Enrichment experience improves hippocampal sparse coding via inhibitory circuit plasticity
该研究通过整合活体成像与环路分析发现，环境富集经验通过增强海马 CA1 区中间神经元介导的反馈抑制，优化了神经元的稀疏编码特性，从而提升了空间记忆能力。
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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。
Causes and consequences of unawareness (anosognosia) of tool-action errors after left-hemisphere stroke
该研究通过对左半球卒中患者的分析发现，近半数失用症患者存在对自身动作错误的无意识（无失用症自知力），这种无意识源于工具动作表征知识的受损，导致其难以察觉计划与执行间的偏差，进而减少了纠错尝试并影响日常生活能力。
A neural mechanism for online discovery of latent contexts
该论文提出了名为 NeuraGEM 的神经架构，通过结合快速瞬态活动与慢速突触可塑性来在线执行期望最大化算法，从而揭示了神经回路如何发现潜在上下文、检测状态变化并支持适应性行为的机制。
Acoustic Salience Drives Pupillary Dynamics in an Interrupted, Reverberant Task
该研究通过测量音节回忆准确率和瞳孔直径变化发现，尽管混响和中断会损害听觉选择性注意的表现，但刺激本身的显著性（而非任务表现或预期）才是驱动认知负荷和瞳孔动态变化的主要因素。
Sex-specific remodeling of the tRNA epitranscriptome in Alzheimers disease
该研究利用液相色谱-串联质谱技术，系统揭示了阿尔茨海默病中 tRNA 表观转录组存在保守但具有性别特异性的重塑现象，并据此开发了一种整合修饰模式与病理严重程度的评分指标，为建立早期诊断标志物提供了新途径。
Peptide signaling in the paraventricular thalamus contributes to disrupted adult reward behaviors after early-life adversity
该研究通过靶向早期逆境特异性激活的室旁丘脑核（PVT）细胞中的 CRHR1 受体，揭示了其介导早期逆境导致成年期奖赏行为紊乱的分子机制，并证明敲除该受体可恢复小鼠的奖赏行为。
Mitotic lineage adds predictive information beyond cell type in the C. elegans connectome
该研究利用秀丽隐杆线虫数据集证明，在预测神经元连接时，有丝分裂谱系提供了超越细胞类型本身的额外预测信息，表明发育谱系是连接组组装中不可忽视的关键变量。
A scalable and modular computational pipeline for axonal connectomics: automated tracing and assembly of axons across serial sections
该论文介绍了一种可扩展且模块化的计算流程，利用机器学习分割技术实现了对连续切片中密集染色轴突的自动追踪与体积拼接，从而支持厘米级脑组织的大规模连接组重建与分析。
An applicable and efficient retrograde monosynaptic circuit mapping tool for larval zebrafish
该研究开发了一种针对幼鱼的高效单突触逆向神经环路示踪方法，通过优化狂犬病毒株及条件，实现了低毒性、细胞类型特异性的输入连接绘制，并成功揭示了小脑颗粒细胞与浦肯野细胞连接的侧向偏好及亚型特异性。
Speech Synthesis from Electrocorticography during Imagined Speech Using a Transformer-Based Decoder and a Pretrained Vocoder
该研究提出了一种利用说话语音作为代理真值、结合 Transformer 解码器与预训练声码器的训练框架，成功实现了从 13 名受试者的想象运动皮层信号到合成语音的转换，有效解决了想象语音缺乏同步音频训练数据的难题。