SynaptoTagMe: A Toolkit for In Vivo Mapping and Modulating Neurotransmission at Single-Cell Resolution
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。
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neuroscience
2419 篇论文
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。
Targeting Lysosomal pH Restores Mitochondrial Quality Control in GBA1-Mutant Parkinsons Disease
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。
Intravital calcium imaging of meningeal macrophages reveals niche-specific dynamics and aberrant responses to brain hyperexcitability
该研究利用新型转基因小鼠模型和慢性活体双光子成像技术，首次揭示了脑膜巨噬细胞在稳态下具有血管周与非血管周等微环境特异性的钙信号动态特征，并发现其在皮层扩散性抑制（CSD）诱导的脑过度兴奋事件中表现出钙信号异常及 CGRP/RAMP1 信号介导的差异化响应机制。
Shared neural geometries for bilingual semantic representations in human hippocampal neurons
该研究发现，双语者海马体神经元虽在语言特异性调谐上存在差异，但通过共享的神经响应几何结构而非单个神经元的重叠，实现了跨语言语义的独立编码，从而构建了语言无关的语义内部模型。
An algorithm underlying directional hearing in fish
该研究通过引入粒子运动与声压之间的相位差，揭示了小型鱼类（*Danionella cerebrum*）的定向惊跳行为具有频率和相位依赖性，并建立了一个能定量预测其感觉运动转换的新模型，从而阐明了鱼类在复杂自然环境中解决方向与距离听觉冲突的潜在机制。
Neural geometric representations of social memory for multi-individuals in medial prefrontal cortex
该研究发现，小鼠内侧前额叶皮层（mPFC）通过调谐的低维几何子空间稳定编码多只个体的社会记忆，且不同的社会经历通过增强身份特异性子空间的分离以及招募同时编码社会身份与效价的神经元，显著提升了这些神经表征的区分度。
Increased Aperiodic Exponents Track Depression Symptom Severity
该研究利用颅内脑电图发现，前额叶 - 边缘系统及岛叶等脑区的非周期性指数不仅能有效区分抑郁症症状状态，还能随症状严重程度（尤其是快感缺失）线性变化，从而为抑郁症提供了潜在的神经生理生物标志物。
Longitudinal Neurocognitive Trajectories in a Large Cohort of Youth Who Use Cannabis: Combining Self-Report and Toxicology
这项基于美国青少年大脑认知发展（ABCD）大型纵向队列的研究，通过结合自我报告与毛发、尿液等客观毒理学检测，发现青少年开始使用大麻后，其神经认知发展轨迹（如记忆、处理速度等）相较于未使用者呈现增长放缓或平坦化的趋势，且毛发检测证实近期四氢大麻酚（THC）暴露与情景记忆表现较差相关，而大麻二酚（CBD）暴露则未显示出类似负面影响。
Modeling the inverse MEG problem in neuro-imaging using Physics Informed Neural Networks
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。
An energy information trade-off explains hidden structure in the neuronal parameter space
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。