ້າມຊີ້ນແລະລະບົບປະສາດພາຍນອກ, ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້ານໍາໃຊ້ແນວຄິດກັບລະບົບປະສາດສ່ວນກາງຊຶ່ງເປັນວິທີການທີ່ພວກເຂົາເຊື່ອວ່າສາມາດປະຕິວັດທາງ neurology ໃນແບບດຽວກັນກັບ pacemaker ການປະຕິວັດ cardiology. ໂດຍຜ່ານການປະຕິບັດງານຂອງເຕັກໂນໂລຢິດຝຸ່ນທຽມ, Carmena ແລະ Maharbiz ກໍາລັງຄິດໄລ່ໃນອະນາຄົດທີ່ສະຫມອງສາມາດໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຫລືການປິ່ນປົວຄືນໃຫມ່ຕາມການບາດເຈັບຫຼືການເກີດໂຣກ neuropsychological.

Ali Gholipour, Ph.D., ຜູ້ຊ່ວຍສາດຕາຈານຮັງສີວິທະຢາ, ໂຮງຮຽນການແພດ Harvard; ຜູ້ອໍານວຍການວິທະຍາສາດການຄົ້ນຄວ້າທາງ Radiology, ແລະນັກວິທະຍາສາດພະນັກງານຢູ່ຫ້ອງທົດລອງທາງຣົດໄຟຟ້າຄອມພິວເຕີ, ທີ່ໂຮງຫມໍເດັກນ້ອຍ Boston

ເຕັກໂນໂລຢີຮູບພາບແບບເຄື່ອນໄຫວແບບເຄື່ອນໄຫວສໍາລັບການວິເຄາະປະລິມານຂອງການພັດທະນາສະຫມອງຕົ້ນ 

ການເຄື່ອນໄຫວຂອງ fetuses, newborns, andddddddd poses ສິ່ງທ້າທາຍພິເສດສໍາລັບນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ສຸມໃສ່ການຮູບພາບທີ່ທັນສະໄຫມເພື່ອວິເຄາະການພັດທະນາສະຫມອງຕົ້ນແລະກໍານົດການຂັດຂວາງທີ່ເປັນໄປໄດ້. ກຸ່ມການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Dr. Gholipour ໃນຫ້ອງປະຕິບັດການ Radiology ຄອມພິວເຕີຢູ່ໂຮງຫມໍເດັກນ້ອຍ Boston ໄດ້ເຮັດວຽກເພື່ອພັດທະນາ, ປະເມີນແລະເຜີຍແຜ່ເຕັກໂນໂລຢີການຖ່າຍພາບແບບຍືດຫຍຸ່ນການສະກົດຈິດໃຫມ່ (MRI) ໃຫມ່ແລະເຄື່ອງມືທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສຶກສາແລະລັກສະນະໃນລະຫວ່າງ uterine, perinatal , ແລະຫນ້າທີ່ແລະບົດບາດຂອງສະຫມອງໃນໄວເດັກ. ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຮູບພາບແລະຮູບພາບໃຫມ່ສາມາດນໍາໄປສູ່ການປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຄວາມສາມາດໃນການເກັບກໍາແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການເກັບກໍາແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງເພື່ອປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງການພັດທະນາສະຫມອງໃນເບື້ອງຕົ້ນແລະສ້າງຄວາມສໍາຄັນຕໍ່ຄວາມຜິດປະຕິບັດທີ່ເກີດຈາກຂັ້ນຕອນທໍາອິດຂອງຊີວິດ.

Narayanan (Bobby) Kasthuri, PhD, MD, ມະຫາວິທະຍາໄລ Chicago ແລະ Argonne National Labs

Brain-X: ແຜນທີ່ Nanoscale ຂອງສະຫມອງທັງຫມົດໂດຍນໍາໃຊ້ X-rays ທີ່ມີພະລັງງານສູງທີ່ໃຊ້ synchrotron

ຫ້ອງທົດລອງຂອງທ່ານ Kasthuri ກໍາລັງໃຊ້ພະລັງງານສູງ X-rays ເພື່ອສ້າງແຜນທີ່ຄົບຖ້ວນແລະສົມບູນຂອງສະຫມອງ. stacks ຂອງຮູບພາບທີ່ໄດ້ສ້າງຜົນໄດ້ຮັບໃນຈໍານວນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈທີ່ສາມາດແບ່ງອອກເພື່ອກໍານົດສະຖານທີ່ຂອງທຸກໆ neuron, ເສັ້ນເລືອດແລະສ່ວນປະກອບຂອງສະຫມອງ. ໂດຍການສ້າງແຜນທີ່ຂອງຫນູທີ່ມີສຸຂະພາບແລະສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ນັກວິທະຍາສາດສາມາດປຽບທຽບພວກເຂົາກັບຕົວຢ່າງທາງດ້ານພະຍາດເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າໃຈເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງກັນຂອງເຊນແລະສຸດທ້າຍໃນສະຫມອງທີ່ຖືກກະທົບໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ໂລກເບົາຫວານແລະໂຣກຕ່າງໆ, ແລະອື່ນໆ.

Stephen Miller, Ph.D., ໂຮງຮຽນແພດມະຫາວິທະຍາໄລ Massachusetts

ເອົາຊະນະອຸປະສັກໃນການຖ່າຍພາບໃນສະຫມອງ

ການຖ່າຍຮູບໃນສະຫມອງແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ, ຍ້ອນວ່າການວິນິດໄສໂມເລກຸນຫຼາຍໆຄົນບໍ່ສາມາດຂ້າມອຸປະສັກເລືອດສະຫມອງ (BBB). ທ່ານ Miller ແລະຫ້ອງທົດລອງລາວໄດ້ພົບເຫັນວິທີການປັບປຸງຮູບພາບໃນຈຸລັງທີ່ເລິກຂອງສະຫມອງໂດຍການແຕະຄຸນສົມບັດທີ່ມີຊີວິດຊີວາຂອງແມງໄມ້. ທີມງານຂອງ Miller ໄດ້ປັບປຸງການປົກຫຸ້ມຂອງ luciferin ແມງໄມ້ທໍາມະຊາດເພື່ອເພີ່ມຄວາມສາມາດເຂົ້າເຖິງສະຫມອງຂອງສັດທີ່ມີຊີວິດຢູ່. ສະຫມອງຂອງສະຫມອງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດກາການສະແດງອອກຂອງເຊື້ອໂຣກ, ກິດຈະກໍາຂອງເອນໄຊ, ການຕິດຕາມກວດກາພະຍາດຫຼືກວດເບິ່ງປະສິດທິຜົນຂອງຢາໃຫມ່.

Long Cai, Ph.D., California Institute of Technology

Deciphering ພື້ນຖານໂມເລກຸນຂອງຕົວຕົນຂອງເຊນໃນສະຫມອງໂດຍ sequencing ປາ

ຫ້ອງທົດລອງ Cai ຂອງໄດ້ພັດທະນາວິທີການຮູບພາບທີ່ມີພະລັງສູງໂດຍອີງໃສ່ "ການຫລອມເຊື້ອຈຸລິນຊີໃນແຕ່ລະໂມເລກຸນດຽວ" ຫຼື smFISH ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ສາມາດເບິ່ງຂໍ້ມູນທາງພັນທຸກໍາ (ເຊັ່ນ RNA) ພາຍໃນຈຸລັງ. ລາວໃນປັດຈຸບັນຊອກຫາວິທີການນີ້ເພື່ອສະແດງການສະແດງອອກຂອງ gene ໂດຍກົງໃນສະຫມອງທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງໃນການນໍາໃຊ້ FISH sequential (seqFISH).

Cynthia Chestek, Ph.D., ມະຫາວິທະຍາໄລ Michigan

ຄວາມຫນາແຫນ້ນສູງ90μmpitch carbon microthread array ເພື່ອບັນທຶກທຸກ neuron ໃນຊັ້ນ 5

ຫ້ອງທົດລອງ Chestek ກໍາລັງພັດທະນາວິທີການບັນທຶກແລະເບິ່ງເຫັນລະບົບປະສາດ neurones ທີ່ມີສຸຂະພາບ, ເຊື່ອມຕໍ່, ເຊື່ອມຕໍ່, ໃນໄລຍະເວລາທີ່ມີຄວາມຫນາແຫນ້ນຫຼາຍກ່ວາເກົ່າ. ການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີກາກບອນຂະຫນາດນ້ອຍ, ນາງມີແຜນທີ່ຈະບັນທຶກສະຕິປັນຍາໃນສະຫມອງຫນູຈາກບັນດາຊ່ອງທາງແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຈະຕັດສະຫມອງເພື່ອເບິ່ງຮູບວົງຈອນທັງຫມົດ. ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອບັນລຸອາເລ 64 ຊ່ອງທີ່ສາມາດສັງເກດໄດ້ໃນຄວາມຫນາແຫນ້ນສູງໂດຍນໍາໃຊ້ຕົວເຊື່ອມຕໍ່ neuroscience ແບບດັ້ງເດີມ.

Spencer Smith, Ph.D., ມະຫາວິທະຍາໄລ North Carolina ຢູ່ Chapel Hill

ຮູບພາບ Multiphoton ສໍາລັບຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງສະຫມອງ

neurons ດຽວເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໃນວິທີທີ່ສັບສົນເພື່ອສ້າງຄວາມຄິດແລະພຶດຕິກໍາ. ຮູບພາບ Multiphoton, ເຊິ່ງສາມາດແກ້ໄຂບັນດາ neurons ແຕ່ລະມະຫາວິທະຍາໄລອອກມາເບິ່ງຄືວ່າສະເຫນີວິທີການໃຫມ່ເພື່ອສຶກສາຂະບວນການນີ້. ໃນການຄົ້ນຄວ້າຜ່ານມາດ້ວຍກ້ອງຈຸລະທັດສອງ photon, ຫ້ອງທົດລອງຂອງ Spencer ກໍາລັງຊອກຫາການສ້າງລະບົບ optical ທີ່ກໍານົດໄວ້ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ເຂົ້າເຖິງ 1 ລ້ານເຊນເຊີໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັກສາຄວາມສາມາດໃນການສັງເກດລະບົບສະຫມອງຂອງແຕ່ລະຄົນ.

