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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。

该研究结合计算建模与事件相关电位技术，发现背叛厌恶对合作行为的抑制作用强于损失厌恶，且两者在决策过程中分别通过早期 P3 和晚期 LPP 成分体现不同的神经加工时序。

这项基于 ENIGMA 联盟大规模数据的研究利用霍奇拉普拉斯算子框架，首次揭示了强迫症（OCD）患者大脑中存在由前额顶叶、默认模式及感觉运动网络构成的异常高阶拓扑环路，且这些多节点交互紊乱无法通过传统的成对功能连接检测到，为理解 OCD 病理机制及开发临床生物标志物提供了新视角。

该研究表明，Rubicon 蛋白通过抑制自噬和促进活性氧产生，在创伤性脑损伤后加剧神经炎症和氧化应激反应，而敲除 Rubicon 可减轻这些损伤并改善小鼠的运动功能，提示其可作为 TBI 治疗的潜在靶点。

本研究利用可扩展的单核空间转录组技术（Slide-tags），绘制了涵盖 19 名供体共 110 万个细胞的人类纹状体全图谱，揭示了其由分子特征定义的六个空间分区，阐明了不同区域在神经 - 胶质信号及突触可塑性通路上的差异，并发现这些空间分子模式随年龄增长而减弱，且背侧区域对衰老更为敏感。

该研究结合行为实验与多变量 fMRI 分析，揭示了在清晰及嘈杂条件下，母语者感知母语和非母语辅音时，大脑如何利用右半球唇舌运动区的体感运动表征来补偿退化输入并编码语音特征，从而证实了具身感觉运动机制在跨语言语音解码中的核心作用。

该研究通过整合小鼠活体多模态成像与人类 7T MRI 数据，跨物种揭示了阿尔茨海默病早期脑血管重塑（如血管迂曲度增加）的时间轨迹，并关联了人鼠共有的血管细胞转录组特征，从而阐明了早期血管功能障碍的分子机制。

该研究利用贝叶斯非参数方法（HDP-HMM）和机器学习技术，从源重建的脑电数据中识别出与言语范畴化行为紧密相关的离散神经微状态，发现早期（200-250 毫秒）的特定全脑及左半球额颞顶网络活动不仅能高精度解码言语类别，还能显著预测个体的感知梯度差异。

该研究通过对冈比亚农村儿童的纵向追踪发现，生命前五个月的早期体格生长驱动了最优的脑功能连接发展轨迹，进而预测了学龄前儿童的认知灵活性，揭示了早期生长不良对大脑及后续认知发展的深远影响。

该研究通过引入结构连接作为先验约束的层级经验贝叶斯模型，证实了结构连接与静息态有效连接之间存在正相关关系，且这种关系沿单模态 - 跨模态皮层层级呈现系统性变化，从而为理解大脑功能整合提供了更具生物学合理性的解释。

该研究开发了一种针对人类朊病毒蛋白（PrP）的新型二价 siRNA 候选药物 2439-s4，其在转基因小鼠模型中展现出卓越的降蛋白效力与延长生存期的治疗效果，且已完成毒理学评估并获得美国 FDA 批准进入临床试验。