Effects of lysine deacetylation inhibition alone or in combination with arimoclomol on TDP-43 proteinopathy
该研究表明，组蛋白去乙酰化酶抑制剂 SAHA 通过调节 PPIA 乙酰化改善 TDP-43 蛋白病，且其与热休克蛋白共诱导剂 arimoclomol 联用能在体内产生协同效应，持续延缓神经退行性病变并改善神经肌肉功能，为 ALS 等疾病提供了潜在的治疗策略。
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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。
Long-Horizon associative learning as a unifying framework for statistical learning across scales
该论文提出了长时程联想学习（L-HAL）这一统一框架，通过单一神经机制和自由参数成功解释了跨多种时间尺度的统计学习规律，将看似不同的范式效应归结为共同的底层计算过程。
REACTIVATION PROTECTS MOTOR MEMORIES FROM INTERFERENCE BY COMPETING LEARNING
该研究挑战了记忆再激活会普遍导致不稳定并增加干扰的传统观点，发现再激活实际上能保护运动记忆免受竞争性学习干扰，从而决定在提取时哪种记忆会被表达。
Sensory Entrained TMS (seTMS) enhances motor cortex plasticity
这项随机交叉研究表明，将感觉驱动（Sensory Entrained）策略整合到间歇性θ爆发式刺激（iTBS）中形成的 se-iTBS 方案，能显著且持久地增强运动皮层可塑性，其诱导的运动诱发电位（MEP）增幅超过标准 iTBS 的两倍。
Fear, anxiety, and the extended amygdala- Absence of evidence for strict functional segregation
该研究通过对 295 名成年人的 fMRI 数据进行整合分析，发现中央杏仁核和终纹床核对确定性与不确定性威胁的反应并无显著差异，从而挑战了两者在功能上严格分离的传统观点，并呼吁重新构建情感神经生物学模型。
Low rank adaptation of chemical foundation models generate effective odorant representations
该研究指出，直接利用预训练化学基础模型生成的特征在嗅觉任务中表现有限，因此提出了名为 LORAX 的低秩适应模型，通过微调生成与嗅觉神经表征更对齐的 odorant 表示，从而显著提升了预测性能。
Beyond the Canonical HRF: Flexible Temporal Modeling Reveals Feature-Specific BOLD Profiles During Naturalistic Viewing
该研究通过分析三部电影观看数据集，发现传统的标准血流动力学响应函数（HRF）能有效捕捉感官特征，但无法准确对齐瞳孔大小和主观评分等较慢信号，因此提出利用灵活的时间建模（如有限脉冲响应去卷积）来揭示特征特异性的 BOLD 响应轮廓及区域间的时间层级差异，从而提升自然主义刺激下 fMRI 研究的解释力与准确性。
Disentangling Cephalopod Chromatophores Motor Units with Computer Vision
该研究结合高分辨率视频与专用计算机视觉流程（CHROMAS），通过分析头足类色素细胞各向异性形变，揭示了其受控于由多个运动神经元支配、具有复杂几何形态且常相互重叠的“虚拟色素细胞”运动单元，而非单一均匀像素。
Temporal sequence geometry enables odor recognition and generalization
该研究利用亚嗅次分辨率成像揭示，嗅觉球中由神经元调谐相似性而非物理位置决定的时序波前，通过早期浓度不变性锚定气味身份，并利用晚期序列活动引导梨状皮层进行无监督流形学习，从而实现气味的快速识别与泛化。
Noninvasive and Objective Near Real-Time Detection of Pain Changes During Tonic Fluctuating Noxious Heat Stimulation
本研究利用深度学习模型分析皮肤电活动、心率和瞳孔直径等生理信号，成功实现了对波动性热痛刺激中疼痛强度下降的非侵入性、客观且近乎实时的检测，为开发针对自发性疼痛变化的闭环干预提供了基础。