Juan Carlos Izpisua Belmonte, Ph.D., ສະຖາບັນ Salk ສໍາລັບການສຶກສາດ້ານຊີວະສາດ

ການປ່ຽນແປງ, ລັກສະນະແລະການດັດແກ້ຂອງເຊື້ອສາຍຂອງເຊື້ອສາຍພັນທໍາມະດາທົ່ວໄປທີ່ມີຢູ່ໃນສະພາບປົກກະຕິ

ຫ້ອງທົດລອງ Izpisua Belmonte ແມ່ນເຮັດວຽກເພື່ອຫຼຸດເວລາທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອພັດທະນາຮູບແບບສັດທີ່ບໍ່ແມ່ນມະນຸດ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນການລ້ຽງກຸ້ງ. Belmonte ໄດ້ພັດທະນາຍຸດທະສາດເພື່ອສ້າງຄວາມສະດວກໃນການຜະລິດແບບກ້າມຊີ້ນ transgenic ໂດຍນໍາໃຊ້ຈຸລັງຈຸລິນຊີ primordial (PGCs). ການຄົ້ນຄວ້າດັ່ງກ່າວມີທ່າແຮງທີ່ຈະສະຫນອງຊັບພະຍາກອນຫ້ອງທີ່ບໍ່ຈໍາກັດເພື່ອສຶກສາການພັດທະນາເຊື້ອຈຸລິນຊີໃນອາຫານແລະນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືດັດແກ້ genome, ວິທີການນີ້ສາມາດສ້າງຮູບແບບສັດໃຫມ່ສໍາລັບພະຍາດຂອງມະນຸດ.

Sotiris Masmanidis, PhD, University of California, Los Angeles

Microprobes silicon ສໍາລັບການກວດສອບການເຄື່ອນໄຫວຂອງສະຫມອງ mesoscale

ຫ້ອງທົດລອງ Masmanidis ກໍາລັງພັດທະນາອຸປະກອນທີ່ໃຊ້ silicon ທີ່ໄມໂຄຣຊອຟໄມເຄືອບ, ຫຼື microprobes, ທີ່ສາມາດຜະລິດໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໂດຍຜ່ານການຜະລິດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະສາມາດບັນທຶກຈໍານວນ neurons ຫຼາຍຄັ້ງໃນລະດັບມະຕິ. microprobes ຈະຊ່ວຍໃຫ້ Masmanidis ສາມາດສຶກສາວິທີການຫຼາຍໆຈຸລັງໃນສະຫມອງພົວພັນໃນລະຫວ່າງການປະພຶດແລະການຮຽນຮູ້. ນອກເຫນືອຈາກນັ້ນ, ຫ້ອງທົດລອງຂອງລາວຈະເຕັກນິກການປຸກລະດົມໃຫ້ສະຖານທີ່ບັນທຶກທີ່ຊັດເຈນ, ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການເຮັດແຜນທີ່ສະຫມອງ.

Kate O'Connor-Giles, Ph.D., ມະຫາວິທະຍາໄລ Wisconsin, Madison

A CRISPR / Cas9 toolkit ສໍາລັບການວິເຄາະວົງຈອນ neural ທີ່ສົມບູນແບບ

O'Connor-Giles ຄົ້ນຫາການພັດທະນາເຄື່ອງມືທີ່ມີໂມດູນເພື່ອລະບຸໂມເລກຸນແລະໄດ້ຮັບການຄວບຄຸມພັນທຸກໍາຂອງກຸ່ມຍ່ອຍ neuronal. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຈະສະຫນອງຊັບພະຍາກອນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການສະຫຼຸບລັກສະນະການປະສົມປະສານທີ່ເປັນປະໂຫຍດຂອງເຊື້ອໃນການຕົວຕົນຂອງ neuronal ແລະ subtypes neuronal ກັບພຶດຕິກໍາ. ຫ້ອງທົດລອງ O'Connor-Giles ຈະໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີດຽວກັນເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອເຂົ້າໃຈວ່າວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ neurons ໃນລະຫວ່າງການພັດທະນາ. ວຽກງານກໍ່ສ້າງຂຶ້ນໃນຄວາມສໍາເລັດຂອງການທົດລອງໃນທົດສະວັດທີ່ຜ່ານມາເພື່ອປັບປຸງເຕັກໂນໂລຢີ CRISPR / Cas9 ກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີຂອງຫມາກໄມ້.

Thomas R. Clandinin, Ph.D., Stanford University

ວິທີການພັນທຸກໍາສໍາລັບແຜນທີ່ເຄືອຂ່າຍ neuronal ກໍານົດໂດຍ synapses ໄຟຟ້າ

ການຄົ້ນຄວ້າສ່ວນໃຫຍ່ຂອງວົງຈອນສະຫມອງໄດ້ສຸມໃສ່ການ synapses ທາງເຄມີທີ່ງ່າຍຕໍ່ການສຶກສາກວ່າ synapses ທາງໄຟຟ້າ. ແຕ່ຮູບພາບທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນຂອງສາຍສະຫມອງນີ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມພະຍາຍາມເຂົ້າໃຈການປ່ຽນແປງໃນກິດຈະກໍາຂອງສະຫມອງ. Clandinin ສະເຫນີການພັດທະນາວິທີການທົ່ວໄປທາງພັນທຸກໍາເພື່ອກໍານົດທີ່ neurons ເຊື່ອມຕໍ່ໄຟຟ້າກັບຄົນອື່ນ. ໃນຕອນທ້າຍຂອງໄລຍະເວລາສອງປີ, ລາວຄາດວ່າຈະມີຊຸດເຄື່ອງມືທີ່ເຮັດຄວາມຊົ່ວຮ້າຍເຄື່ອງມືເຊັ່ນດຽວກັນກັບການສໍາຫຼວດກ່ຽວກັບການເຊື່ອມຕໍ່ໄຟຟ້າໃນສະຫມອງຂອງແມງວັນແລະເຄື່ອງມືທີ່ຄ້າຍຄືກັນສໍາລັບການທົດສອບໃນຫນູ.

Matthew J. Kennedy, Ph.D. , ແລະ Chandra L. Tucker, Ph.D. , University of Colorado-Denver

ເຄື່ອງມື optical ເພື່ອ manipulate synapses ແລະວົງຈອນ

Optogeneticsis ເປັນຂົງເຂດໃຫມ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄວບຄຸມການເຮັດວຽກຂອງ neuronal ກັບແສງສະຫວ່າງ. Kennedy ແລະ Tucker ຫວັງວ່າຈະຂະຫຍາຍຂອບເຂດໂດຍວິສະວະກໍາໃຫມ່ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດນໍາໃຊ້ແສງເພື່ອຄວບຄຸມຂະບວນການທາງລຸ່ມ ຈາກການຍິງໂດຍທາງ neuronal, ມີຈຸດສຸມກ່ຽວກັບ molecules ສັນຍານທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການສ້າງຕັ້ງ synapse, ການລົບລ້າງແລະ plasticity. ພວກເຂົາຍັງວາງແຜນທີ່ຈະພັດທະນາເຄື່ອງມືທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດນໍາໃຊ້ວິທີການສັນຍານໂມເລກຸນພື້ນຖານທີ່ຮັບຜິດຊອບໃນການຮຽນຮູ້ແລະຄວາມຊົງຈໍາໃນສະຫມອງ.

Zachary A. Knight, Ph.D. , University of California-San Francisco

neuromodulation sequencing ດ້ວຍ ribosomes engineered

ສະຫມອງຂອງສັດລ້ຽງລູກດ້ວຍມະນຸດມີຫຼາຍຮ້ອຍຊະນິດຂອງປະເພດຂອງເຊນ neural, ແຕ່ລະຄົນມີຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການສະແດງອອກຂອງເຊື້ອໂຣກ. ຫ້ອງທົດລອງຂອງ Knight ແມ່ນເຄື່ອງມືການກໍ່ສ້າງສໍາລັບການວາງແຜນກິດຈະກໍາຊີວະເຄມີໃນສະຫມອງຫນູໃສ່ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງໂມເລກຸນນີ້. ລາວຈະພັດທະນາວິທີການສໍາລັບການຈັບ RNA ທີ່ສາມາດຊ່ວຍກໍານົດຕົວຕົນຂອງໂມເລກຸນຂອງຈຸລັງທີ່ຢູ່ໃຕ້ດິນ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດສາມາດກໍານົດ neurons ສະເພາະທີ່ມີການປ່ຽນແປງໃນລະຫວ່າງການປ່ຽນແປງໃນພຶດຕິກໍາ, ຊີວະສາດຫຼືພະຍາດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຈຸລັງທີ່ຖືກກໍານົດເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກປະຕິບັດຕາມພັນທຸກໍາເພື່ອເຂົ້າໃຈເຖິງຫນ້າທີ່ຂອງພວກເຂົາ.

Don B Arnold, PhD, ວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດແລະເຕັກໂນໂລຊີຄອມພິວເຕີ, ມະຫາວິທະຍາໄລພາກໃຕ້ຂອງຄາລິຟໍເນຍ

Ablating Intrabodies - ເຄື່ອງມືສໍາລັບການລົບລ້າງໂດຍກົງຂອງທາດໂປຼຕີນຈາກ endogenous

ທາດໂປຼຕີນທີ່ສືບຕໍ່ເຮັດແລະຂີ້ຝຸ່ນໃນສະຫມອງ. ທ່ານດຣ Arnold ກໍາລັງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບເຄື່ອງມືເພື່ອໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດສາມາດຈັດການກັບຂະບວນການຂອງການຫຼຸດລົງຂອງທາດໂປຼຕີນສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານຊີວະວິທະຍາ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້, ເອີ້ນວ່າ intrabodies ablating, ສາມາດ mediate ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມໄວ, ປະສິດທິພາບແລະເສພາະຂອງທາດໂປຼຕີນ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ທາດໂປຼຕີນອາດຈະຖືກທໍາລາຍເພື່ອທົດສອບການເຮັດວຽກຂອງມັນຢູ່ໃນຈຸລັງປົກກະຕິຫຼືສືບສວນຜົນກະທົບທີ່ເປັນອັນຕະລາຍຂອງທາດໂປຼຕີນຈາກພະຍາດດັ່ງກ່າວ. ໃນປະຈຸບັນ, ນັກວິທະຍາສາດສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດການລົບລ້າງໂປຼຕີນໂດຍທາງອ້ອມ, ໂດຍການລຶບເຊື້ອໂຣກຫລື RNA, ທີ່ລະບຸທາດໂປຼຕີນ. intrabodies ablating ເຮັດໃຫ້ການຫຼຸດລົງໂດຍກົງຂອງທາດໂປຼຕີນທີ່ເປົ້າຫມາຍແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເຮັດວຽກຫຼາຍຢ່າງໄວວາ. ພວກເຂົາຍັງສາມາດກໍານົດເປົ້າຫມາຍຂອງທາດໂປຼຕິນໂດຍສອດຄ່ອງໂດຍສະເພາະຫຼືບໍ່ມີການດັດແປງການແປພາສາ. ທ່ານດຣ Arnold ຈະທົດສອບການນໍາໃຊ້ສານ intrabodies ablating ໂດຍການປະຕິບັດເນື້ອໃນໂປຕີນຂອງສະຖານທີ່ postynaptic ເພື່ອສຶກສາຫນ້າທີ່ synaptic, homeostasis ແລະ plasticity ພາຍໃນສະຫມອງ. ການຄົ້ນຄວ້າ, ຖ້າຫາກວ່າມັນສໍາເລັດຜົນ, ສາມາດມີການນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນວິທະຍາສາດ biomedical.

