Multimodal reference brain atlas of adult Danionella cerebrum
该研究利用透明成年鱼类 Danionella cerebrum 构建了首个整合解剖、分子与功能数据的多模态参考脑图谱，通过高分辨率成像与标记技术精细分割了 203 个脑区并揭示了显著的性别差异，为理解脊椎动物脑回路功能提供了标准化的公共资源。
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neuroscience
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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。
Capturing learning on the fly: an eye-tracking method to quantify prediction errors and updating the prior
该研究提出了一种基于眼动追踪的分析框架，通过实时量化预测误差与信念更新，揭示了统计学习并非主要由误差驱动，而是依赖于在噪声环境中优先维持模型稳定性的保守更新或基于重复的赫布机制。
Inferring state-dependent functional circuit motifs using higher-order interactions analysis
本文开发了高效可靠的 CHOIR 方法用于分析大规模神经元记录中的高阶相互作用，成功揭示了不同脑状态和神经元群背后的功能电路模体（如侧抑制），并证实高阶相互作用能有效解析复杂的神经动力学机制。
MEC-2/Stomatin is required for aversive behaviour but dispensable for prey detection in the predatory nematode Pristionchus pacificus
该研究发现，在捕食性线虫 *Pristionchus pacificus* 中，MEC-2/Stomatin 蛋白虽对回避性触觉反应至关重要，但由于其不在介导猎物检测的 IL2 神经元中表达，因此对猎物检测功能并非必需，这揭示了保守感觉组件的神经元特异性分布如何实现行为功能的进化分化。
Convolutional Neural Networks and Neuroscience: A Tutorial Introduction for The Rest of Us
本文旨在为缺乏数学背景的神经科学研究者提供一份关于卷积神经网络（CNN）及其在神经科学中应用的简明教程，通过最小化数学公式、结合神经科学类比和 Python 代码示例，帮助读者跨越技术门槛并理解其原理。
Macaque retina simulator
该研究开发了一种猕猴视网膜模拟器，能够基于真实的解剖和生理数据，将视觉刺激转化为不同视网膜神经节细胞类型的生物合理脉冲序列，从而为构建更完善的灵长类视觉皮层计算模型提供关键输入。
Cognitive reappraisal of food and emotion cues involves common and unique neural contributions
该研究利用 fMRI 技术发现，认知重评策略在调节食物反应和负面情绪时既激活了广泛的共同脑区（如纹状体和前额顶叶），也表现出特定的领域差异（食物调节中岛叶激活更强，而情绪调节中海马激活更强），从而揭示了该策略在饮食行为干预中的神经机制。
Asymmetric Reinforcement Learning Explains Human Choice Patterns in Decision-making Under Risk
该研究通过新型决策任务发现，采用非对称学习率的风险敏感模型比对称更新模型更能准确解释人类在风险决策中的选择模式、反应时间及价值信号。
Basal ganglia output dynamically controls skilled forelimb kinematics in real time
该研究利用高分辨率运动追踪与光遗传学操控技术，揭示了黑质网状部（SNr）并非仅作为动作启停的二元“闸门”，而是通过其动态活动实时、连续地调控熟练前肢运动的 vigor（力度）与具体运动学轨迹。
Integrated Gait and Pose Analysis Utilizing Computer Vision for Parkinsonian Behavioral Phenotyping in Mice
该研究通过结合 CatWalk XT 步态分析与基于同一视频数据的无标记姿态估计（DeepLabCut），成功在 L61-Tg 小鼠模型中量化了尾部基底侧向不稳定性及后肢支撑基底等互补指标，为帕金森病样行为表型分析提供了可扩展且可解释的预临床评估策略。