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神经科学致力于解开大脑的奥秘，从记忆的形成到意识的本质，探索着人类思维与行为背后的生物学机制。这一领域不仅关乎我们如何感知世界，更揭示了情感、学习乃至精神健康背后的复杂神经网络。在这里，我们关注那些正在重塑我们对“自我”认知的最新发现，让深奥的脑科学变得触手可及。
Gist.Science 实时追踪并处理来自 bioRxiv 的所有最新神经科学预印本。我们深知前沿研究往往充满专业壁垒，因此为每一篇新论文提供通俗易懂的科普解读以及详尽的技术摘要，帮助读者跨越术语障碍，直接把握研究核心。
以下为您呈现该领域最新的预印论文列表，期待这些前沿成果能为您带来启发。
这篇遵循 PRISMA 指南的系统综述分析了 2010 至 2024 年间 28 项关于下肢骑行生物力学的肌肉骨骼模拟研究，揭示了当前领域在模型报告透明度、验证严谨性、参与者多样性及参数分析系统性方面的显著不足，并呼吁通过更开放、严谨和包容的研究实践来提升该领域的可重复性与临床实用性。
该研究通过新型小鼠辨别回避任务发现，前扣带皮层（ACC）神经元主要在行动后编码行动状态与行动内容等变量，这种延时的行动相关信息信号有助于桥接线索、行动与结果之间的关联，从而促进复杂的联想学习。
该研究通过活体记录发现，小鼠下丘神经元利用而非简单的平均放电率变化，通过独特的时间编码策略对频率调制扫频的速度、方向和频率范围进行多重编码，从而形成一种能够更准确预测复杂声音（如发声）反应的组合式群体编码机制。
该研究提出了名为 ELA/GAopt 的元框架，利用遗传算法自动优化脑区选择以克服传统能量景观分析中手动选取感兴趣区域的局限性，并在多个独立数据集上验证了其在识别可重复的脑状态及自闭症谱系障碍特异性神经动力学特征方面的有效性与稳健性。
该研究开发了一套名为 SynaptoTagMe 的基因工具包，通过在内源性标记的神经递质囊泡转运蛋白中引入荧光标签和条件性敲除功能，实现了在秀丽隐杆线虫体内对多种神经递质进行单细胞分辨率的可视化追踪、共表达图谱绘制及功能操控，并揭示了部分神经元存在共递质释放及不同囊泡池的分离现象。
该研究揭示了 GBA1 突变通过 mTORC1 激活破坏 V-ATPase 组装及溶酶体酸化，进而导致线粒体质量控制受损，而使用雷帕霉素或酸性纳米颗粒恢复溶酶体 pH 值可挽救线粒体功能，为 GBA1 相关帕金森病提供了新的治疗策略。
本文提出了一种结合有限元方法与物理信息神经网络（PINN）的框架，通过将麦克斯韦方程组和毕奥 - 萨伐尔定律嵌入损失函数来解决脑磁图（MEG）逆问题的病态性，并在高保真解剖网格上验证了其相较于最小范数估计（MNE）基线 30.2% 的性能提升。
该研究揭示了神经元电生理参数的多样性并非随机，而是受能量消耗与信息传输之间权衡关系的约束，形成了一种确保能量高效信号传递的隐藏结构（帕累托前沿），从而解释了皮层中低到中等放电频率的普遍性以及不同感觉区域和营养状态下的参数系统性变化。
该研究通过对比三种不同脑损伤类型的猕猴模型发现，屈肌协同作用的产生主要取决于皮质下行输出通路的受损程度，而非特定皮层区域的损伤，而其持久性则取决于幸存的超脊髓运动通路能否恢复对肌肉收缩的选择性控制。
该研究结合计算建模与事件相关电位技术，发现背叛厌恶对合作行为的抑制作用强于损失厌恶，且两者在决策过程中分别通过早期 P3 和晚期 LPP 成分体现不同的神经加工时序。