James Eberwine, Ph.D. , ອາຈານວິຊາຢາ, ແລະ Ivan J Dmochowski, ວິສະວະກໍາເຄມີສາດ, ວິທະຍາໄລເພນຊິນເວເນຍ

TIVA-tag ໃຫ້ໃຊ້ Genomics ລະບົບ Neuronal True

ໃນຂະນະທີ່ມັນສາມາດສໍາຫຼວດການສະແດງອອກຂອງເຊື້ອໃນແຕ່ລະໄລຍະໃນແຕ່ລະໄລຍະໃນການວັດແທກຂອງຈຸລັງໃນຫ້ອງທົດລອງ, ຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງຊີວະວິທະຍາຕ້ອງການຄວາມສາມາດໃນການກວດກາການເຮັດວຽກແລະລະບຽບການກ່ຽວກັບພັນທຸກໍາລະດັບລະບົບ, Drs Eberwine ແລະ Dmochowski ກໍາລັງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບວິທີການແຍກ RNA ຈາກຈຸລັງທີ່ມີຊີວິດຜ່ານວິທີການທີ່ພວກເຂົາໄດ້ pioneered, ທີ່ເອີ້ນວ່າ TIVA-tag (ສໍາລັບ Transcriptome In Vivo Analysis). ໃນລະຫວ່າງໄລຍະເວລາການຊ່ວຍເຫຼືອ, ພວກເຂົາວາງແຜນທີ່ຈະດັດແປງເຄມີຂອງສານປະສົມ TIVA-tag ເພື່ອເກັບ RNA ຈາກຈຸລັງທີ່ມີຄວາມຊັດເຈນຫຼາຍ, ປະສິດທິຜົນແລະການເສຍຫາຍຂອງຈຸລັງທີ່ຫນ້ອຍກວ່າກ່ອນຫນ້ານີ້. ໃນຕອນທ້າຍຂອງໄລຍະເວລາການຊ່ວຍເຫຼືອ, ພວກເຂົາມີຄວາມຕັ້ງໃຈທີ່ຈະສ້າງແຜນທີ່ TIVA-tag ເປັນວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບລະບົບນິເວດລະບົບ.

Doris Tsao, PhD, ຊ່ຽວຊານວິຊາຊີວະສາດ, California Institute of Technology, ແລະ William J. Tyler, Ph.D. , ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຢູ່ສະຖາບັນວິໄຈ Virginia Tech Carilion, ໂຮງຮຽນວິທະຍາສາດແລະວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດ

ການເຮັດວຽກແບບໂມເລກຸນຂອງວົງຈອນສະຫມອງຂອງ Primate ໂດຍໃຊ້ Pulsed Ultrasound

ວິທະຍາສາດ Neuroscience ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ມີການກະຕຸ້ນໃຫ້ສະເພາະໃດຫນຶ່ງໃນສະຖານທີ່ 3D ທີ່ຢູ່ໃນສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ວຽກງານທີ່ຜ່ານມາໂດຍທ່ານດຣ. Tyler ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ neuromodulation ultrasonic ສາມາດ noninvasively ກະຕຸ້ນເຕັກໂນໂລຊີໃນສະຫມອງຫນູທີ່ມີຊີວິດຢູ່. ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນເພື່ອສະແດງວິທີ ultrasound ຜົນກະທົບຕໍ່ສັດຕູທີ່ບໍ່ແມ່ນມະນຸດ, macaque, ເຊິ່ງສະຫມອງຂອງມັນມີຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະສັບສົນກວ່າຫນູ. ນັກຄົ້ນຄວ້າວາງແຜນທີ່ຈະສັງເກດເບິ່ງການຕອບສະຫນອງຂອງ neuronal, ການໄຫຼຂອງເລືອດ cerebral ແລະພຶດຕິກໍາຂອງສັດໃນລະຫວ່າງການປະສານງານ ultrasonic neuromodulation. ສຸດທ້າຍ, Drs. Tsao ແລະ Tyler ມີຈຸດປະສົງເພື່ອພັດທະນາວິທີການນໍາໃຊ້ ultrasound ເພື່ອກະຕຸ້ນສະຖານທີ່ສະເພາະຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ເຊິ່ງຈະໃຫ້ເຄື່ອງມືໃຫມ່ທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈລະບົບສະຫມອງໃນມະນຸດແລະສະຫນອງກົນລະຍຸດໃຫມ່ສໍາລັບການປິ່ນປົວໂຣກທາງຈິດແລະທາງຈິດ.

Samuel S-H Wang, Ph.D. , Associate Professor of Molecular Biology, Princeton University

Transcending Limit ເຄື່ອນໄຫວຂອງຕົວຊີ້ວັດ Calcium ສາມາດ Encodable Genetically

ໂປຣຕີນ fluorescent ທີ່ປ່ຽນແປງຄວາມສະຫວ່າງຂອງພວກເຂົາໃນເວລາທີ່ຈຸລັງຂອງສະຫມອງມີການເຄື່ອນໄຫວແມ່ນມີປະໂຫຍດໃນການສັງເກດເບິ່ງກິດຈະກໍາ neural, ຄວາມຈໍາ, ແລະຂະບວນການທາງດ້ານຈິດສໍານຶກອື່ນໆ. ປະຈຸບັນສະບັບຂອງໂປຣຕີນເຫຼົ່ານີ້ຕອບສະຫນອງພຽງແຕ່ sluggishly, ໃນລະດັບທີ່ໃຊ້ເວລາຂອງສອງຫຼືຕໍ່ໄປອີກແລ້ວ. ຫ້ອງທົດລອງຂອງທ່ານ Wang ກໍາລັງປັບປຸງໂປຼຕີນເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຕອບສະຫນອງໄດ້ໄວແລະສໍາລັບກິດຈະກໍາທີ່ກວ້າງຂວາງ. ຮ່ວມກັນກັບວິທີການທາງວິສະວະກໍາທີ່ທັນສະໄຫມ, ຄວາມກ້າວຫນ້າດັ່ງກ່າວຈະຊ່ວຍໃຫ້ຈຸລັງຂອງສະຫມອງຂະຫນາດນ້ອຍຖືກຕິດຕາມໃນຮູບແບບທີ່ fMRI imaging ຕິດຕາມສະຫມອງທັງຫມົດ - ມີປະໂຫຍດວ່າວິທີໃຫມ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າເຫັນຈຸລັງດຽວແລະການປ່ຽນແປງເກີດຂຶ້ນໃນໄລຍະມິນລິເຊສີນ. ການຄົ້ນຄວ້ານີ້ແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຄວາມພະຍາຍາມໃຫຍ່ໂດຍນັກວິທະຍາສາດໃນການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີເພື່ອສຶກສາເຄືອຂ່າຍສະຫມອງໃນເວລາທີ່ສັດຮູ້ຫລືເຫັນສິ່ງທີ່ຜິດພາດໃນສັດທີ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງທາງ neurological.

Sandra Bajjalieh, Ph.D. , ອາຈານວິຊາເພສັດສາດ, ມະຫາວິທະຍາໄລວໍຊິງຕັນ

ການພັດທະນາໂປເຊດເຊີສໍາລັບສັນຍານ Lipids

ການປ່ຽນແປງ lipid membrane ມີບົດບາດໃນສັນຍານ neuron, ແຕ່ນັກຄົ້ນຄວ້າຍັງບໍ່ທັນສາມາດຕິດຕາມກວດກາການຜະລິດໄຂມັນ. Bajjalieh ວາງແຜນທີ່ຈະຜະລິດແກັບແກັບເພື່ອຕິດຕາມການຜະລິດໂປຼຕີນໃນ lipids ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ນາງຈະວິສະວະກໍາໂປຼຕີນທີ່ຜູກມັດກັບສອງ lipids ໃນການບໍ່ມີສັນຍານອື່ນໆແລະໃຊ້ພວກມັນເພື່ອພັດທະນາ probes fluorescent ເພື່ອຕິດຕາມສະຖານທີ່ຂອງໄຂມັນເຫຼົ່ານີ້. ຂໍ້ມູນນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດຂະຫຍາຍວິທີການນໍາ້ມັນອື່ນໆ.

Guoping Feng, Ph.D. , ສາດຕາຈານຂອງສະຫມອງແລະວິທະຍາສາດສະຫມອງ, McGovern ສະຖາບັນຄົ້ນຄ້ວາສະຫມອງ, Massachusetts ສະຖາບັນເຕັກໂນໂລຢີ

ການພັດທະນາໂມເລກຸນ, ເຄື່ອງມືໃນ vivo ສໍາລັບການຈັດການເຊື້ອສາຍຂອງຈຸນລະພາກ Neuronal ການກໍານົດ Behaviorally ການນໍາໃຊ້ການຄົ້ນພົບການຫາຈຸດປະສົງຂອງກິດຈະກໍາແລະແສງ

ການສຶກສາຢ່າງໃກ້ຊິດກ່ຽວກັບວິທີການສະຫມອງຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, Feng ກໍາລັງພັດທະນາເຄື່ອງມືທີ່ຈະເກັບກໍາປະຊາກອນ neuronal ສະເພາະທີ່ຖືກກະຕຸ້ນໂດຍພຶດຕິກໍາຂອງສັດພາຍໃນໄລຍະເວລາສັ້ນໆທີ່ກໍານົດໂດຍ pulses ຂອງແສງສະຫວ່າງແລະເລືອກຈຸລັງຂອງສະຫມອງສໍາລັບການປ່ຽນແປງທາງພັນທຸກໍາ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຈຸລັງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດທົດສອບການປະເມີນຜົນການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງພວກເຂົາໃນພຶດຕິກໍາ. ຖ້າປະສົບຜົນສໍາເລັດ, ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດສາມາດດັດແປງກຸ່ມໃດໆຂອງ neurons ທີ່ຖືກກະຕຸ້ນໂດຍພຶດຕິກໍາສະເພາະໃດຫນຶ່ງໃນໄລຍະທີ່ກໍານົດໄວ້ຢ່າງຊັດເຈນ.

