• İSTANBUL
  • İMSAK
    00:00
    GÜNEŞ
    00:00
    ÖĞLE
    00:00
    İKİNDİ
    00:00
    AKŞAM
    00:00
    YATSI
    00:00
  • 0.0
  • 0.0
  • 0.0
6
Beyin bağlantılarını inceleyen en büyük harita yayınlandı

2020-01-27 19:19:25
Beyin bağlantılarını inceleyen en büyük harita yayınlandı

Google ve Amerika Birleşik Devletleri'nin Virginia eyaletindeki Janelia Araştırma Kampüsü'nden bilim adamları, herhangi bir hayvandaki beyin bağlantılarını inceleyen en büyük ve yüksek çözünürlüklü beyin haritasını yayımladı.

#1
Foto - 20 MİLYON BAĞLANTI NOKTASI: Araştırmacılar, 21 Ocak'ta, bir meyve sineğinin beynindeki 25 bin kadar nöronu birbirine bağlayan 20 milyon bağlantı noktasını (sinaps) izleyen üç boyutlu modeli paylaştı.Modelin beynin fiziksel yollarını haritalandırmak için ayrıntılı görüntüleme tekniklerini kullanan konnektomi alanında çığır açtığı düşünülüyor.

20 MİLYON BAĞLANTI NOKTASI: Araştırmacılar, 21 Ocak'ta, bir meyve sineğinin beynindeki 25 bin kadar nöronu birbirine bağlayan 20 milyon bağlantı noktasını (sinaps) izleyen üç boyutlu modeli paylaştı.Modelin beynin fiziksel yollarını haritalandırmak için ayrıntılı görüntüleme tekniklerini kullanan konnektomi alanında çığır açtığı düşünülüyor.

#2
Foto - KONNEKTOM HARİTASI:Konnektom denen haritayla sineğin beyninin yaklaşık üçte biri görüntülendi. Ancak bu küçük bölge bilim adamlarının en çok ilgi duyduğu kontrol merkezlerini kapsıyor: Öğrenme, hafıza, koku ve navigasyon gibi işlevleri kontrol kısımları araştırmacılar bunun, şimdiye kadar tespit edilen 20 milyondan fazla sinirsel bağlantıyla, herhangi bir türe ait tamamlanmış en büyük ve en ayrıntılı beyin haritası olduğunu söylüyor.

KONNEKTOM HARİTASI:Konnektom denen haritayla sineğin beyninin yaklaşık üçte biri görüntülendi. Ancak bu küçük bölge bilim adamlarının en çok ilgi duyduğu kontrol merkezlerini kapsıyor: Öğrenme, hafıza, koku ve navigasyon gibi işlevleri kontrol kısımları araştırmacılar bunun, şimdiye kadar tespit edilen 20 milyondan fazla sinirsel bağlantıyla, herhangi bir türe ait tamamlanmış en büyük ve en ayrıntılı beyin haritası olduğunu söylüyor.

#3
Foto - GOOGLE'İN TEKNOLOJİSİ KULLANILDI: Araştırmacılar ilk olarak meyve sineğinin beyninin bölümlerini 20 mikron kalınlığında parçalara ayırdı. Her dilim bir saç telinin kabaca üçte biri kalınlığındaydı.Daha sonra bu

GOOGLE'İN TEKNOLOJİSİ KULLANILDI: Araştırmacılar ilk olarak meyve sineğinin beyninin bölümlerini 20 mikron kalınlığında parçalara ayırdı. Her dilim bir saç telinin kabaca üçte biri kalınlığındaydı.Daha sonra bu "beyin dilimleri", tarama yapan elektron mikroskobundan elektron akışına maruz bırakılarak görüntülendi.

#4
Foto - DİŞİ MEYVE SİNEĞİ: Araştırmacılar, incelenen dişi meyve sineğinin beynine

DİŞİ MEYVE SİNEĞİ: Araştırmacılar, incelenen dişi meyve sineğinin beynine "hemibrain" adını verdi.Google sinek beyni verileri üzerine çalışmaya başlamasının ardından, otomatik bölünme teknolojisi "taşkın doldurma ağları" (flood-filling networks), (FFNs) yöntemini geliştirdi ve bunu beynin veri kümesini yeniden yapılandırmaya uyguladı.

#5
Foto - İLK OTOMATİK BÖLÜNME TEKNOLOJİSİ: FFNs yeniden yapılanma sağlayan ilk otomatik bölünme teknolojisiydi. Ancak bu gelişmeye rağmen, araştırmacılar modelin prova okumasını yapmak için iki yıldan uzun zaman harcadı.Böyle bir bağlantı şeması -ya da konnektom- beynin farklı bölgelerindeki devre sistemlerinin tamamını ve bunların birbirine nasıl bağlandığını ortaya çıkarabilir. Çalışma, örneğin hafıza oluşumunda yer alan ağların ya da hareket etmeyi sağlayan sinirsel yolların kilidini açmaya yardımcı olabilir.

İLK OTOMATİK BÖLÜNME TEKNOLOJİSİ: FFNs yeniden yapılanma sağlayan ilk otomatik bölünme teknolojisiydi. Ancak bu gelişmeye rağmen, araştırmacılar modelin prova okumasını yapmak için iki yıldan uzun zaman harcadı.Böyle bir bağlantı şeması -ya da konnektom- beynin farklı bölgelerindeki devre sistemlerinin tamamını ve bunların birbirine nasıl bağlandığını ortaya çıkarabilir. Çalışma, örneğin hafıza oluşumunda yer alan ağların ya da hareket etmeyi sağlayan sinirsel yolların kilidini açmaya yardımcı olabilir.

WhatsApp İhbar Hattı

+90 (553) 313 94 23

Bip İhbar Hattı

+90 (553) 313 94 23

Bip İhbar Hattı