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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。

本文提出并评估了两种用于估算静息态 fMRI 时间尺度图的方法，通过将时间序列投影至自回归或指数衰减模型，在克服传统方法对指数衰减假设的依赖及缺乏标准误的问题的同时，实现了更具稳健性且支持统计推断的时间尺度制图。

这项研究表明，想象运动会调节心脏-皮层-小脑之间的振荡网络，通过大脑-心脏轴的动态重构来参与感觉运动功能及运动学习过程，而非仅仅是生理上的被动关联。

本文提出了一种专为纵向研究设计的定量流线追踪（streamline tractography）框架，通过在分析过程中保持个体流线轨迹固定、仅允许密度权重变化，有效解决了传统方法中因轨迹不稳定性导致的伪影问题，从而实现了对白质连接变化更稳健、更灵敏的定量评估。

本文提出利用大语言模型（LLM）驱动的程序演化算法（FunSearch）来自动发现自适应正则化调度策略，从而在无需高昂计算成本的情况下，有效解决了潜在因子动力学分析（LFADS）中的后验崩溃问题并保持了重建质量。

这项研究通过结合空间视听错觉与动态连续闪烁抑制技术发现，即使是无法被意识觉察的视觉信息（不可见闪烁）也能通过影响早期神经活动，进而偏向听觉的空间编码并诱发视听错觉，这对将意识视为“全或无”统一现象的主流理论提出了挑战。

这项研究通过实验与计算机模拟发现，运动单位反射振幅的估算变异性受运动神经元内在属性（如大小分布）与外在因素（如放电统计特性和肌肉收缩力）的复杂交互影响，并指出基于周期间隔频率图（PSF）的方法比基于周期间隔直方图（PSTH）的方法更能准确反映运动神经元的异质性。

这项研究通过深度神经网络模型发现，即便在仅针对“空间位置”进行训练时，模型也会学习到有序的“声音属性”流形，且这些属性的组织方式与人类行为一致，并揭示了空间地图的形成与定位准确度之间存在权衡关系。

这项研究通过功能成像技术发现，高自我调节能力的人在执行持续注意力任务时，其基底前脑（胆碱能系统）表现出更强的活动，这为人类通过增强胆碱能系统来维持注意力的自我调节机制提供了证据。

本文系统评估了基于 fMRIPrep 流水线生成的 fMRI 图论指标的数值变异性，发现其对网络分析结果具有可测量的影响，并提出了数值-群体变异比（NPVR）来量化这一现象。

这项研究表明，路易体病患者海马CA2区的微胶质细胞反应（特别是HLA-DR和CD68的表达）与神经元 $\alpha$ -突触核蛋白病理的扩散密切相关，且这种反应可能通过逆行连接影响病理进展及临床认知功能。