Feng Zhang, PhD, ນັກຄົ້ນຄວ້າ, McGovern ສະຖາບັນຄົ້ນຄ້ວາສະຫມອງ; ສະມາຊິກຫຼັກ, ສະຖາບັນ Broad of MIT ແລະ Harvard; ຜູ້ຊ່ວຍສາດຕາຈານຂອງສະຫມອງແລະວິທະຍາສາດສະຫມອງ, Massachusetts Institute of Technology

ວິສະວະກໍາໂຄງສ້າງທີ່ແທ້ຈິງໂດຍນໍາໃຊ້ຕົວແບບ TAL Effects Recombinases

ການສະແດງອອກຂອງເຊື້ອສາຍແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປເພື່ອກໍານົດຊະນິດຂອງ neuron, ແຕ່ການຫມູນໃຊ້ພັນທຸກໍາແບບທົ່ວໄປແມ່ນບໍ່ມີປະສິດທິຜົນແລະຖືກຈໍາກັດຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ຫນູ. Zhang ກໍາລັງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບວິທີແກ້ໄຂ genome ຂອງ neurons ໂດຍນໍາໃຊ້ gene ລາຍງານທີ່ສາມາດນໍາເຂົ້າໃນຈຸລັງແລະສະຫມອງເສພາະ. ເຕັກໂນໂລຢີນີ້ຈະອະນຸຍາດໃຫ້ການປ່ຽນແປງຂອງມະນຸດຖືກນໍາໃຊ້ເຂົ້າໃນຮູບແບບສັດເພື່ອກໍານົດວ່າການປ່ຽນແປງທາງພັນທຸກໍາເຮັດໃຫ້ເກີດພະຍາດ. ເຕັກໂນໂລຢີກໍ່ຈະຫຼຸດລົງເວລາທີ່ໃຊ້ເວລາເພື່ອສ້າງຮູບແບບສັດ.

Michael Berry II, ປະລິນຍາເອກ., Associate Professor of Molecular Biology, Princeton University

Micropabricated patch clamp micropipette

ຫ້ອງທົດລອງຂອງ Berry ຈະພັດທະນາ micropipette patch microfabric ຊຶ່ງຈະຊ່ວຍໃຫ້ການທົດລອງໃຫມ່ໆບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້ດ້ວຍ micropipettes patch ແກ້ວຕາມປົກກະຕິເຊັ່ນ: ຄວາມສາມາດໃນການຄວບຄຸມສະພາບແວດລ້ອມທາງເຄມີຂອງ neurons ໂດຍການ dialysis ຢ່າງລວດໄວ. ອຸປະກອນນີ້ຈະມີຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້ກວ່າ micropipettes ທີ່ມີຢູ່, ຊ່ວຍປະຢັດເວລາແລະຄວາມພະຍາຍາມທີ່ສໍາຄັນ.

Robert Kennedy, Ph.D. , Hobart H. Willard ວິຊາເຄມີສາດ & ອາຈານວິທະຍາສາດຢາ, ມະຫາວິທະຍາໄລ Michigan

ການຕິດຕາມກວດກາຂອງ neurotransmitters ໃນລະດັບສູງໃນການແກ້ໄຂບັນຫາທາງກວ້າງແລະທາງຊ່ອງ

ເພື່ອວັດແທກຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະທາງດ້ານວິທະຍາສາດໃນລະດັບທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນສະຖານທີ່ແລະທາງດ້ານເວລາທີ່ສູງ, ຫ້ອງທົດລອງຂອງ Kennedy ກໍາລັງພັດທະນາການທົດລອງ miniaturized ທີ່ສາມາດເຂົ້າສູ່ພາກສະຫມອງຂອງຫນູເພື່ອສ້າງຕົວຢ່າງຂະຫນາດນ້ອຍເພື່ອການວິເຄາະຢູ່ເລື້ອຍໆ. ເທກໂນໂລຍີນີ້ມີທ່າແຮງທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບວິທະຍາສາດສະຫມອງວິທະຍາເນື່ອງຈາກວ່າວຽກງານພັນທຸກໍາແລະການໃຊ້ພະຍາດຫຼາຍໆຊະນິດແມ່ນອີງໃສ່ຫນູ.

Timothy Ryan, Ph.D. , ອາຈານວິຊາຊີວະສາດ, ວິທະຍາໄລແພດ Weill Cornell

ການພັດທະນາຂອງນັກຂ່າວ ATP synaptic

ຫ້ອງທົດລອງຂອງ Ryan ກໍາລັງພັດທະນາວິທີທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ສຸດເພື່ອວັດແທກຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຂອງ ATP ໃນຫ້ອງປະສາດສະເພາະໃດຫນຶ່ງແລະໃຫ້ຂໍ້ມູນແບບເຄື່ອນໄຫວສໍາລັບການຕິດຕາມລະດັບ ATP ໃນລະຫວ່າງການສື່ສານ synaptic ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ນີ້ຄວນຊ່ວຍໃນການກໍານົດວ່າຄວາມບໍ່ສົມດຸນຂອງພະລັງງານພື້ນຖານແມ່ນເກີດຂື້ນໃນບັນດາພະຍາດຕ່າງໆແລະວິທີການສະຫນອງ ATP ຕາມປົກກະຕິກ່ຽວກັບ synapses.

W. Daniel Tracey, ປະລິນຍາເອກ., ອາຈານນັກວິທະຍາສາດດ້ານຊີວະສາດ, ຊີວະວິທະຍາຈຸລິນຊີແລະ neurobiology, ສູນການແພດມະຫາວິທະຍາໄລ Duke

rhabdoviruses ລະຫັດພັນທຸກໍາສໍາລັບການເຮັດວຽກແຜນທີ່ຂອງສັດ neuronalnectivity

ຫ້ອງທົດລອງຂອງ Tracey ໄດ້ພັດທະນາລະບົບການສະແດງອອກຂອງເຊື້ອໂຣກໄວຣັດເພື່ອຄົ້ນຫາວົງຈອນ neural ໃນແມງວັນຫມາກ. ເປົ້າຫມາຍແມ່ນການນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອປະຕິບັດພັນທຸກໍາຂອງຈຸລັງເສັ້ນປະສາດ, ຕິດຕາມການເຊື່ອມຕໍ່ຂອງເຂົາເຈົ້າແລະຈັດການປະຕິບັດກິດຈະກໍາຂອງ neurons ເຊື່ອມຕໍ່. ຖ້າຫາກວ່ານີ້ແມ່ນສົບຜົນສໍາເລັດທີ່ມີແມງວັນຫມາກໄມ້, Tracey ຫວັງວ່າເຕັກນິກດຽວກັນຈະເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການສຶກສາກ່ຽວກັບສະຫມອງຂອງສັດລ້ຽງລູກດ້ວຍນົມ.

Joseph Fetcho, Ph.D. , ສາດຕາຈານຂອງ Neurobiology ແລະພຶດຕິກໍາ, ມະຫາວິທະຍາໄລ Cornell

ຮູບແບບແຜນທີ່ຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ synaptic ໃນ vivo

ບໍ່ມີວິທີງ່າຍໆທີ່ຈະເປີດເຜີຍທຸກຈຸລັງຂອງເສັ້ນປະສາດທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຊນອື່ນໃນຂະນະທີ່ຈຸລັງເຫຼົ່ານັ້ນຍັງມີຊີວິດຢູ່. ການເຮັດວຽກກັບ zebrafish, Fetcho ສະເຫນີທີ່ຈະນໍາໃຊ້ວິທີ optical, ຊຶ່ງທັງຫມົດຂອງ neurons ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ cellular ເສັ້ນສະເພາະໃດຫນຶ່ງຈະປ່ຽນສີ, ແຜນທີ່ຮູບແບບຂອງການສາຍໃນລະບົບປະສາດທີ່ດໍາລົງຊີວິດ intact. ໃນທີ່ສຸດ, ວິທີການດັ່ງກ່າວສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ເປີດເຜີຍຮູບແບບຂອງສາຍທີ່ underlie ການເຄື່ອນໄຫວແລະພຶດຕິກໍາອື່ນໆ.

Pavel Osten, MD, Ph.D. , Associate Professor of Neuroscience, Laboratory Cold Spring Harbor

ການວິພາກຜ່າຕັດທາງຜ່ານໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍອັດຕະໂນມັດສໍາລັບສະຫມອງຫມູ fluorescent

ໂຄງການຂອງ Osten ຊອກຫາວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງການສຶກສາກ່ຽວກັບຫນ້າທີ່ຂອງສະຫມອງໂມເລກຸນແລະ cellular ແລະການສຶກສາຂອງສະຫມອງທັງຫມົດ. ການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີຮູບພາບໃຫມ່, ລາວໄດ້ສຸມໃສ່ການປ່ຽນແປງແຜນທີ່ກ່ຽວກັບວົງຈອນ neural ໃນຫມູທີ່ປະຕິບັດການປ່ຽນແປງພັນທຸກໍາທີ່ກ່ຽວພັນກັບເອດສແລະຈິດຕະສາດ. ລາວຫວັງວ່າເຕັກໂນໂລຢີຈະສະຫນອງວິທີການທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຖືກຕ້ອງເພື່ອສຶກສາແບບຈໍາລອງເມັດພັນທຸກໍາເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າໃຈເຖິງບັນດາພະຍາດທາງຈິດໃຈຂອງມະນຸດ.

Thomas Otis, Ph.D. , ສາດຕາຈານຂອງ Neurobiology, ໂຮງຮຽນແພດ Geffen, ວິທະຍາໄລ California, Los Angeles

ການພັດທະນາວິທີການ optical ສໍາລັບການຕິດຕາມກວດກາແຮງດັນໃນກຸ່ມຂອງ neuronatomically ກໍານົດ neurons

Otis ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານຂອງລາວ, ລວມທັງຜູ້ສືບສວນຕົ້ນສະບັບ Julio Vergara, ໄດ້ພັດທະນາເຕັກໂນໂລແກນເຊັນເຊີທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ເຕົ້າໂຮມເສັ້ນປະສາດທີ່ມີຄວາມກະທັດລັດສູງໂດຍນໍາໃຊ້ວິທີການໃຫມ່ໆ. ຈຸດປະສົງຂອງການຊ່ວຍເຫຼືອແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ວິທີການ optical ຂອງເຂົາເຈົ້າສົມບູນເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດຕິດຕາມກິດຈະກໍາ neural ໃນຫຼາຍໆປະສາດໃນແຕ່ລະຄັ້ງ.

Larry J Young, Ph.D. , William P. Timmie ສາດຕາຈານຂອງວິທະຍາສາດຈິດໃຈແລະພຶດຕິກໍາແລະຫົວຫນ້າພະແນກ, ສູນສູນວິທະຍາສາດສາສະຫນາພຶດຕິກໍາ, Yerkes ສູນຄົ້ນຄວ້າແຫ່ງຊາດລູກປາ

ການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີ transgenic ໃນທົ່ງຫຍ້າສໍາລັບການວິເຄາະພັນທຸກໍາແລະວົງຈອນ neural ຂອງພັນທະບັດສັງຄົມ

ການສຶກສາກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາສັງຄົມທີ່ສະລັບສັບຊ້ອນ, ເຊັ່ນການລ້ຽງດູແລະການເຊື່ອມໂຍງທາງດ້ານສັງຄົມ, ຖືກຈໍາກັດໂດຍຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຈັດການການສະແດງອອກຂອງເຊື້ອໂຣກເພື່ອຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບແນວພັນທີ່ສະເພາະໃດຫນຶ່ງກ່ຽວກັບກົດລະບຽບຂອງສັງຄົມ. ຊາວຫນຸ່ມມີຈຸດປະສົງເພື່ອຜະລິດລະດູຝົນ, ເຊິ່ງສັງຄົມສູງ, ແລະກໍານົດແນວພັນທີ່ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການປ່ຽນແປງຂອງບຸກຄົນໃນການປະພຶດທາງສັງຄົມ. ການຄົ້ນຄວ້າຈະມີຄວາມສໍາຄັນຕໍ່ຄວາມຜິດປົກກະຕິເຊັ່ນ: ການເປັນພະຍາດຊຶມເຊື້ອແລະຈິດຕະສາດ.

Henry Lester, PhD, California Institute of Technology

Ion Channels for Neuronal Engineering

Lester ຈະນໍາໃຊ້ຊ່ອງທາງ ion ແລະ receptors ເພື່ອເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ neurons ໃນວົງຈອນແລະວິທີການດັ່ງກ່າວປະຕິບັດການຄວບຄຸມ. ລາວຈະສ້າງຊ່ອງທາງໃຫມ່ຂອງ receptor ທີ່ຕອບສະຫນອງກັບຢາເສບຕິດ, ivermectin, ທີ່ສາມາດສົ່ງອອກໃນອາຫານຂອງສັດ. ເມື່ອ receptors ເຫຼົ່ານີ້ພັດທະນາ, ມັນຈະເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະສຶກສາວິທີການເຮັດວຽກຫຼື inhibiting neurons ທີ່ເລືອກທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ພຶດຕິກໍາ.

Charles M. Lieber, Ph.D. , ມະຫາວິທະຍາໄລຮາວາດ

ຕາຕະລາງອຸປະກອນ Nanoelectronic ສໍາລັບແຜນທີ່ໄຟຟ້າແລະເຄມີຂອງເຄືອຂ່າຍ Neural

Lieber ວາງແຜນທີ່ຈະພັດທະນາແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນເຄື່ອງມື electrophysiology ທີ່ສາມາດໃຊ້ nanotechnology ໃຫມ່ເພື່ອວັດແທກຂໍ້ມູນທາງດ້ານໄຟຟ້າແລະທາງຊີວະພາບໃນຂະຫນາດຂອງ synapses ທໍາມະຊາດ, ໂດຍນໍາໃຊ້ຕົວຢ່າງທີ່ແຕກຕ່າງຈາກເຄືອຂ່າຍ neural ວັດທະນະທໍາກັບຈຸລັງຂອງສະຫມອງ. ໃນໄລຍະຍາວ, ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ເປັນການໂຕ້ຕອບໃຫມ່ທີ່ມີອໍານາດລະຫວ່າງອຸປະກອນທຽມໃນຮ່າງກາຍແລະ neural ໃນການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານຊີວະວິທະຍາແລະ, ໃນທີ່ສຸດ, ການປິ່ນປົວ.

Fernando Nottebohm PhD, ມະຫາວິທະຍາໄລ Rockefeller

ການພັດທະນາເຕັກນິກສໍາລັບການຜະລິດແປ້ງມັນຕົ້ນ

ການສຶກສາຂອງການຮຽນຮູ້ໃນ vocal songbirds ເປັນວິທີທີ່ດີເລີດທີ່ຈະຄົ້ນພົບວ່າຄວາມຊົງຈໍາຖືກເກັບໄວ້ໃນສະຫມອງສະລັບສັບຊ້ອນແລະເຮັດໃຫ້ຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ລະບົບປະສາດສ່ວນກາງສາມາດສ້ອມແປງໄດ້ໂດຍການທົດແທນຂອງ neuronal. Nottebohm ຄົ້ນຫາການພັດທະນາໂປໂຕຄອນສໍາລັບການຜະລິດທີ່ມີປະສິດທິຜົນຂອງ songbirds transgenic ເພື່ອທົດສອບການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງເຊື້ອສາຍແຕ່ລະຄົນໃນການຮຽນຮູ້ແລະການສ້ອມແປງສະຫມອງ.

Dalibor Sames, Ph.D. , ແລະ David Sulzer, Ph.D. , Columbia University

ການພັດທະນາຂອງ Neurotransmitters ບໍ່ຖືກຕ້ອງ Fluorescent: Probes ໃຫມ່ສໍາລັບການເບິ່ງເຫັນໂດຍກົງຂອງການປ່ອຍ Neurotransmitter ປ່ອຍຈາກສັນຍາລັກ Presynaptic ສ່ວນບຸກຄົນ

Sames ແລະ Sulzer ໄດ້ພັດທະນາ Fluorescent False Neurotransmitters (FFN) ທີ່ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຕົວຊີ້ວັດ optical ຂອງ dopamine ແລະເຮັດໃຫ້ວິທີການທໍາອິດຂອງການຖ່າຍໂອນ neurotransmission optical ໃນ synapses ແຕ່ລະຄົນ. ການນໍາໃຊ້ FFNs, Sames ແລະ Sulzer ຈະພັດທະນາວິທີ optical ໃຫມ່ເພື່ອກວດກາການປ່ຽນແປງ synaptic ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຮຽນຮູ້ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຂະບວນການທາງ pathological ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຜິດປະຕິເຫດທາງດ້ານຈິດໃຈແລະທາງຈິດໃຈເຊັ່ນ: ພະຍາດ Parkinson ແລະໂລກ schizophrenia.

Paul Brehm, Ph.D. , ມະຫາວິທະຍາໄລສຸຂະພາບແລະວິທະຍາສາດອີນລີ

ທາດໂປຼຕີນຈາກ fluorescent ສີຂຽວຊະນິດໃຫມ່ຈາກ echinoderms ສະຫນອງການບັນທຶກໄລຍະຍາວຂອງກິດຈະກໍາເຄືອຂ່າຍ neuronal

Brehm ກໍາລັງຄົ້ນຫາວິທີການໃຫມ່ໃນຮູບພາບກິດຈະກໍາ cellular ໃນເນື້ອເຍື່ອສຸຂະພາບແລະພະຍາດ. ລາວໄດ້ສະເຫນີທາງເລືອກທີ່ມີທາດໂປຼຕີນ fluorescent ສີຂີ້ເຖົ່າທີ່ມີສີຂີ້ເຖົ່າ, ຄື brittlestar Ophiopsila, ເຊິ່ງມີ fluorescence ທີ່ຍາວນານຢູ່ໃນຈຸລັງເສັ້ນປະສາດສາມາດສະຫນອງປະຫວັດສາດທີ່ຍາວນານຂອງກິດຈະກໍາ cellular ຂອງເຂົາເຈົ້າ.

Timothy Holy, Ph.D. , ໂຮງຮຽນວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລ Washington

ຮູບພາບ optical ສາມມິຕິລະດັບຄວາມໄວສູງຂອງກິດຈະກໍາ neural ໃນຈຸລັງທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ

ສັກສິດແມ່ນການພັດທະນາວິທີ optical ສໍາລັບການບັນທຶກພ້ອມໆກັນຈາກປະຊາກອນຈໍານວນຫຼາຍຂອງ neurons ໂດຍນໍາໃຊ້ແຜ່ນບາງໆຂອງແສງສະຫວ່າງທີ່ສະແກນສະຫມອງໃນສາມຂະຫນາດ. ຖ້າປະສົບຜົນສໍາເລັດ, ການສຶກສາອາດຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດສັງເກດເຫັນການຮັບຮູ້ຮູບແບບແລະການຮຽນຮູ້ຢູ່ໃນລະດັບເຊນ.

Krishna Shenoy, Ph.D. , Stanford University

HermesC: ລະບົບການບັນທຶກສຽງແບບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສໍາລັບການດໍາລົງຊີວິດຂອງ primates freely

ຫ້ອງທົດລອງ Shenoy ກໍາລັງພະຍາຍາມຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກຂອງ neurons ໂດຍການພັດທະນາລະບົບການບັນທຶກທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ທີ່ມີຮູບແບບທີ່ສູງ, ທີ່ໃຊ້ໃນການໃຊ້ monkeys ກ່ຽວກັບກິດຈະກໍາປະຈໍາວັນຂອງພວກເຂົາ. ຖ້າປະສົບຜົນສໍາເລັດ, ວຽກງານນີ້ຈະສ້າງອຸປະກອນການບັນທຶກທີ່ສາມາດຕິດຕາມລະບົບປະສາດ neuron ແຕ່ລະຄົນໃນການປະພຶດຕົວຂອງມັນສໍາລັບມື້ແລະອາທິດ.

Gina Turrigiano, Ph.D., Brandeis University

ການກໍານົດຕໍາແຫນ່ງຂອງທາດໂປຼຕີນຈາກ synaptic ນໍາໃຊ້ fluorescence ultra-resolution ຄວາມຄິດ microscopy

Turrigiano ແລະຜູ້ຮ່ວມມືຂອງນາງ, ທ່ານ David DeRosier, Ph.D. , ຈະພັດທະນາເຄື່ອງມືທີ່ຈະສ້າງແຜນທີ່ວິທີການ synaptic ໂປຼຕີນຖືກຈັດເຂົ້າໃນເຄື່ອງໂມເລກຸນທີ່ສາມາດສ້າງຄວາມຊົງຈໍາແລະຫນ້າທີ່ຮັບຮູ້. ຖ້າຫາກວ່ານີ້ໄດ້ປະສົບຜົນສໍາເລັດ, ໃນທີ່ສຸດພວກເຂົາຈະສາມາດກໍານົດວິທີ synapses ກາຍເປັນສະຖານະການບໍ່ສະບາຍໃນສະຖານະການພະຍາດ.

Pamela M England, Ph.D. ,University of California at San Francisco

ການກວດສອບຜູ້ຮັບໂຣກເອດສ໌ AMPA ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ

ຫ້ອງທົດລອງປະເທດອັງກິດຈະພັດທະນາຊຸດເຄື່ອງມືໂມເລກຸນແບບໃຫມ່, ອີງໃສ່ຕົວອະນຸຍາດສັງເຄາະຂອງ philanthotoxin, ເຊິ່ງສາມາດນໍາໃຊ້ໃນການສຶກສາການຄ້າມະນຸດຂອງຈຸລັງ AMPA ຂອງ glutamate receptor. ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອຜະລິດຊຸດທາດໂປຼຕີນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຜູ້ກວດຈັບ AMPA ກັບອົງປະກອບຍ່ອຍສະເພາະ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ການສືບສວນທາງ pharmacological ກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງກຸ່ມທີ່ຮັບຮູ້ AMPA ເຫຼົ່ານີ້ໃນຈຸລິນຊີທີ່ດໍາລົງຊີວິດ.

Alan Jasanoff, Ph.D. , ມະຫາວິທະຍາໄລ Massachusetts

MRI Functional Cellular Functional Calcium Imaging Agents

Jasanoff ຈະຄົ້ນຫາວິທີການໃຫມ່ຂອງ Magnetic Resonance Imaging (fMRI) ທີ່ມີປະໂຫຍດ, ການພັດທະນາໃນຫ້ອງທົດລອງລາວ, ໂດຍອີງໃສ່ nanoparticles ທາດເຫຼັກທີ່ສ້າງຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນຮູບພາບເມື່ອພວກມັນລວມ. ຖ້າປະສົບຄວາມສໍາເລັດ, ວິທີການໃຫມ່ຈະເປັນມາດຕະການໂດຍກົງຂອງກິດຈະກໍາ neural, ມີທ່າແຮງສໍາລັບການປັບປຸງການແກ້ໄຂ spatial ແລະໄລຍະທາງໃນ fMRI.

Richard J Krauzlis, Ph.D., ແລະ Edward M. Callaway, Ph.D. , ສະຖາບັນ Salk ສໍາລັບການສຶກສາດ້ານຊີວະສາດ

ການນໍາໃຊ້ Vectors Viral ກັບ Probe Sensory-Motor Circuits ໃນການປະຕິບັດຕໍ່ Primates ທີ່ບໍ່ແມ່ນມະນຸດ

Krauzlis ແລະ Callaway ຈະພັດທະນາວິທີການທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ປະຕິກິລິຍາຂອງປະຕິກິລິຍາຂອງປະຕິກິລິຍາຂອງປະຕິກິລິຍາຂອງປະຕິກິລິຍາຂອງສະຫມອງ neurones ໃນເຂດທ້ອງຖິ່ນຂອງສະຫມອງຂອງ cerebral cortex. ຖ້າປະສົບຜົນສໍາເລັດ, ວິທີການຂອງພວກມັນຈະສະຫນອງວິທີການທີ່ຈະປະເມີນວ່າຈຸລັງສະຫມອງຂອງສະຫມອງຕ່າງໆໃນສະຫມອງແຕກຕ່າງກັນເຮັດວຽກຢູ່ໃນວົງຈອນເພື່ອເຮັດໃຫ້ສະຫມອງມີຄວາມສາມາດສູງຂຶ້ນເຊັ່ນ: ຄວາມຮູ້, ຄວາມຈໍາແລະການຄວບຄຸມ sensory-motor.

Markus Meister, Ph.D. , Cal Tech

ການບັນທຶກ wireless ຂອງການຝຶກອົບຮົມຫຼາຍໆ neuronal trains ໃນການເຄື່ອນຍ້າຍສັດ freely

Meister ແລະຜູ້ຮ່ວມງານຂອງລາວ, Alan Litke ຈາກມະຫາວິທະຍາໄລແຄລິຟໍເນຍ, Santa Cruz, ແລະ Athanassios Siapas ຂອງ Caltech, ຈະສ້າງລະບົບ microelectrode ໄຮ້ສາຍທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ການບັນທຶກສັນຍານໄຟຟ້າທາງທິດສະດີຈາກສັດທີ່ເຄື່ອນຍ້າຍໂດຍບໍ່ມີສາຍ. ການປະສົມປະສານເຕັກໂນໂລຢີສໍາລັບຂະຫນາດນ້ອຍແລະອຸປະກອນການແສງສະຫວ່າງ, ລະບົບນີ້ຄວນສ້າງຄວາມສະດວກໃນການວັດແທກການເຄື່ອນໄຫວທາງທິດສະດີໃນລະຫວ່າງການປະຕິບັດທໍາມະຊາດແທ້ໆເຊັ່ນ: ການຝັງສົບ, ການປີນຂຶ້ນຫຼືການບິນ.

Karl Deisseroth, MD, Ph.D. , Stanford University

Noninvasive, ການຄວບຄຸມລະດັບຄວາມໄວສູງສຸດຂອງການເຄື່ອນໄຫວ Neuronal ການນໍາໃຊ້ Channel ion ແສງສະຫວ່າງŒ Sensitive ຈາກ Alga C. Reinhardtii

ຫ້ອງທົດລອງ Deisseroth, ລວມທັງຜູ້ຮ່ວມມື postdoctoral Edward Boyden, ຈະພັດທະນາເຄື່ອງມືໃຫມ່, ໂດຍອີງໃສ່ຊ່ອງທາງ ion ທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ແສງສະຫວ່າງທີ່ຖືກລະບຸທົ່ວໄປຈາກແກະ, ເພື່ອກະຕຸ້ນກິດຈະກໍາໄຟຟ້າໃນຊຸດຂອງ neurons ທີ່ມີແສງສະຫວ່າງ. ເປົ້າຫມາຍຂອງພວກເຂົາແມ່ນເພື່ອກະຕຸ້ນໃຫ້ມີປະສິດຕິພາບຂອງແຕ່ລະຄົນທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເວລາມິນລິວິນາທີແລະຄວບຄຸມສິ່ງທີ່ neurons ຖືກກະຕຸ້ນໂດຍໃຊ້ວິທີການທາງພັນທຸກໍາເພື່ອກໍານົດການສະແດງໂປຼຕີນຂອງຊ່ອງທາງ.

Samie R Jaffrey, MD, Ph.D. , Weill Medical College, Cornell University

ການຖ່າຍຮູບຂອງ RNA ໃນໄລຍະເວລາທີ່ແທ້ຈິງໃນການດໍາລົງຊີວິດ Neurons ນໍາໃຊ້ເງື່ອນໄຂ fluorescent molecules ຂະຫນາດນ້ອຍ

ຫ້ອງທົດລອງຂອງ Jaffrey ຈະສືບຕໍ່ພັດທະນາລະບົບເພື່ອສະແດງພາບຂອງ RNA ໂດຍນໍາໃຊ້ microscopy fluorescence ຊີຊີ. ເຕັກນິກຂອງລາວແມ່ນອີງໃສ່ການກໍ່ສ້າງລໍາດັບ RNA ສັ້ນທີ່ພົວພັນກັບ fluorophore ແລະເພີ່ມຂື້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງການປ່ອຍແສງ. fluorophore ແມ່ນມາຈາກການນໍາໃຊ້ໃນໂປຣແກຣມ Fluorescent Green (GFP). ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອປະຕິວັດການສຶກສາຂອງ RNA ໃນແບບດຽວກັນກັບວ່າເຕັກໂນໂລຢີ GFP ໄດ້ປະຕິວັດຮູບພາບໂປຕີນ.

Jeff W Lichtman, MD, Ph.D. , ມະຫາວິທະຍາໄລຮາວາດ Kenneth Hayworth, ວິທະຍາໄລການຄົ້ນຄວ້າກະສິກໍາ Janelia ສະຖາບັນການແພດຂອງ Howard Hughes

ການພັດທະນາອັດຕະໂນມັດການເກັບກໍາຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດສໍາລັບການສ້ອມແປງສະຫມອງຂະຫນາດໃຫຍ່

Hayworth ແລະ Lichtman ກໍາລັງພັດທະນາເຄື່ອງມືທີ່ຈະຕັດແລະເກັບລວບລວມສ່ວນຂອງຈຸລັງຈໍານວນຫລາຍພັນຄົນສໍາລັບການຖ່າຍຮູບຜ່ານກ້ອງຈຸລະທັນເອເລັກໂຕຣນິກ (TEM). ການກໍ່ສ້າງພາກສ່ວນໃຫມ່ຂອງ TEM ແມ່ນເຕັກໂນໂລຢີດຽວທີ່ສາມາດສະແດງອອກໃນລະດັບທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການແກ້ໄຂການເຊື່ອມຕໍ່ synaptic ທີ່ແນ່ນອນຂອງ neurons ທັງຫມົດພາຍໃນປະລິມານຂອງຈຸລັງຂອງສະຫມອງ. ແຕ່ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຈໍາກັດເພາະວ່າພາກສ່ວນ ultrathin ຕ້ອງໄດ້ຮັບການເກັບກໍາດ້ວຍຕົນເອງ. ເຄື່ອງມືນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ອັດຕະໂນມັດຂະບວນການ, ເຮັດໃຫ້ພາກສ່ວນ serial ສາມາດເຂົ້າເຖິງຫ້ອງທົດລອງຈໍານວນຫຼາຍແລະມີປະໂຫຍດໃນປະລິມານຈຸລັງຂະຫນາດໃຫຍ່.

Alice Y Ting, Ph.D. , ມະຫາວິທະຍາໄລ Massachusetts

Imaging Neuronal Protein Trafficking by Microscopy Optical and Electron Using Biotin Ligase Labeling

Ting ສະເຫນີເຕັກໂນໂລຢີທີ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງເພື່ອເບິ່ງແລະຈໍານວນການຄ້າຂາຍທາດໂປຼຕີນຈາກເມັດ. ນາງໄດ້ພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີການລະບຸຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງ enzyme ທີ່ຈະແຍກແຍະ molecules ທີ່ມີຢູ່ໃນຫນ້າຂອງ neuron ກ່ອນການກະຕຸ້ນຈາກສິ່ງທີ່ປະກົດອອກມາຫຼັງຈາກການກະຕຸ້ນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ການແຜ່ກະຈາຍທາງຊ່ອງຂອງໂມເລກຸນທີ່ຕິດສະຫຼາກສາມາດສັງເກດເຫັນໄດ້ດ້ວຍການຖ່າຍພາບ optical ແລະມີການດັດແປງບາງຢ່າງກໍ່ສາມາດເຫັນໄດ້ໃນຄວາມລະອຽດສູງທີ່ມີກ້ອງຈຸລະທັນເອເລັກໂຕຣນິກ.

EJ Chichilnisky, PhD, ສະຖາບັນ Salk
AM Litke, PhD, ສະຖາບັນ Santa Cruz ສໍາລັບພາກສ່ວນຟີຊິກ

Probing the Retina

Chichilnisky, neurobiologist, ແລະ Litke, physicist ທົດລອງ, ແມ່ນການຮ່ວມມືກັບເຕັກໂນໂລຢີເພື່ອບັນທຶກແລະກະຕຸ້ນກິດຈະກໍາທາງໄຟຟ້າໃນຫຼາຍຮ້ອຍຄົນຂອງ neurons ໃນເວລາທີ່ມີຂະຫນາດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະທາງໂລກ. ນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາຮຽນຮູ້ວິທີການຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງປະຕິບັດງານ neurons ແລະ encode ຂໍ້ມູນເພື່ອຄວບຄຸມຄວາມຮູ້ສຶກແລະພຶດຕິກໍາ. ພວກເຂົາເຈົ້າມີແຜນການທໍາອິດທີ່ຈະສຶກສາກ່ຽວກັບ retina, ແລະ, ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, ລະບົບປະສາດອື່ນໆ.

Daniel T. Chiu, Ph.D. , University of Washington

ການຈັດສົ່ງຂອງ Stimuli ກັບຈຸລັງ Neuron ດຽວໃນການຈັດວາງແບບບໍ່ມີຂອບເຂດແລະໄລຍະເວລາ

Nanocapsules ແມ່ນ "ໄຍ" ຂະຫນາດນ້ອຍພິເສດທີ່ສາມາດມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງເປັນນາທີເປັນໂມເລກຸນແລະສົ່ງໄປເປົ້າຫມາຍທີ່ເລືອກ. Chiu ກໍາລັງພັດທະນາແລະສົມບູນແບບປະເພດໃຫມ່ຂອງ nanocapsules ແລະການປັບປຸງຕົວທີ່ມີຢູ່ເພື່ອສຶກສາວິທີເຊນດຽວໃນຂະບວນການຂອງການເກີດຂື້ນຂອງສັນຍານຢູ່ດ້ານຫນ້າຂອງມັນ. Nanocapsules ຈະເປັນປະໂຫຍດໃນການກໍານົດແຜນໂປຕີນຂອງຈຸລັງແລະການກວດສອບວິທີການ receptors ສົ່ງສັນຍານແລະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການຖ່າຍໂອນ synaptic.

Susan L. Lindquist, Ph.D. , Whitehead Institute for Biomedical Research

ການພັດທະນາແລະການນໍາໃຊ້ລະບົບແບບຍີດສໍາລັບພະຍາດເບົາຫວານແລະການກວດເລືອດສູງ

Lindquist ສະເຫນີໃຫ້ກວດເບິ່ງພະຍາດ neurodegenerative ໂດຍການສຶກສາເຊື້ອໃນເບຍ baker ຂອງ. ເນື່ອງຈາກຜົນປະໂຫຍດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ຂອງນາງໄດ້ນໍາໃຊ້ເຊື້ອລາເປັນລະບົບຕົວແບບເພື່ອການສຶກສາພະຍາດ Parkinson, ນາງວາງແຜນທີ່ຈະຂະຫຍາຍຕົວແບບສອງຊັ້ນຂອງພະຍາດ - ພະຍາດອັກເສບ (ລວມທັງ Alzheimer's) ແລະ spinocerebeller ataxia-3.

Daniel L Minor, Jr. , Ph.D. , University of California, San Francisco

ການປ່ຽນແປງການປ່ຽນແປງຂອງໂມດູນ ion Ion ຈາກຫ້ອງສະຫມຸດທໍາມະຊາດແລະການອອກແບບ

ຂະຫນາດນ້ອຍແມ່ນເຮັດວຽກກ່ຽວກັບວິທີການໃຫມ່ເພື່ອລະບຸໂມເລກຸນທີ່ຕັນຫຼືເປີດຊ່ອງ ion, ທາດໂປຼຕີນທີ່ເປັນກຸນແຈສໍາຄັນໃນການສົ່ງສັນຍານໄຟຟ້າໃນສະຫມອງ. ລາວຈະສຶກສາ peptides ທໍາມະຊາດຈາກສັດທີ່ອັນຕະລາຍແລະຈະເຮັດໃຫ້ໂມເລກຸນທີ່ຄ້າຍຄືເຫງືອກສໍາລັບການທົດສອບ. ການສ້າງໂມເລກຸນທີ່ເຮັດຫນ້າທີ່ໃນລັກສະນະທໍາມະດາແລະເຮັດໃຫ້ມັນມີປະໂຫຍດຢ່າງກວ້າງຂວາງຈະເລັ່ງການຄົ້ນຫາຢາເສບຕິດທີ່ອາດຈະປະຕິບັດຕາມຊ່ອງທາງ ion.

Stephen J. Smith, Ph.D. , ໂຮງຮຽນວິທະຍາໄລ Stanford

ວິທີການສໍາລັບວົງຈອນຂອງວົງຈອນສະຫມອງໂດຍການສະແກນເອເລັກໂຕຣນິກການສະແກນເອກະສານສະຫລາດ

Smith ແມ່ນການອອກແບບເຄື່ອງມືເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ປະສາດວິທະຍາສາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກສິ່ງທີ່ລາວເອີ້ນວ່າກ້ອງຈຸລະທັດຂອງສະຕະວັດ 21, ເຊິ່ງໄດ້ສ້າງຂື້ນໂດຍຜູ້ຮ່ວມມືຂອງລາວ, Winfried Denk, Ph.D. , ນັກວິທະຍາສາດທີ່ Max Planck Institute. ພວກເຂົາກໍາລັງພັດທະນາວິທີການສະແກນ Electron Microscopy (S3EM) ໂດຍອັດຕະໂນມັດເຊິ່ງເປັນຄັ້ງທໍາອິດຈະໃຫ້ຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະວົງຈອນສະຫມອງຄົບວົງຈອນໃນລາຍລະອຽດຂອງນາທີ. Smith ແມ່ນການພັດທະນາວິທີການສັກຢາສະຫມອງສໍາລັບການວິເຄາະດ້ວຍກ້ອງຈຸລະທັດນີ້ແລະເຄື່ອງມືໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບເຕັກນິກໃຫມ່ທີ່ຈະໃຫ້ຜົນຜະລິດ.

Stuart Firestein, Ph.D. , Columbia University

A Sensor Optical Encoded Genetic of Voltage Membrane

Firestein ແລະຜູ້ຮ່ວມມືຂອງລາວ, Josef Lazar, Ph.D. , ສະເຫນີໃຫ້ທົດສອບປະເພດໂປຣແກຣມແຮງດັນໄຟຟ້າໃຫມ່ທີ່ອາດຈະສາມາດກວດພົບເຫດໄຟຟ້າຂະຫນາດນ້ອຍຫຼາຍແລະເບິ່ງເຫັນການປ່ຽນແປງຂອງແຮງດັນໃນຈໍານວນຈຸລັງຂະຫນາດໃຫຍ່. ນີ້ຈະສົ່ງເສີມລະດັບການສືບສວນເຂົ້າໃນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໃນສະຫມອງທີ່ບໍ່ສາມາດບັນລຸໄດ້.

David Heeger, Ph.D. , ມະຫາວິທະຍາໄລນິວຢອກ

ຄວາມລະອຽດສູງ fMRI

Heeger ແລະຜູ້ຮ່ວມງານຂອງລາວ, Souheil Inati, Ph.D. , ພ້ອມກັບນັກວິທະຍາໄລ Stanford John Pauly ແລະ David Ress, ມີແຜນທີ່ຈະໃຊ້ວິທີໃຫມ່ເພື່ອປັບປຸງຄວາມເລິກຂອງການເຮັດຮູບພາບການສະທ້ອນແສງສະຫວ່າງ (fMRI) ທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນ fMRI ຢູ່ທີ່ຄວາມລະອຽດສູງສຸດ. ທີມງານມີຈຸດປະສົງເພື່ອຊ່ວຍແກ້ໄຂບາງບັນຫາພື້ນຖານທີ່ມີ MRI ແບບປົກກະຕິ.

Paul Slesinger, Ph.D. , ໂຮງຮຽນວິທະຍາສາດ Mount Sinai / Icahn

G Protein Receptor ການໂອນເງິນພະລັງງານ (GRET) ລະບົບສໍາລັບການກວດກາການແຜ່ກະຈາຍສັນຍານໃນໂຣກ Neurons

ການປ່ຽນແປງຂອງການສື່ສານຫ້ອງລະບົບປະສາດກໍ່ເກີດຂຶ້ນເມື່ອສານເຄມີຕໍ່ neurotransmitters ຜູກກັບປະເພດຂອງ G-receptor neurotransmitters ເຕັກໂນໂລຢີ G (GPCR). ເພື່ອສຶກສາການປ່ຽນແປງແບບເຄື່ອນໄຫວໃນໂປຼຕີນໂປຼຕີນ G ໃນລະຫວ່າງການສື່ສານຫ້ອງລະບົບປະສາດ, Slesinger ສະເຫນີການພັດທະນາໂປຣແກຣມທີ່ມີໂປຼແກຼມທີ່ມີໂປຼແກຼມສໍາລັບໂປຣຕີນ G ທີ່ອີງໃສ່ຄຸນສົມບັດຂອງການໂອນພະລັງງານແສງສະຫວ່າງຂອງ fluorescence (FRET).

Bernardo Sabatini, MD, Ph.D. , ໂຮງຮຽນແພດ Harvard

ເຄື່ອງມື Optical ສໍາລັບການວິເຄາະການແປພາສາທາດໂປຼຕີນໃນພະແນກ Neuronal Extrasomatic

ເພື່ອຄົ້ນວິທີແນວໂນ້ມສ້າງຊ່ອງທາງການສື່ສານແລະວິທີການເກັບສະຫມອງແລະເກັບຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, Sabatini ກໍາລັງພັດທະນາໂມເລກຸນທີ່ອອກແສງເມື່ອ neurons ເຮັດໂປຣຕີນແລະກ້ອງຈຸລະຊີບເພື່ອເບິ່ງຂະບວນການທີ່ເລິກເຊິ່ງຢູ່ໃນສະຫມອງ.

Karel Svoboda, Ph.D. , ຫ້ອງທົດລອງ Cold Spring Harbor

ລະບຽບການຂອງການສົ່ງ Synaptic ໃນ vivo ທີ່ມີ Spatial ແລະ Temporal Specificity ສູງ

Svoboda ກໍາລັງພັດທະນາເຄື່ອງມືໂມເລກຸນເພື່ອເພີ່ມຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບ synapses ການຈັດຕັ້ງວົງຈອນສະຫມອງ.

Liqun Luo, Ph.D. , Stanford University

ປ້າຍຊື່ Neuron ແລະການຜູກພັນທາງດ້ານກໍາມະພັນໃນຫມູ

Luo ກໍາລັງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບວິທີການທາງພັນທຸກໍາເພື່ອຈັດການແລະດຶງດູດເຊນ neurons ດຽວໃນຫມູເພື່ອຮຽນຮູ້ວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ເຄືອຂ່າຍ neural ໃນລະຫວ່າງການພັດທະນາແລະການປ່ຽນແປງໃຫມ່ໂດຍການປະສົບການ.

A. David Redish, Ph.D. Babak Ziaie, Ph.D.1 ແລະ Arthur G. Erdman, Ph.D., ມະຫາວິທະຍາໄລ Minnesota

ການບັນທຶກ Wireless ຂອງຊຸດປະສາດ Neural ໃນ Awake, Behaving Rats

ຜູ້ຮ່ວມມື, ນັກວິທະຍາສາດ, ວິສະວະກອນໄຟຟ້າ, ແລະວິສະວະກອນກົນຈັກ - ກໍາລັງພັດທະນາວິທີການໄຮ້ສາຍເພື່ອບັນທຶກການຝຶກອົບຮົມທໍ່ນ້ໍາ neuronal ຈາກການປຸກ, ປະຕິບັດຕົວຫນູເພື່ອເສີມສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ແລະພຶດຕິກໍາ.

Helen M Blau, Ph.D. , Stanford University

ການແຈກຢາຍຂອງເຊື້ອໂຣກທີ່ຖືກກະທົບຫນ້ອຍລົງໄປສູ່ລະບົບປະສາດສ່ວນກາງ

ຫ້ອງທົດລອງຂອງ Blau ກໍາລັງຊອກຫາວິທີໃຫມ່ໆທີ່ໃຫ້ການໃຫ້ໂຣກການປິ່ນປົວໃນລະບົບປະສາດສ່ວນກາງ, ໂດຍໃຊ້ຈຸລັງໄຂ່ກະດູກທີ່ຖືກສ້າງຂື້ນດ້ວຍເຊື້ອທີ່ສາມາດກໍາຈັດເປົ້າຫມາຍຂອງພະຍາດ.

Graham CR Ellis-Davies, Ph.D. , MCP Hahnemann University

ຮູບພາບທີ່ເຮັດວຽກຂອງ Neuroreceptors ໃນຊີ້ນຫມູຊີວິດໂດຍສອງ photon Uncaging ຂອງ neurotransmitters

Ellis-Davies ກໍາລັງພັດທະນາວິທີການໃຫມ່ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຮູບພາບຂອງລັກສະນະຂອງຫນ້າທີ່ຂອງສະຫມອງທີ່ບໍ່ເຄີຍໄດ້ເຫັນມາກ່ອນ, ການສ້າງຮູບແບບຂອງ neurotransmitters ທີ່ຍັງຄົງຢູ່ໃນຊີວິດຈົນກ່ວາ activated ໂດຍແສງ flashing ສຸມທີ່ເຂັ້ມແຂງ.

Dwayne Godwin, Ph.D, Wake Forest University School of Medicine

ເປີດຕົວລະບົບຕ່ອງໂສ້ຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເຮັດວຽກກັບ DNA ໄວຣັດ

ໂດຍການສັກຢາທີ່ມີເຊື້ອໄວຣັສ DNA, ການຕິດເຊື້ອໄວຣັດເຊື້ອໄວຣັສແລະການຕິດເຊື້ອຂອງມັນໄປສູ່ຈຸລັງທີ່ເຊື່ອມຕໍ່, Godwin ກໍາລັງຄົ້ນຫາວິທີໃຫມ່ທີ່ຈະເປີດເຜີຍວິທີການເຊນສະຫມອງໃນສະຫມອງສົ່ງແລະຮັບຂໍ້ຄວາມ.

Seong-Gi Kim, Ph.D. , University of Minnesota Medical School

ການພັດທະນາຂອງ FMRI ການແກ້ໄຂ Columnar-FILM ທີ່ມີຢູ່ໃນ Vivo Perfusion

Kim ກໍາລັງເຮັດວຽກເພື່ອເພີ່ມພະລັງງານຂອງການຖ່າຍຮູບແບບປະສົມປະສານສະນະແມ່ເຫຼັກທີ່ມີປະໂຫຍດເພື່ອສຶກສາກ່ຽວກັບກິດຈະກໍາຂອງສະຫມອງໃນລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ.

Stephen Lippard, Ph.D, Massachusetts Institute of Technology

ເຄມີວິສະວະກໍາເພື່ອການພັດທະນາເຊັນເຊີສັງກະສີເພື່ອກວດຫາສັນຍານ Neurochemical

Lippard ແມ່ນການສັງລວມ sensors fluorescent novel ທີ່ຈະກວດພົບ ions zinc ແລະ nitric oxide ໃນຈຸລັງດໍາລົງຊີວິດແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນຮູບແບບຂອງເຂົາເຈົ້າ spatial.

Partha Mitra, Ph.D. , ແລະ Richard Andersen, Ph.D. , California Institute of Technology

ເຕັກນິກການພັດທະນາເພື່ອບັນທຶກລະຫັດປະຊາກອນອອກໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງຈາກພາກພື້ນທີ່ມາຮອດປະເທດ

Mitra ແລະ Andersen ນໍາໃຊ້ເຕັກນິກວິຊາການເພື່ອວິເຄາະກິດຈະກໍາຂອງກຸ່ມຂອງ neurons, ຫວັງວ່າໃນທີ່ສຸດຈະຕັດລະຫວ່າງການພົວພັນລະຫວ່າງກິດຈະກໍາ neural ແລະພຶດຕິກໍາ.

William Newsome, Ph.D. , ແລະ Mark Schnitzer, Ph.D. , ໂຮງຮຽນວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລ Stanford

ໃນ Vivo Brain Dynamics ປະກອບດ້ວຍ Fiber Optics ແລະ Optical Coherence Tomography

Schnitzer ແລະ Newsome (ຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບຮາງວັນພິເສດ $ 50,000) ກໍາລັງສຶກສາຄວາມສາມາດຂອງສະຫມອງໂດຍການປັບປຸງສະຖານທີ່ບັນທຶກ, ກໍານົດການແຈກຢາຍເຄື່ອງຫມາຍໂມເລິກ, ແລະການຕິດຕາມຮູບແບບຂອງກິດຈະກໍາຂອງສະຫມອງໂດຍໃຊ້ແສງສະຫວ່າງຊັດເຈນ.

Timothy Ryan, Ph.D, ວິທະຍາໄລແພດ Weill ຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ Cornell, ແລະ Gero Miesenböck, Ph.D. , Memorial Sloan Kettering Cancer Center

ການອອກແບບແລະການນໍາໃຊ້ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບ Optical Sensor pH ຂອງ Synaptic

ນັກວິທະຍາສາດກໍາລັງພັດທະນາຕົວຊີ້ວັດ fluorescent Novell ຂອງກິດຈະກໍາ synaptic ອີງໃສ່ຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບການປ່ຽນແປງໃນນໍ້າສົ້ມ.

Daniel Turnbull, Ph.D, ໂຮງຮຽນວິທະຍາໄລນິວຢອກຂອງຢາ

ໃນ Vivo MR Imaging ຂອງການເຄື່ອນຍ້າຍ Neuronal ໃນສະຫມອງຫນູ

Turnbull ກໍາລັງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບວິທີການຮູບພາບໃຫມ່ເພື່ອສະແດງການເຄື່ອນຍ້າຍຂອງ neurons ໃນການພັດທະນາສະຫມອງຂອງຫນູ, ການຕິດສະຫລາກລະບົບນິເວດໃຫມ່ແລະຕິດຕາມພວກມັນໃນສັດທີ່ຄົງຕົວໃນໄລຍະເວລາຫຼາຍໆມື້ໂດຍມີ microimaging resonance magnetic.

Michael E Greenberg, Ph.D. , ແລະ Ricardo E. Dolmetsch, Ph.D, ໂຮງຫມໍເດັກນ້ອຍ Boston

ເທກໂນໂລຍີໃຫມ່ສໍາລັບການສຶກສາການຄວບຄຸມໄລຍະຫ່າງແລະພື້ນທີ່ຂອງການສໍາເນົາແລະການແປພາສາໃນ Neurons Intact

ນັກວິທະຍາສາດກໍາລັງພັດທະນາວິທີການເບິ່ງເຫັນການເຄື່ອນໄຫວຂອງເຊື້ອໂຣກໃນຈຸລັງເສັ້ນປະສາດທີ່ດໍາລົງຊີວິດ, ໂດຍນໍາໃຊ້ການກວດຫາໂມເລກຸນແລະການກວດພົບ fluorescence,

Paul W Glimcher, Ph.D. , ມະຫາວິທະຍາໄລນິວຢອກ

Experimental Neurosonography

ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Glimcher ຄົ້ນຫາ ultrasound ການວິນິດໄສເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຈັດຕໍາແຫນ່ງທີ່ຊັດເຈນຂອງ electrodes ການບັນທຶກໃນສະຫມອງຂອງການປຸກ, ສັດ primates.

Leslie C Griffith, MD, Ph.D. , ແລະ Jeffrey C. Hall, Ph.D. , Brandeis University

ເຊັນເຊີສັນຍານການສົ່ງສັນຍານເວລາແທ້ຈິງ

Griffith ແລະ Hall ກໍາລັງພັດທະນາແກັບ sensors ທີ່ສາມາດນໍາເຂົ້າເຂົ້າໄປໃນຈຸລັງເສັ້ນປະສາດສ່ວນບຸກຄົນຂອງແມງວັນທີ່ມີຊີວິດຢູ່, ໃນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະກໍານົດເວລາທີ່ຫ້ອງການໄດ້ຮັບການແຕ່ງຕັ້ງເພື່ອປະຕິບັດພາລະຂອງຕົນ.

Warren S Warren, Ph.D. , Princeton University

Zero Quantum Functional Magnetic Resonance Imaging

ການລິເລີ່ມທີ່ກ້າຫານຂອງ Warren ເຮັດໃຫ້ FMRI ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ເພີ່ມຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງມັນຫຼາຍກວ່າ 100 ເທື່ອ, ໃຫ້ມັນເປີດເຜີຍພື້ນທີ່ສະຫມອງທີ່ມີລະດັບທີ່ມີລະດັບທີ່ມີລະດັບສູງແລະມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນດີຂຶ້ນ.